本文旨在解决Python项目在降级版本后出现ModuleNotFoundError的问题。通常，这源于不同Python版本之间的依赖包兼容性问题。通过重新安装依赖包，并确保它们与降级后的Python版本兼容，可以有效解决此错误。本文将详细介绍如何操作，并提供相应的注意事项，确保项目顺利运行。

生产制造产业日报(10.26):"AI芯片量产在即，台积电压力增"公司动态台积电，压力陡升OpenAI与AMD和博通签署协议，大量生产AI芯片，未来几年内打造出6千兆瓦的GPU，首批部署将于2026年底启动。博通与OpenAI合作构建10千兆瓦的AI加速器和以太网系统，首批部署将于2026年下半年开始。台积电成为芯片制造的主要供应商，其产能紧张，对整个科技行业造成压力。黄仁勋宣布NVIDIA退出中国市场！九大国产GPU替代华为领头NVIDIA退出中国市（搜索结果收录于2025年10月27日

OpenAI旗下AI视频生成应用Sora即将推出重磅升级，新增宠物角色“客串”功能、基础剪辑能力及社交互动优化，同时安卓版本也已进入上线倒计时。自去年9月底发布以来，Sora迅速风靡北美市场，一度登顶美国和加拿大AppStore下载排行榜。截至目前，全球累计下载量已超过200万次。本次更新将赋予用户全新创作自由——可将自己的宠物、玩具等个性化元素转化为视频中的“特邀角色”，并支持与好友协作分享，开启多人共创模式。Sora项目负责人BillPeebles表示：“我们预见到用户将创造

OpenAI宣布正式收购开发macOS平台AI自动化工具Sky的公司SoftwareApplications,Inc.。Sky是一款尚未公开发布的产品，其核心构想是成为用户个人的智能协作者，在用户写作、编程或操作各类应用时，通过观察屏幕内容理解上下文，并自动完成相应任务。该产品的创始团队拥有丰富的苹果背景。联合创始人AriWeinstein与ConradKramer曾共同打造了广受欢迎的自动化应用Workflow，后被苹果收购并演变为系统级功能“快捷指令”（Shortc

OpenAI近日宣布，已正式收购开发AI自动化工具Sky的公司SoftwareApplications,Inc。Sky是一款专为macOS打造的智能个人助手软件，虽尚未正式发布，但其功能已引发广泛关注。该工具能够在用户撰写文档、编写代码或操作各类应用时，实时分析屏幕内容，并根据上下文自动执行相应任务。这款产品的核心团队拥有深厚的苹果背景。联合创始人AriWeinstein与ConradKramer曾共同打造了广受欢迎的自动化应用Workflow，该应用被苹果收购后发展为

据报道，软银集团已正式批准向OpenAI追加225亿美元的投资，旨在完成其对这家人工智能公司的总投资计划，金额高达300亿美元。这一决策获得了软银董事会的背书，但前提是OpenAI必须在年底前完成企业重组，为其潜在的公开募股（IPO）铺平道路。截至目前，该消息尚未获得软银与OpenAI官方的确认。这笔资金属于今年4月公布的更大规模融资计划的一部分。当时，软银宣布将分阶段向OpenAI投入总计约400亿美元，其中首笔100亿美元已在早期到位，用于支持模型训练、硬件采购及商业化推进，剩余部分则由软

本文旨在解决LangchainRAG在处理FAQ类PDF文档时检索不准确的问题。核心在于通过升级嵌入模型（如使用HuggingFaceEmbeddings）来增强语义匹配能力，从而提高文档块与查询的相关性。同时，探讨了不同大型语言模型（LLM）的集成方法，以确保检索到的信息能够被有效利用，最终实现更精准、更专业的问答系统。

本文深入探讨了在使用Langchain构建RAG系统时，如何解决文档检索不准确的问题。通过详细分析嵌入模型在语义匹配中的关键作用，并引入HuggingFaceEmbeddings作为优化方案，辅以代码示例，旨在帮助开发者提升RAG系统从复杂文档（如PDFFAQ）中精准抽取所需信息的能力，从而显著提高问答系统的性能和用户体验。

OpenAI与AMD达成数十亿美元合作，AMD将为其提供六千兆瓦计算能力，2026年下半年部署首批一千兆瓦MI450GPU，OpenAI获一亿六千万股认购权，此举推动AMD股价上涨超34%，显示OpenAI正多元化布局算力供应链以降低对Nvidia等单一依赖，同时增强AMD在AI芯片领域竞争力。

本文深入探讨了在使用Langchain和RAG（检索增强生成）处理PDF格式FAQ文档时，检索结果不准确的问题。核心在于优化嵌入模型和文档分块策略。通过采用HuggingFace的预训练嵌入模型，并结合合适的文本分割方法，可以显著提升RAG系统的检索精度，确保LLM能够获取到与查询高度相关的文档片段，从而生成更准确的答案。

本文旨在解决LangchainRAG系统在处理PDF格式FAQ文档时，检索不准确的问题。通过深入探讨嵌入模型（Embeddings）在RAG流程中的关键作用，并提供基于HuggingFace嵌入模型的优化方案，指导用户如何选择和配置合适的嵌入模型，以显著提升文档检索的语义匹配度和问答准确性，从而构建更高效、可靠的RAG应用。

可通过Edge浏览器或Bing应用登录微软账户使用BingAI聊天功能，支持文字互动与DALL-E图像生成。

可通过计算巢、vLLM、PolarDB或百炼平台四种方式部署通义大模型：1）计算巢一键部署，5分钟内完成云端私有化部署；2）基于vLLM框架在自有GPU服务器部署，支持高吞吐推理；3）通过PolarDBforAI集成，实现数据库内嵌AI能力；4）调用百炼平台预置API，零部署接入qwen-max等模型，适合无需运维的场景。

首先获取Sora各版本发布信息，再通过统一测试基准生成视频，接着评估视觉连贯性与细节表现，然后量化模型对提示的响应准确性，最后分析底层架构变更以揭示性能提升原因。

通义大模型迁移需先配置目标环境，再传输模型文件，接着部署服务接口，最后更新鉴权控制。具体为：安装Python、PyTorch及依赖库，配置GPU环境；打包并复制模型至新服务器；通过vLLM或FastAPI启动API服务；重新申请APIKey并设置访问权限与日志审计，确保安全运行。

本教程详细阐述如何在Gradio的ChatInterface中集成ChatGPTAPI，以实现异步流式输出。通过逐步累积并实时生成部分消息，解决了直接使用yield发送API响应块时常见的ValueError，从而构建出响应迅速、用户体验流畅的实时聊天机器人。