爆了，Llama 3.5 405B 爆超GPT-4o，参数直接飙到405B,开源终于战胜了闭源大模型GPT-4o
并且 Llama 3.1 405B 在 ZeroSCROLLS/QUALITY 基准测试的得分为 95.2，也意味着其具有强大整合大量文本信息的能力，这些结果表明，LLaMA3.1 405B 模型在处理长文本方面出色，对于关注 LLM 在 RAG 方面性能的 AI 应用开发者来说，可谓是相当友好。而
Llama 3.1：Meta 的开源 AI 巨兽，智能新高度
在人工智能的世界里，大型语言模型（LLMs）就像是会魔法的巨人，它们能读懂我们的心思，帮我们解决问题。最近，Meta 公司（就是 Facebook 的母公司）发布了一个叫做 Llama 3.1 的超级智能模型，它就像是 AI 世界里的新宠儿。开源的魔法：Meta 决定把 Llama 3.1 的模型开
苹果AI iPhone定档；Llama 3.1爆冷；马斯克站台AI安全监管法案 | AI头条
整理 | 王启隆出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）一分钟速览新闻点！苹果宣布 9 月 10 日举行发布会马斯克宣布将支持 SB 1047 AI 安全监管法案特朗普：没人比马斯克更懂 AILlama 3.1 遇冷，开源模型成本引争议吴恩达辞去 Landing AI CEO 一职，转
用Ollama 和 Open WebUI本地部署Llama 3.1 8B
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它允许用户在自己的硬件环境中轻松部署和使用大规模预训练模型。Ollama的主要功能是在Docker容器内部署和管理大型语言模型（LLM），使得用户能够快速地在本地运行这些模型。它简化了部署过程，通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型
在Ubuntu上使用Docker运行Ollama的详细教程
通过本文的步骤，您可以在Ubuntu系统上使用Docker轻松地运行Ollama。Ollama是一款强大的AI工具，可以帮助开发者在本地环境中运行和管理机器学习模型。本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上使用Docker运行Ollama，确保您可以快速、顺利地部署和使用Ollama。
本地部署llama 3.1生成API并且内网穿透后Spring Boot调用
下载llama客户端后下载llama3.1模型启动服务，使用花生壳内网穿透获得新的API地址，然后SpringBoot中采用OKHttpClient调用
论文阅读-Transformer Layers as Painters
尽管大语言模型现在已经被广泛的应用于各种任务，但是目前对其并没有一个很好的认知。为了弄清楚删除和重组预训练模型不同层的影响，本文设计了一系列的实验。通过实验表明，预训练语言模型中的lower和final layers与中间层分布不一致，并且中间层有着惊人的一致性。
Llama 3.1横空出世！开源巨无霸首次击溃闭源，全民GPT-4时代来临
2024-07-24 12:30北京编辑：编辑部。
Ollama 本地部署大模型 | Windows本地部署 Llama3.1 大模型
Ollama是一个开源的大型语言模型部署工具，它可以帮助用户快速在本地部署运行大模型。类似于Docker一样，仅仅用几行命令就可以运行一个大模型。”，之后重启ollama，我把下载模型的目录设置在了"D:\ollama"目录下。由于Ollama在下载模型时，会自动下载到C盘，因此需要设置下载目录。O
【ollama】Linux下更改ollama模型下载路径
再进入默认的模型路径会发现model文件夹消失，设置的文件夹里生成了。可以删除默认的模型路径，让它重新生成。在运行ollama的终端按。
Meta发布Llama 3.1开源大语言模型；谷歌发布NeuralGCM AI天气预测模型
Meta正式发布了开源大语言模型Llama 3.1，包括8B、70B和405B参数版本。Llama 3.1在推理能力和多语言支持方面有所改进，上下文长度提升至128K，405B参数版本可媲美GPT-4等领先闭源模型。该模型已开放下载，并获得AWS、英伟达等多家合作伙伴支持。在多个关键AI基准测试中，
LangFlow VS Flowise 选择合适的低代码AI框架
LangFlow注重提供直观的可视化工作流设计、强大的自动化功能和灵活的插件扩展。其详细的文档和活跃的社区支持使用户可以快速上手并深入使用。Flowise强调简洁的用户界面、预构建的集成模块和详细的日志监控功能。其模块化架构和丰富的自定义脚本支持提供了极大的灵活性和扩展性。Flowise 与 Lan
使用Docker+ollama部署大模型
使用Docker+ollama部署大模型 ，包括docker和ollama安装配置，以及大模型部署实例
mac本地搭建ollama
简介：ollama-webUI是一个功能强大的开源项目，简化了安装部署过程，并能直接管理各种大型语言模型（LLM）。本文将介绍如何在你的macOS上安装Ollama服务并配合webUI调用api来完成聊天。
Windows10/11部署llama及webUi使用
我简单看了一下，目前各类教程有几种路子来实现本文目的。
本地部署Code Llama大模型结合Text generation Web UI远程运行LLM
本篇文章介绍如何在本地部署 Text generation Web UI 并搭建 Code Llama 大模型运行,并且搭建 Code Llama 大语言模型，结合 Cpolar 内网穿透实现公网可远程使用 Code Llama。Code Llama 是一个可以使用文本提示生成代码的大型语言模型 (
【大模型系列篇】本地问答系统-部署Ollama、Open WebUI
部署本地大模型，结合Ollama、Open WebUI以及本地RAG（Retrieval-Augmented Generation）可以为用户提供一个强大的本地知识库和交互式对话系统。
Meta发布Llama 3.1 405B模型：开源与闭源模型之争的新篇章
在人工智能领域，开源与闭源模型之争一直是热点话题。近日，Meta发布了最新的Llama 3.1 405B模型，以其强大的性能和庞大的参数规模，成为了开源模型中的佼佼者。本文将详细介绍Llama 3.1 405B模型的性能、功能及其在开源领域的影响，并探讨开源与闭源模型的未来发展。
AI多模态实战教程：面壁智能MiniCPM-V多模态大模型问答交互、llama.cpp模型量化和推理
MiniCPM-V 2.0，这是MiniCPM系列的多模态版本。MiniCPM-V 2.0显示出强⼤的OCR和多模态理解能⼒，在开源模型中的OCRBench上表现出⾊，甚⾄在场景⽂本理解上可以与Gemini Pro相媲美。MiniCPM-V 系列是专为视觉-语⾔理解设计的多模态⼤型语⾔模型（MLLM
