继昨天《RAG太折磨人啦，试下pip install rankify，检索、重排序、RAG三合一，完美》发布之后，有许多朋友向我询问Rankify的具体使用方法和部署细节，尤其是生产环境如何处理自定义数据集和本地数据集。
为了让用户获得沉浸体验Parallel Live的直播间搭建几乎和Instagram别无二致，评论、表情、打赏等基础的互动功能也同样在应用中有所体现。这样逼真的虚拟空间就为吸引主播进入打下了一定的基础。
现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论，我想起之前看到的一篇论文，这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify，它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中，大幅简化了开发流程。
RuoYi AI[1] 是一个全栈式 AI 开发平台，目标是帮助开发者快速构建和部署个性化的 AI 应用。它提供了完整的前端应用、后台管理以及小程序应用，基于 MIT 开源协议，开箱即用，适合个人开发者和企业使用。
在Stable Diffusion当中，只需加入一个LoRA就能根据图像创建3D模型了？
DeepSeek、通义千问等大模型 + AR眼镜，打开GTC老黄演讲的姿势，可以是这样：
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出强大能力，为图像动画技术的发展带来了新的契机。特别是在人物图像动画方面，该技术能够基于一系列预设姿态驱动参考图像，使其动态化，从而生成高度可控的人体动画视频。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
Stability AI 发布了一款新 AI 模型——Stable Virtual Camera，该公司宣称该模型能将 2D 图像转化为，具有真实深度和视角的“沉浸式”视频。
LLM自身有望在无限长token下检索信息！无需训练，在检索任务「大海捞针」（Needle-in-a-Haystack）测试中，新方法InfiniRetri让有效上下文token长度从32K扩展至1000+K，让7B模型比肩72B模型。
