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Meta 深夜开源 Llama 4！首次采用 MoE，惊人千万 token 上下文，竞技场超越 DeepSeek
Meta 发布了最新的 Llama 4 系列 AI 模型，包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。这些模型采用混合专家 (MoE) 架构，显著提升训练和推理效率，具备多模态能力，支持多种语言，并在多个基准测试中表现出色。Llama 4 Scout 拥有 170 亿激活参数和 10M token 超长上下文窗口，为业界领先，解锁了围绕…- 0
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LIama 4 发布重夺开源第一！DeepSeek 同等代码能力但参数减一半，一张 H100 就能跑，还有两万亿参数超大杯
Meta 发布了 Llama 4 系列模型，包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。Llama 4 Scout 和 Maverick 已发布，是基于 MoE 架构的多模态模型，具备 170 亿激活参数，可在单个 H100 GPU 上运行，拥有超长上下文窗口。Llama 4 Maverick 在困难提示、编码、数学和创意写作方面表现出…- 0
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让 llama.cpp 支持多模态向量模型
本文详细阐述了 Jina AI 团队如何突破 llama.cpp 的现有局限，使其能够支持多模态向量的 GGUF 格式输出。文章指出，尽管 Jina-embeddings-v4 模型已推出 GGUF 版本，但 llama.cpp 的内部管线设计导致其无法在一次运算中同时处理图文信息，限制了多模态向量的生成。为解决此问题，团队对 llama.cpp 进行了深度改造，设计了一套分阶段的五步处理流程，使…- 0
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LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
本文深度剖析了 RAG（检索增强生成）系统的工作原理，通过生动的比喻解释了从文档切分、向量化到语义检索和答案生成的全过程。接着，文章以《长安的荔枝》为例，详细演示了如何使用 LlamaIndex 这一数据框架，通过简洁的 Python 代码快速构建一个智能问答系统，并对核心 API 进行了详尽解读。更具价值的是，文章通过一系列严谨的实验，深入探讨了 chunk_size、top_k 和 chunk…- 0
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