1. 利用openBB和LlamaIndex優化金融領域查詢應用
傳統的矢量存儲方法在金融查詢領域中存在一定的局限性，而現在我們可以通過結合中繼資料和現有的查詢語言來顯著提高查詢結果的品質。openBB和LlamaIndex兩個技術在這方面發揮了關鍵作用。openBB作為一個開放性的基準資料架構，可以為使用者提供更加豐富和靈活的查詢方式。而LlamaIndex則是一個高效的索引政策，能夠在保證查詢速度的同時，確定結果的準确性和可靠性。這兩者的結合，将為金融行業的資料查詢帶來革命性的變革，提高資料處理效率，降低企業營運成本。在金融市場競争激烈的當下，這一技術的應用将成為企業擷取競争優勢的重要途徑。
劃重點
- 結合中繼資料和現有查詢語言提高查詢結果品質
- openBB和LlamaIndex的優勢互補
- 革命性改變金融行業資料查詢
标簽：金融, openBB, LlamaIndex
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2. 生成式人工智能的基本建構塊與趨勢
近年來，生成式人工智能（AI）在各個領域取得了令人矚目的成果。本文将探讨生成式AI的主要組成部分、新興趨勢以及行業内的主要參與者。生成式AI的基礎模型是其中最為重要的組成部分，它們包括在大量資料上訓練的機器學習模型。這些模型在計算、架構、編排、微調和合成資料等方面都有着廣泛的應用。随着計算能力的提升，生成式AI能夠處理更多的複雜任務。目前各大廠商在這一領域的競争日趨激烈，包括谷歌、微軟、英偉達、OpenAI等著名企業。這些公司在生成式AI領域的研究和應用不斷取得重大突破，推動了整個行業的進步。總之，生成式AI作為人工智能的重要分支，在未來的技術發展中将扮演舉足輕重的角色。
劃重點
- 生成式AI的主要組成部分與新興趨勢
- 基礎模型在計算、架構、編排等方面的應用
- 谷歌、微軟、英偉達等企業在生成式AI領域的競争
标簽：生成式人工智能, 基礎模型, 行業趨勢
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3. Ollama開源：在macOS上運作和打包LLM
近日，GitHub上出現了一個名為Ollama的新項目，它專為在macOS系統上運作和打包大型語言模型而設計。Ollama項目為那些在macOS上使用大型語言模型的開發者提供了一種簡便的解決方案，幫助他們更輕松地将這些模型內建到自己的應用程式中。通過使用Ollama，開發者可以友善地在macOS上部署和測試他們的語言模型，無需擔心模型大小或者運作環境的問題。Ollama支援多種大型語言模型，如GPT-3等，并提供了簡單易用的API接口，開發者可以快速地将其應用到自己的項目中。Ollama的出現預示着大型語言模型在macOS平台上的應用将變得越來越普及，未來可能會有更多的開發者選擇在macOS上開發基于這些模型的應用程式。
劃重點
- Ollama項目專為在macOS系統上運作和打包大型語言模型而設計
- Ollama支援多種大型語言模型，如GPT-3等
- 通過使用Ollama，開發者可以友善地在macOS上部署和測試他們的語言模型
标簽：Ollama, macOS, 大型語言模型
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4. Rust與Mojo：AI未來的選擇
本文探讨了在opencv函數中将一千行C++代碼重構為幾行Mojo代碼的過程，讨論了其中的權衡和加速。盡管Mojo目前尚未有本地版本，但預計其釋出時間不遠。Rust和Mojo作為新興的程式設計語言，正逐漸在人工智能領域嶄露頭角。Rust以其安全性和性能優勢備受關注，而Mojo則以簡潔高效的代碼展現出強大的潛力。雖然兩者都有各自的優勢，但在未來的人工智能發展中，它們之間的競争将愈發激烈。在選擇Rust還是Mojo時，開發者需要根據項目需求和團隊特點作出明智決策。
劃重點
- Rust和Mojo是新興的程式設計語言
- Rust以安全性和性能優勢備受關注，Mojo以簡潔高效的代碼展現出強大潛力
- 在未來的AI發展中，Rust與Mojo之間的競争将愈發激烈
标簽：人工智能, 程式設計語言, Rust與Mojo
附原文連結/4[4]
5. 微軟與Meta擴充AI合作，将Llama 2帶入Azure和Windows
微軟與Meta宣布在Azure和Windows上支援Llama 2，一個大型語言模型家族。這是Llama 2首次商業化釋出。該合作使得開發者可以在Azure上建構、微調和部署基于Llama 2的模型，同時還可以針對Windows本地使用進行優化。此舉旨在加強Azure模型目錄，推廣AI技術，鞏固微軟在全球AI超級計算平台上的地位，同時通過安全措施和風險緩解來維護負責任的AI實踐。
劃重點
- 微軟與Meta合作将Llama 2引入Azure和Windows
- 開發者可在Azure上建構、微調和部署基于Llama 2的模型
- 旨在推廣AI技術，鞏固微軟在全球AI超級計算平台上的地位
标簽：微軟, Meta, Llama 2
附原文連結/5[5]
6. AI巨頭自願承諾實施AI安全防護措施
近日，包括微軟、谷歌和OpenAI在内的科技巨頭紛紛響應白宮号召，自願為其人工智能技術實施安全防護措施，包括獨立測試和應對社會風險。這一承諾将一直有效，直至國會正式頒布人工智能法規。這一做法旨在確定AI技術的安全和可靠，同時防範潛在的社會風險。在等待官方監管出台之前，科技公司選擇自律，展現了對社會責任的擔當。
劃重點
- 科技巨頭自願實施AI安全防護措施
- 響應白宮号召，采取獨立測試和應對社會風險
- 承諾将持續至國會頒布正式AI法規
标簽：人工智能, 科技巨頭, 安全防護
附原文連結/6[6]
7. RAGstack：部署私有ChatGPT的替代方案
RAGstack（GitHub Repo）為企業提供了一種部署私有ChatGPT替代方案的解決方案。該方案支援在企業的私有網絡環境（VPC）内部署開源大型語言模型，如Llama 2、Falcon和GPT4All。企業可将其連接配接到自己的知識庫，将其作為企業内部的智能“橙皮書”使用。通過這種方式，企業可以實作知識的快速傳播和資訊的高效共享，提高企業内部人員的工作效率和協同能力。同時，部署在私有網絡中可以有效保護企業的敏感資料和知識産權，確定企業資訊安全。
劃重點
- 部署私有ChatGPT替代方案
- 支援Llama 2、Falcon和GPT4All等開源大型語言模型
- 提高企業内部工作效率和資訊安全
标簽：RAGstack, ChatGPT, 企業知識庫
附原文連結/7[7]
8. 蘋果開源基于Jax的深度學習庫AX
近日，蘋果公司釋出了一款新的深度學習庫AX，該庫基于Jax建構。值得一提的是，AX支援基于編譯器的并行性，可實作大規模訓練，這是許多其他流行架構所不具備的功能。在過去的幾年中，深度學習領域的研究和應用取得了飛速發展，各類深度學習架構應運而生。AX庫的釋出意味着蘋果在人工智能領域的布局愈發明确。Jax是谷歌開源的一款用于高性能機器學習研究的庫，通過支援基于編譯器的并行性，AX庫在大規模訓練方面具有明顯優勢。這将有助于提高AI訓練效率，進而促進人工智能在各行業的廣泛應用。AX庫已在GitHub上開源，歡迎廣大開發者和研究者參與其中，一起推動深度學習技術的發展。
劃重點
- 蘋果釋出基于Jax的深度學習庫AX
- AX支援基于編譯器的并行性，實作大規模訓練
- 蘋果在人工智能領域布局更加明确
标簽：蘋果, 深度學習, Jax
附原文連結/8[8]
9. OpenAI推出定制指令功能，為ChatGPT使用者帶來更便捷的體驗
近日，OpenAI為ChatGPT使用者推出了定制指令功能，使用者無需每次與聊天機器人互動時都輸入相同的指令提示。這一功能的推出無疑為使用者帶來了更加便捷高效的體驗，提高了ChatGPT的實用性。ChatGPT是一個強大的多功能聊天機器人，可以在各種場景下進行協助，包括編寫文本、回答問題、進行建議等等。通過定制指令，使用者可以更輕松地設定自己所需的指令，進而讓ChatGPT更加符合自己的需求。OpenAI此次推出的定制指令功能，為人工智能領域帶來了新的想象空間，讓AI更加貼近使用者的需求，提高了使用者體驗。
劃重點
- OpenAI為ChatGPT使用者推出定制指令功能
- 定制指令功能提高了ChatGPT的實用性
- 新功能使AI更加貼近使用者需求，提高使用者體驗
标簽：OpenAI, ChatGPT, 定制指令
附原文連結/9[9]
10. ElevateHQ：全新的傭金計劃設計工具
近日，ElevateHQ推出了一款全新的傭金計劃設計工具，通過提示驅動的設計師，令整個傭金計劃的設定變得非常簡單。這款工具旨在幫助企業更高效地制定和管理傭金計劃，進而實作更好的業務發展。ElevateHQ的傭金計劃設計工具采用直覺的圖形化界面，讓使用者輕松地設定傭金比例、階梯和目标，大大提高了操作便利性。同時，該工具還具備強大的資料分析功能，幫助使用者了解傭金計劃對業績的影響，以及可能存在的優化空間。ElevateHQ的這一創新産品無疑将為各行業企業帶來更好的傭金管理體驗。
劃重點
- ElevateHQ推出全新傭金計劃設計工具
- 提示驅動的設計師簡化操作
- 強大的資料分析功能助力業績優化
标簽：ElevateHQ, 傭金計劃設計工具, 資料分析
附原文連結/10[10]
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參考資料
[1]
附原文連結/1: https://openbb.co/blog/breaking-barriers-with-openbb-and-llamaIndex?utm_source=talkingdev.uwl.me
[2]
附原文連結/2: https://shriftman.substack.com/p/the-building-blocks-of-generative?utm_source=talkingdev.uwl.me
[3]
附原文連結/3: https://github.com/jmorganca/ollama?utm_source=talkingdev.uwl.me
[4]
附原文連結/4: https://mojodojo.dev/blog/2023-07-17-rust-or-mojo-ai.html?utm_source=talkingdev.uwl.me
[5]
附原文連結/5: https://blogs.microsoft.com/blog/2023/07/18/microsoft-and-meta-expand-their-ai-partnership-with-llama-2-on-azure-and-windows/?utm_source=talkingdev.uwl.me
[6]
附原文連結/6: https://www.engadget.com/ai-companies-will-reportedly-commit-to-safeguards-at-the-white-houses-request-185646283.html?utm_source=talkingdev.uwl.me
[7]
附原文連結/7: https://github.com/psychic-api/rag-stack?utm_source=talkingdev.uwl.me
[8]
附原文連結/8: https://github.com/apple/axlearn?utm_source=talkingdev.uwl.me
[9]
附原文連結/9: https://techcrunch.com/2023/07/20/openai-launches-customized-instructions-for-chatgpt/?utm_source=talkingdev.uwl.me
[10]
附原文連結/10: https://www.producthunt.com/posts/elevatehq?utm_source=talkingdev.uwl.me