在这个信息爆炸的时代，我们每天都在被海量的数据淹没。如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，已经成为了一个亟待解决的问题。今天，我们要给大家带来一个震撼人心的消息——AI界的两大神器，Hebbia和Wiseflow，正在改变我们获取和处理信息的方式。
提升LLM数学能力的新方法来了——
在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。
在当前AI写作工具迅速发展的背景下，华盛顿大学的这项研究选择了一个独特的切入点。研究团队没有去探讨AI是否应该用于创意写作这个争议性话题，而是直接走进了那些已经在使用AI的作家的创作现场。这18位作家来自不同背景：
现在 workflow 也有了自己的智能助手啦！ MetaGPT 开源的 AFLOW 可以完全自动地构建和优化 workflow 了！
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，然而，RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性，也给训练和部署带来了挑战。
日前，MLCommons协会发布最新MLPerf™ Storage v1.0 AI存储基准测试成绩。浪潮信息分布式存储平台AS13000G7表现出众，在3D-UNet和CosmoFlow两个模型共计8项测试中，斩获5项性能全球第一。
RAGFlow自2024年4月1日正式开源，时至今日，不到7个月时间已经站在了Github 2万星标的台阶之上。
前些日子，特工宇宙关注到了一款名为「ResearchFlow」的产品。
