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Langchain-Chachat（原Langchain-ChatGLM）基于Langchain与ChatGLM、Qwen与Llama等语言模型的RAG与Agent应用| Langchain-Chatatch（以前称为 langchain-ChatGLM），基于本地知识的 LLM（如 ChatGLM、Qwen 和 Llama）RAG 和带有 langchain 的代理应用程序 ✅ 本项目支持主流的 LLM、 Embedding 模型与托管数据库，可实现全部使用开源模型离线接入。同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，另外在后续持续补充对主流模型及模型 API 的接入。
通义千问Qwen2.5-Omni，仅靠一个一体式模型，就能搞定文本、音频、图像、视频全模态，并实时生成文本和自然语音。 堪称7B模型的全能冠军。
通义千问模型，占比第一的开源大语言模型
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型。与传统的指令调优模型相比，QwQ 具备思考和推理能力，在下游任务，尤其是难题中能够取得显著的性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型，其性能足以匹敌 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先进的推理模型。 QwQ基于Qwen2.5开发，其代码已集成到最新的Hugging界面中transformers，建议您使用最新版本的transformers。 QwQ-32B 经过一系列基准测试，旨在评估其数学推理、编码能力和通用问题解决能力。 QwQ-32B 已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源，采用了 Apache 2.0 开源协议。大家可通过 Qwen Chat 直接进行体验！
🤯 Lobe Chat - an open-source, modern-design AI chat framework. Supports Multi AI Providers( OpenAI / Claude 3 / Gemini / Ollama / DeepSeek / Qwen), Knowledge Base (file upload / knowledge management / RAG ), Multi-Modals (Plugins/Artifacts) and Thinking. One-click FREE deployment of your private ChatGPT/ Claude / DeepSeek application.
Kimi-Audio，这是一个开源音频基础模型，在音频理解、生成和对话方面表现出色。此存储库包含 Kimi-Audio 的官方实现、模型和评估工具包。 通用功能：处理语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话等多种任务。 最先进的性能：在众多音频基准测试中取得 SOTA 结果（参见评估和技术报告）。 大规模预训练：对超过 1300 万小时的不同音频数据（语音、音乐、声音）和文本数据进行预训练，实现强大的音频推理和语言理解。 新颖的架构：采用混合音频输入（连续声学+离散语义标记）和具有并行头的 LLM 核心，用于文本和音频标记生成。 高效推理：具有基于流匹配的分块流式去标记器，可生成低延迟音频。 开源：我们发布代码、模型检查点和综合评估工具包，以促进社区研究和开发。 架构概述 Kimi-Audio 由三个主要组件组成： 音频标记器：将输入音频转换为： 使用矢量量化的离散语义标记（12.5Hz）。 来自 Whisper 编码器的连续声学特征（下采样至 12.5Hz）。 音频 LLM：基于转换器的模型（由预训练的文本 LLM（如 Qwen 2.5 7B）初始化），具有处理多模态输入的共享层，然后是并行头，用于自回归生成文本标记和离散音频语义标记。 音频解析器：使用流匹配模型和声码器（BigVGAN）将预测的离散语义音频标记转换回高保真波形，支持分块流传输，并采用前瞻机制实现低延迟。
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