AI

AI-genererad innehålls explosion har skapat ett nytt utmaning: att skilja mellan riktigt mänskligt skrivande och “AI slop” - lågkvalitativt, massproducerat syntetiskt text.

Cognee är en Pythonramverk för att bygga kunskapsgrafik från dokument med hjälp av LLMs. Men fungerar det med självvärddade modeller?

När du arbetar med stora språkmodeller i produktion är det kritiskt att få strukturerade, typsäkra utdata. Två populära ramverk – BAML och Instructor – använder olika metoder för att lösa detta problem.

Välj den Bästa LLM för Cognee kräver balans mellan kvaliteten på grafbyggnad, hallucinationsfrekvens och hårdvarabegränsningar. Cognee presterar bäst med större modeller med låg hallucination (32B+) via Ollama men medelstora alternativ fungerar för lättare konfigurationer.

Öka produktiviteten i Jupyter Notebook med essentiella genvägar, magiska kommandon och arbetsflödesråd som kommer att förvandla din dataanalys- och utvecklingsexperiens.

Ollamas Python-bibliotek inkluderar nu inbyggda OLlama web search-funktioner. Med bara några rader kod kan du komplettera dina lokala LLMs med realtidssökningar på webben, vilket minskar hallucinationer och förbättrar noggrannheten.

Att välja rätt vektorlager kan avgöra om din RAG-applikations prestanda, kostnad och skalbarhet blir framgångsrik eller misslyckad. Denna omfattande jämförelse täcker de mest populära alternativen under 2024-2025.

Ollamas webbsöknings-API låter dig komplettera lokala LLMs med realtidsinformation från webben. Den här guiden visar hur du implementerar webbsökningsfunktioner i Go, från enkla API-anrop till fullständiga sökningsagenter.

Minnetmarknaden upplever ovanligt prisvolatilitet i slutet av 2025, med RAM-priser som skjuter i höjden dramatiskt över alla segment.

Lokal distribution av LLMs har blivit alltmer populärt när utvecklare och organisationer söker förbättrad integritet, minskad latens och större kontroll över sin AI-infrastruktur.

När AI- och ML-arbetsbelastningar blir alltmer komplexa, har behovet av robusta orkestreringssystem ökat.

Gos enkelhet, prestanda och konkurrensförmåga gör det till ett idealt val för att bygga orkestreringsskiktet i ML-pipelines, även när modellerna själva är skrivna i Python.

Korsmodal inbäddning representerar en genombrottsteknik inom artificiell intelligens, som möjliggör förståelse och resonemang över olika datatyper inom ett gemensamt representationsutrymme.

Demokratiseringen av AI är här. Med öppna källkods-LLMs som Llama 3, Mixtral och Qwen som nu konkurrerar med proprietära modeller kan team bygga kraftfull AI-infrastruktur med konsumenthårdvara - sänka kostnader samtidigt som full kontroll bibehålls över datasekretess och distribution.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) har utvecklats långt bortom enkel vektorsimilitetssökning. LongRAG, Self-RAG och GraphRAG representerar den senaste utvecklingen inom dessa möjligheter.

FLUX.1-dev är en kraftfull text-till-bild-modell som producerar imponerande resultat, men dess minneskrav på 24GB+ gör den svår att köra på många system. GGUF-kvantisering av FLUX.1-dev erbjuder en lösning, reducerar minnesanvändningen med cirka 50% samtidigt som bildkvaliteten bibehålls.

Konfigurera kontextstorlekar i Docker Model Runner är mer komplicerat än det borde vara.