站长之家（ChinaZ.com）8月23日 消息:Meta 发布了一种多模态语音翻译模型 SeamlessM4T，可以无缝地在语音和文本之间进行翻译和转录。
该模型支持近100种语言的自动语音识别、语音到文本翻译、语音到语音翻译、文本到文本翻译以及文本到语音翻译等任务。为了支持这个模型的发展，Meta 还发布了 SeamlessAlign 的元数据，包含了27万小时的语音和文本对齐数据。
SeamlessM4T 在近100种语言上取得了最好的结果，并在支持语言中资源较少的语言上表现出色。Meta 希望通过开放分享 SeamlessM4T 模型和相关技术，推动多语言翻译领域的发展。
此外，Meta 还提供了 SONAR、stopes 和 fairseq2等工具和库，用于数据挖掘、多模态数据处理和序列建模。
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MetaAI近日推出了一种名为MA-LMM的新型模型，旨在解决长期视频理解中的挑战。LLMs在处理文本数据时表现出了令人印象深刻的能力，但在处理视频输入方面存在一些限制，例如上下文长度限制和GPU内存限制。其创新性的设计以及利用长期记忆库和顺序处理的方法使得该模型能够在各种复杂场景下取得显著成果，证明了其在多模态视频理解应用中的有效性和多功能性。
Meta公司最新发布了LayerSkip，这是一款端到端的解决方案，专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验，并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用，预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性，特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。
MetaPlatforms公司计划在下周推出Llama3大语言模型的两个小参数版本，作为即将在2024年夏天推出的Llama3最大版本的前奏。Llama3最高版本可能拥有超过1400亿个参数，这将使其性能有望赶上OpenAI最新的GPT-4Turbo版本。Meta正在全力推进Llama3的开发，这不仅体现了该公司在AI领域的野心，也为用户带来了更加智能和开放的AI服务的期待。
Meta最近发布了LLama3，这是一款新的大型语言模型，用于实现更安全、更准确的生成式人工智能体验。除了LLM，Meta还推出了LlamaGuard2、CodeShield和CyberSecEval2等信任和安全工具，以帮助确保符合行业和用户安全期望。随着400亿参数显示出更高的准确性，可以推断出更高的AI硬件需求不会很快减少。
RekaAI近日宣布推出其最新力作——RekaCore，这是一款前沿的多模态语言模型，拥有强大的性能和灵活的部署方式。该模型像Gemini一样可以直接分析图片、视频、音频，评测得分与GPT-4和Gemini-Ultra接近。通过Edge、Flash和Core等系列模型的全面支持，Reka已经准备好迎接更广泛的挑战，展望未来，我们期待着与更多愿意加入我们的伙伴共同探索多模态世界的无限可能。
MetaLlama3是Meta公司最新推出的一款开源大型语言模型。它在多项行业基准测试中表现出色，性能卓越，可支持广泛的使用场景，包括改善推理能力等新功能。要了解更多信息，请访问MetaLlama3官方网站。
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff，旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用，快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义，也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
RekaCore是一款最新发布的多模态大型语言模型，其性能可与GPT-4相媲美，甚至在某些方面超越了现有的前沿模型。这一技术突破为人工智能领域带来了新的里程碑，特别是在图像、视频和音频的上下文理解能力方面。随着Core的进一步优化和应用，我们有理由相信，它将在多个领域产生深远的影响，推动人工智能技术的进步和社会的发展。
【新智元导读】大语言模型的「逆转诅咒」，被解开了。来自MetaFAIR的研究人员推出了反向训练大法，让模型从反方向上学到了事实之间的逻辑，终于改进了这个困扰人们已久的问题。36年前的预言1988年，Fodor和Pylyshyn在《认知》刊物上发了一篇关于思维的系统性的文章。
4月18日，2024中国生成式AI大会上李未可科技正式发布为眼镜等未来终端定向优化等自研WAKE-AI多模态大模型，具备文本生成、语言理解、图像识别及视频生成等多模态交互能力。该大模型围绕GPS轨迹视觉语音打造新一代LLM-Based的自然交互，同时多模态问答技术的加持，能实现所见即所问、所问即所得的精准服务。李未可科技合伙人&AI负责人古鉴表示WAKE-AI将逐步开放平台能力，便于更多企业及开发者调用WAKE-AI能力，共建AI硬件生态。
BlogFox是一个可以从Youtube视频中自动转换成博客文章的工具。它使用Claude Opus模型生成高质量的博客文章，具有与人类写作无法区分的真实性和高度参与度。它还提供了自动生成内部和外部链接、生成高质量的博客图片、编辑文本等功能。通过与Youtube频道连接，可以将Youtube视频嵌入到最终博客中。
Effie是一个写作工具，提供了列表制作、思维导图、笔记记录、有重点的标记式写作等功能。它的主要优点是可以将思维导图和大纲用于可视化想法，并且提供了简洁的写作环境。Effie的定位是提高写作效率。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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