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本文将带你构建一个多智能体新闻助理，利用 OpenAI 的 Swarm 框架和 Llama 3.2 来自动化新闻处理工作流。在本地运行环境下，我们将实现一个多智能体系统，让不同的智能体各司其职，分步完成新闻搜索、信息综合与摘要生成等任务，而无需付费使用外部服务。
在当前的LLM应用开发中，工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性，但也经常因为专家视角的局限性带来偏见，影响输出的全面性和可靠性。
基于这一理念，DeepMind团队开发了一个双系统框架，称为Talker-Reasoner，旨在模仿人类的这两种思维模式。
近年来，生成式大型语言模型（LLMs）在各类语言任务中的表现令人瞩目，但在医疗领域的应用面临诸多挑战，尤其是在减少诊断错误和避免对患者造成伤害方面。
奥特曼在OpenAI伦敦开发者日上的最新采访，终于完整释出！ 40分钟的采访过程中，奥特曼除了聊OpenAI未来模型发展方向、Agent、和最尊敬的竞争对手（就是此前碎片式走漏风声的几个问题）外，还就Scaling Law、半导体供应链、基础模型竞争成本、该雇佣什么年龄段的员工等十多个问题进行了快问快答。
AI不断地为营销行业的各个领域带来创新。它能够有效地应对行业面临的许多挑战。但想要用 AI 改进产品的公司，需要在项目投入之前，验证其价值主张，并确保技术成熟度。
Bifröst 是一个创新的3D感知图像合成框架，它利用扩散模型来执行基于语言指令的图像合成任务。
之前我们聊过 RAG 里文档分块 (Chunking) 的挑战，也介绍了 迟分 (Late Chunking) 的概念，它可以在向量化的时候减少上下文信息的丢失。今天，我们来聊聊另一个难题：如何找到最佳的分块断点。
视觉语言模型（如 GPT-4o、DALL-E 3）通常拥有数十亿参数，且模型权重不公开，使得传统的白盒优化方法（如反向传播）难以实施。
OpenAI 发布了备受期待的搜索产品，ChatGPT 搜索，以挑战谷歌。业界已经为这一时刻准备了几个月，这促使谷歌在今年早些时候将 AI 生成的答案注入其核心产品，并在此过程中产生了一些尴尬的幻觉。这一失误让许多人相信 OpenAI 的搜索引擎将真正成为“谷歌大杀器”。