站长之家（ChinaZ.com）7月4日 消息:据《科创板日报》报道，北京大学团队最近发布了名为ChatLaw的中文法律大模型，旨在为大众提供普及性的法律服务。这个模型支持接收文件和语音输入，同时能够生成法律文书、提供法律建议以及为用户推荐合适的法律援助服务。
为了开发这一项目，北京大学深圳研究生院兔展智能AIGC联合实验室以通用的超大规模模型为基础，使用大量法律领域的结构化文本数据进行训练。
值得一提的是，该团队还开源了三个模型:ChatLaw-13B、ChatLaw-33B和ChatLaw-TextVec。
ChatLaw项目的推出受到了广泛的关注和认可。目前，该项目在GitHub上的星数已经超过了一千，显示了其受欢迎程度和在法律科技领域的潜在影响力。
官网：https://chatlaw.cloud
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Llama3-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型，通过ORPO方法进行微调的中文聊天模型。该模型在处理中文问题时，相较于原始模型，减少了使用英文回答和混合中英文回答的情况，同时减少了表情符号的使用，使得回答更加正式和专业。Llama3-8B-Chinese-Chat模型在数学问题解答、写作和编程示例方面也表现出色，能够提供清晰、准确的解答和示例代码。
LobeChat是一个创新的网页平台，它支持通过网页版直接调用Ollama本地模型。这项服务的推出，为用户提供了一种便捷的方式，通过网页界面直接利用开源大模型的能力。体验地址:https://chat-preview.lobehub.com/chat随着LobeChat等工具的不断发展，我们可以预见未来将有更多集成本地大模型的网页应用出现，为用户提供更丰富的交互体验和更高效的工作流程。
HuggingFace最近发布了一款名为“HuggingChat”的iOS客户端应用，为用户带来了便捷。用户现在可以在手机上访问和使用HuggingFace平台上托管的各种开源模型。HuggingFace的这一创新举措，再次展示了其在语言模型领域的领先地位和对用户需求的关注。
在中关村论坛的未来人工智能先锋论坛中，生数科技与清华大学携手，正式推出了中国首个具备长时长、高一致性及高动态性的视频大模型——“Vidu”。这款引领时代的视频大模型，其核心在于团队原创的Diffusion与Transformer融合的U-ViT架构。作为通用视觉模型，Vidu能够生成更加多样化、更长时长的视频内容，其灵活的架构也将为未来兼容更广泛的模态、拓展多模态通用能力的�
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OpenBuddy团队发布了基于MetaLlama370B的最新成果:OpenBuddy-Llama3-70B-v21.1-8k，这是他们首次在Llama370B基座上的中文跨语言训练尝试。Llama370B是一个15T训练集训练成的稠密大模型，然由于训练集中缺少中文数据，Meta官方的Llama3系列对话模型在中文领域的认知、理能力较弱，容易出现以英文回答中文问题的现象。值得一提的是，于量化版模型能力下降较为明显，他们本次只发布了模型的完整版权重，后续会尝优化70B模型的量化后性能，并挑选合适时机发布量化版。
腾讯旗下引人注目的混元文生图大模型宣布全面开源，这一重要举措标志着人工智能领域的又一里程碑。该模型已在HuggingFace和Github平台上发布，包含完整的模型权重、推理代码和算法，面向全球的企业与个人开发者免费开放商用。我们期待这一技术的进一步发展和应用，为人工智能领域带来更多的惊喜和突破。
Meta公司宣布了一项重大技术进展，发布了其最新的开源模型——Llama3。这一模型包含两种参数规模:8B和70B，预计将于今年7月正式面世。MetaAI还整合了搜索功能，可以直接访问网络上的实时信息，无需切换应用。
英伟达的ChatRTX在其最新更新中引入了多种新功能，这些功能在3月的GTC上首次展示，显著增强了这款基于RTX加速的聊天机器人应用的能力。ChatRTX现在支持更多的大型语言模型，包括Google的Gemma和中英双语的ChatGLM3，这不仅扩展了其语言处理能力，也使得用户可以更快速地查询笔记和文档，并生成相关回应。NVIDIA的这些更新体现了其在AI和RTX加速技术领域的持续创新，预示着更加�
在今日举办的2024春季火山引擎FORCE原动力大会上，字节跳动重磅推出了其自研的“豆包大模型”系列。这款大模型家族涵盖了豆包通用模型Pro、liti，以及豆包·角色扮演模型、豆包·语音合成模型、豆包·声音复刻模型、豆包·语音识别模型、豆包·文生图模型、豆包·FunctionCall模型等九大模型，全面展现了字节跳动在人工智能领域的深厚积累和创新能力。随着豆包大模型的广泛�
MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
TalentGenius是一个利用人工智能技术帮助专业人士评估技能、优化职业路径，并匹配最佳工作机会的平台。它通过AI工具提供个性化的职业导航、辅导、招聘和咨询，帮助用户在技术快速发展的今天保持竞争力。
Pipecat是一个开源框架，用于构建语音和多模态对话代理，如个人教练、会议助手、儿童故事玩具、客户支持机器人、接待流程和机智的社交伴侣。它支持本地运行，并可迁移到云端，集成了多种AI服务和传输方式，具有高度的可定制性和扩展性。
MetaTrend是一个专注于提供AI、加密货币和金融行业趋势的新闻网站。它通过每日更新的新闻摘要，帮助用户快速了解这些领域的最新动态，对于希望紧跟科技和金融潮流的专业人士来说，这是一个不可或缺的工具。
打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型，它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像，并且相较于之前的模型，其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入，能够更好地把握提示背后的意图，并从更长的提示中提取细节。此外，Imagen 3 在渲染文本方面表现出色，为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
Veo是Google最新推出的视频生成模型，能够生成高质量的1080p分辨率视频，支持多种电影和视觉风格。它通过先进的自然语言和视觉语义理解，能够精确捕捉用户创意愿景，生成与提示语调一致且细节丰富的视频内容。Veo模型提供前所未有的创意控制水平，理解电影术语如“延时摄影”或“航拍景观”，创造出连贯一致的画面，使人物、动物和物体在镜头中逼真地移动。
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。
GPT-4o（'o'代表'omni'）是自然人机交互的重要一步，它可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它在音频输入响应上的速度极快，平均响应时间仅为320毫秒，与人类对话的响应时间相近。在非英语文本处理上取得了显著进步，同时在API上速度更快且成本降低了50%。GPT-4o在视觉和音频理解方面也比现有模型更出色。
AutoGroq是一个AI驱动的对话助手，旨在通过自动生成专家代理来彻底改变用户与AI工具的互动方式。它克服了现有解决方案的局限性，提供了一个用户友好、强大且无需配置的体验。该平台专注于通过自动生成专门针对任何问题的专家代理，无论问题的复杂性如何，提供即时和相关的帮助。
OpenGlass是一款可穿戴眼镜，它能够记录用户的生活，并提供有帮助的总结和建议。这款眼镜可以针对不同的使用场景进行定制，适合追求个性化体验和生活记录的用户。它结合了最新的硬件技术和软件开发，为用户带来全新的交互体验。
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。
Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型，基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略，达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高，这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估，以促进这些系统的安全使用和部署。
FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具，通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别，随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人，点击裁剪按钮即可获取对应片段的视频。FunClip集成了阿里巴巴开源的工业级模型Paraformer-Large，是当前识别效果最优的开源中文ASR模型之一，并且能够一体化的准确预测时间戳。
