检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来，以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG，包括 Langchain 和 LlamaIndex。
大模型，大，能力强，好用！
微软发布首个大规模大气基础模型Aurora，可被用于预测和减轻极端天气影响，模型拥有超高的准确率和效率，与如今数值预报系统界的SOTA相比，它的计算速度提高了约5000倍。
Aya23在模型性能和语言种类覆盖度上达到了平衡，其中最大的35B参数量模型在所有评估任务和涵盖的语言中取得了最好成绩。
高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么，Edit the World试试。
通过提示查询生成模块和任务感知适配器，大一统框架VimTS在不同任务间实现更好的协同作用，显著提升了模型的泛化能力。该方法在多个跨域基准测试中表现优异，尤其在视频级跨域自适应方面，仅使用图像数据就实现了比现有端到端视频识别方法更高的性能。
目标检测领域，迎来了新进展—— Grounding DINO 1.5，IDEA研究院团队出品，在端侧就可实现实时识别。
只需上传一张照片，就能瞬间变换身份，获得高精度个人写真！ 或是科幻电影中的超级英雄，或是穿越时空的复古角色…… 李飞飞在家做饭的样子有了，还有让斯嘉丽一键带圣诞帽。
开源多模态SOTA模型再易主！Hugging Face开发者大使刚刚把王冠交给了CogVLM2，来自大模型创业公司智谱AI。CogVLM2甚至在3项基准测试上超过GPT-4v和Gemini Pro，还不是超过一点，是大幅领先。
杀疯了！一夜之间，全球最强端侧多模态模型再次刷新，仅用8B参数，击败了多模态巨无霸Gemini Pro、GPT-4V。而且，其OCR长难图识别刷新SOTA，图像编码速度暴涨150倍。这是国产头部大模型公司献给开发者们最浪漫的520礼物。
