✷ 封存 · 11 個實驗室 · 58 篇 dispatch

實驗室

不用每天手動刷十幾個官方部落格。OpenAI、Anthropic、DeepMind 等實驗室的一手發布，每篇都提煉出核心內容。

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Ollama LLaVA 1.6 Vision Model Support

Ollama 已整合 LLaVA 1.6，透過更高的影像解析度、改進的文字辨識以及包含 34B 參數版本在內的新模型尺寸，增強了視覺能力。

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Ollama Python 和 JavaScript 函式庫發佈

Ollama 已發佈官方 Python 和 JavaScript 函式庫，以簡化將 Ollama 的 REST API 功能整合到應用程式中的過程。

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使用客戶端技術構建 LLM 驅動的 Web App

Ollama 探討了結合使用基於瀏覽器的工具與 Ollama 進行本地 LLM 執行，來構建完全本地的檢索增強生成 (RAG) Web 應用程式的可行性。

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Ollama 官方 Docker 映像發行

Ollama 已推出官方支援的 Docker 開源映像，以簡化大型語言模型的本地部署。

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透過 Ollama 將本地 LLM 整合至 Obsidian 記事中

Ollama 示範如何建構一個使用 Llama Index 與本地 LLM 的 Obsidian 插件，以實現個人筆記的概念搜尋與對話式互動。

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Code Llama 提示詞指南

Ollama 提供了一份技術指南，說明如何為 Meta 的 Code Llama 模型變體（包括 Instruct、Code completion 和 Python 特定版本）構建提示詞。

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在本地使用 Ollama 執行 Code Llama

Meta 的 Code Llama 模型現已可透過 Ollama 在本地執行，提供 7B、13B 和 34B 參數版本，以及針對程式設計任務的程式碼與 Python 專用變體。

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使用 Ollama 在本地執行未經審查的 Llama 2 模型

Ollama 讓使用者能夠在本地執行 Llama 2 與其他模型的未經審查版本，移除了通常會導致標準模型過於謹慎或拒絕回答的對齊限制。