字节跳动开源Liquid多模态模型，革新视觉与语言统一生成
人工智能领域迎来一项重大突破。AIbase从社交媒体获悉，字节跳动于近日宣布开源其全新多模态生成模型Liquid，该模型以创新的统一编码方式和单一大语言模型（LLM）架构，实现了视觉理解与生成任务的无缝整合。这一发布不仅展示了字节在多模态AI上的技术雄心，也为全球开发者提供了强大的开源工具。以下是AIbase对Liquid模型的深度解析，探索其技术创新、核心发现及行业影响。Liquid模型亮相:统
LLM
Mozilla发布LocalScore：简化本地AI模型基准测试的新工具
Mozilla 最近通过其 Mozilla Builders 计划推出了一款名为 LocalScore 的工具，旨在为本地大型语言模型（LLM）提供便捷的基准测试。该工具兼容 Windows 和 Linux 系统，具有极大的潜力，成为了易于分发的 LLM 框架的重要组成部分。尽管 LocalScore 仍处于早期开发阶段，但其表现已相当不错。LocalScore 是基于上周发布的 Llamafil
从0到1玩转MCP：AI的「万能插头」，代码手把手教你！
声明:本文来自于微信公众号 机器之心，作者:机器之心，授权站长之家转载发布。在人工智能飞速发展的今天，LLM 的能力令人叹为观止，但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」，无法直接触及实时信息或外部工具。2024年11月，Anthropic 推出了开源协议MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），旨在为 AI 模型与外部数据源和工具之间的交互提