-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteL

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteLLM等语言模型，定义提示为Python函数，支持异步批处理和快速迭代，适用于大规模生成任务 | #框架

：大规模视频数据集，具有长时长和结构化描述

：大规模视频数据集，具有长时长和结构化描述 视频数据集在视频生成（如 sora）中发挥着至关重要的作用。然而，现有的文本视频数据集在处理长视频序列和捕捉镜头转换方面往往存在不足。为了解决这些局限性，我们引入了 MiraData（迷你索拉数据），这是一个专门为长视频生成任务设计的大规模视频数据集。 MiraData 的主要特点 长视频时长： 以往的数据集通常视频片段很短（通常少于 6 秒），而 MiraData 则不同，它侧重于未剪切的视频片段，持续时间从 1 分钟到 2 分钟不等。这种延长的持续时间可以对视频内容进行更全面的建模。 结构化字幕： MiraData 中的每段视频都配有结构化字幕。这些标题从不同角度进行了详细描述，增强了数据集的丰富性。标题平均长度为 349 个字，确保了视频内容的全面呈现。

开源多媒体AI内容搜索引擎，专为内容创作者设计，支持文本/图像和短视频内容的丰富信息提取方法，集成非结构化文本/图像和短信息

开源多媒体AI内容搜索引擎，专为内容创作者设计，支持文本/图像和短视频内容的丰富信息提取方法，集成非结构化文本/图像和短视频信息，构建多模态RAG内容问答系统，旨在以开源方式分享和交流AI内容创作的想法 | #搜索引擎

解锁了上网能力的 ChatGPT，直接把网页提取成简洁的结构化信息。

解锁了上网能力的 ChatGPT，直接把网页提取成简洁的结构化信息。 Manoj: Got access to ChatGPT browsing mode today Following is a thread of some of my early experiments with it #AI, #ChatGPT cc:@Scobleizer, @DataChaz @_Borriss_ , @aidfulAI

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。 它通过将人工智能引入数据准备、索引和检索来检索和综合高质量的答案。 Sycamore 可以轻松准备用于搜索和分析的非结构化数据，提供用于数据清理、信息提取、丰富、汇总和生成封装数据语义的向量嵌入的工具包。 Sycamore 使用你选择的生成式 AI 模型来使这些操作变得简单而有效，并且可以实现快速实验和迭代。此外，Sycamore 使用 OpenSearch 进行索引，支持混合（向量 + 关键字）搜索、检索增强生成 (RAG) 管道、过滤、分析功能、会话记忆和其他功能来改进信息检索。 特征 自然语言、对话界面，可针对非结构化数据提出复杂问题。包括对来源段落和对话记忆的引用。 包括对非结构化数据的各种查询操作，包括混合搜索、检索增强生成 (RAG) 和分析函数。 通过高级数据分段、用于数据丰富的 LLM 支持的 UDF、使用 Python 进行的高性能数据操作以及使用各种 AI 模型的向量嵌入，准备和丰富用于搜索和分析的复杂非结构化数据。 自动数据爬虫（Amazon S3 和 HTTP）和 Jupyter 笔记本支持等有用的功能可用于创建和迭代数据准备脚本。 可扩展、安全且可定制的 OpenSearch 后端，用于索引和数据检索。

OpenAI在降低定价的同时推出了新的生成文本功能

OpenAI在降低定价的同时推出了新的生成文本功能 随着生成式人工智能领域的竞争日益激烈，OpenAI正在升级其文本生成模型，并同时降低价格。 今天，OpenAI宣布推出了GPT-3.5-turbo和GPT-4的新版本，后者是其最新的文本生成人工智能，具备称为函数调用的功能。正如OpenAI在一篇博文中解释的那样，函数调用允许开发者描述编程函数给GPT-3.5-turbo和GPT-4，并让这些模型创建代码来执行这些函数。 例如，函数调用可以帮助创建聊天机器人，通过调用外部工具来回答问题，将自然语言转换为数据库查询，并从文本中提取结构化数据。OpenAI写道：“这些模型经过精细调整，既能检测何时需要调用函数...，又能回复符合函数签名的JSON。函数调用使开发者能够更可靠地从模型中获得结构化数据。” 除了函数调用，OpenAI还推出了一个具有大大扩展上下文窗口的GPT-3.5-turbo版本。上下文窗口以标记或文本的原始位表示，指的是模型在生成任何其他文本之前考虑的文本范围。具有较小上下文窗口的模型往往会“忘记”甚至是最近的对话内容，导致它们偏离主题，通常是以问题方式偏离主题。