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上周末芒果TV的王牌节目《明星大侦探》第四季宣告回归,仅先导片播放量就达到 5700 万。此前三季豆瓣评分均超过9.0,三季累积点击率高达 66 亿。华丽的数据使其备受期待,从嘉宾阵营到播出时间都是网友热议的话题。
上周末芒果TV的王牌节目《明星大侦探》第四季宣告回归,仅先导片播放量就达到5700万。此前三季豆瓣评分均超过9.0,三季累积点击率高达66亿。华丽的数据使其备受期待,从嘉宾阵营到播出时间都是网友热议的话题。
字节跳动的Lightning团队发布的新图像模型蒸馏算法Hyper-SD,是一项在图像处理和机器学习领域的重要进展。这项技术通过创新的方法提升了模型在不同推理步骤下的性能,同时保持了模型大小的精简。随着进一步的研究和开发,Hyper-SD及其衍生技术有望在多个领域内推动AI技术的发展和应用。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、BlockadeLabs发布全新模型Model3本文介绍了知名生成式AI平台BlockadeLabs发布的全新模型Model3,该模型实现了生成效果的质的提升,支持超高清8192x4096分辨率,提升了文本提示器描述生
阿里云百炼大模型服务平台近期宣布了一项重要的支持计划,即为Meta公司最新开源的Llama3系列大语言模型提供全方位的支持。这项服务包括限时免费的模型训练、部署和推理服务,旨在帮助企业和开发者在阿里云平台上构建和优化自己的专属大模型。通过结合阿里云强大的云计算资源和Llama3模型的先进性能,企业和开发者将能够开发出更加智能和高效的AI应用,加速AI技术的创
Meta公司发布了全新的Llama3系列阿里云魔搭社区迅速响应,将这一系列的四款模型全部上架。阿里云百炼大模型服务平台更是宣布,将提供针对Llama3系列的限时免费训练、部署和推理服务,旨在帮助企业和开发者利用这一强大工具,快速构建属于自己的专属大模型。企业和开发者只需在阿里云百炼模型广场进行申请,一旦通过,便能迅速体验Llama3的卓越性能,并与其他模型进行直观的比较。
近日,Meta重磅推出其80亿和700亿参数的MetaLlama3开源大模型。该模型引入了改进推理等新功能和更多的模型尺寸,并采用全新标记器,旨在提升编码语言效率并提高模型性能。即使80亿参数的Llama3模型比70亿参数的Llama2模型参数更高,在AWSm7i.metal-48xl实例上运行BF16推理时,整体prompt的推理时延几乎相同。
4月19日,百度智能云千帆大模型平台在国内首家推出针对Llama3全系列版本的训练推理方案,便于开发者进行再训练,搭建专属大模型,现已开放邀约测试。百度智能云千帆大模型平台中各种尺寸模型定制工具ModelBuilder已预置了最全面最丰富的大模型,支持国内外第三方主流模型,总数量达到79个,是国内拥有大模型数量最多的开发平台。4月18日,Meta正式发布Llama3,包括8B和70B参数的大模型,官方号称有史以来最强大的开源大模型。
在人工智能领域,尤其是在模型训练和推理阶段,显卡的性能至关重要。随着模型的规模越来越大,对算力的需求也会倍增。新用户还可以免费领取500元卡时计算资源。
OpenAI和Meta据称正在准备发布更先进的AI模型,这些模型将能够帮助解决问题并承担更复杂的任务。OpenAI的首席运营官BradLightcap告诉《金融时报》,公司下一个版本的GPT将在解决"困难问题"方面取得进展,例如推理。马斯克表示,"有感知计算的总量"——这个概念可能指的是AI独立思考和行动——将在五年内超过所有人类。
fal是一个生成式媒体平台,旨在为开发者提供最先进的生成式媒体模型,并通过fal的推理专家优化,实现闪电般快速的推理。该平台支持实时WebSocket推理基础设施,并提供私有部署选项,以最经济的方式根据使用量付费。开发者可通过fal灵活的计费方式,实现经济高效的生成式媒体应用。
Fireworks-AI与世界领先的生成式AI研究人员合作,以最快速度提供最佳模型。拥有经Fireworks精心筛选和优化的模型,以及企业级吞吐量和专业的技术支持。要了解更多详细信息并开始您的AI推理之旅,请访问Fireworks-AI官方网站。
北京大学最近发布了一种新的图像生成框架,名为VAR。这一突破性的技术首次使GPT风格的自回归模型在图像生成上超越了扩散transformer,同时展现出了与大语言模型观察到的类似Scalinglaws的规律。VAR算法为计算机视觉中的自回归算法设计提供了新的见解,有望推动这一领域的进一步发展。
小孩子都会的脑筋急转弯推理题,GPT-4和Claude3做不出?国外一位开发者小哥坚称这一观点,认为GPT模型在训练集外毫无推理能力,无法实现AGI,甚至悬赏1万美元,发起比赛。他当天就被光速打脸了!网友用高能的prompt,让GPT-4和Claude3几乎达到百分百的正确率。我只是互联网上的一名普通人经常犯错。
通义千问近期开源了新的Qwen1.5-32B模型,该模型在语言理解、支持多语言、编程和数学能力方面表现出色。Qwen1.5-32B模型不仅支持多语言融合了GQA技术,使得模型在推理方面的效率更高,同时降低了部署成本。Qwen1.5-32B模型的开源将为语言理解和推理技术的发展带来重大影响,为解决复杂问题提供了更加强大的工具和资源。
在一项新研究中,美国贝斯以色列医疗中心的科学家们将一种大型语言模型与人类医生进行了临床推理能力的比较。研究人员使用了修订后的IDEA评分,这是一种常用工具,用于评估临床推理能力。尽管这些AI系统还没有准备好用于临床诊断,但仍可能利用这项技术来增强临床工作流程,特别是在保持人类控制的同时确保安全、准确的过程。
3月29日,马斯克旗下的AI公司x.ai在官网宣布,未来几天内即将发布Grok-1.5。x.ai开源了Grok-1的权重和网络架构,成为大模型开源领域的一匹黑马。训练数据方面,Grok-1发布版本所使用的训练数据截至2023年第三季度的互联网数据以及xAI人工智能导师提供的数据。
随着ChatGPT的出现,大语言模型在生成连贯文本和遵循指令方面获得了巨大技术突破。然后在推理和解决复杂内容方面,面临内容不准确、安全等难题。每次只需要一个查询获得相似性能的集成方法需要40倍的查询量,也就是说可以节省很多算力资源。
字节发布了一款名为AnimateDiff-Lightning的模型,这款模型在视频生成方面的性能表现令人瞩目。只需4-8步的推理,就能生成质量非常不错的视频,这对于视频制作行业来说无疑是一次重大的技术突破。字节发布的AnimateDiff-Lightning模型,以其强大的视频生成能力,为视频制作行业带来了新的可能,同时也为视频制作者提供更多的选择和便利。
正是春暖花开的读书季节。室外的花草渐渐苏醒,室内则是一片宁静,适合打开帆书听书。3月27日,跟随李蕾老师的讲述,从童话故事中了解一些金钱的秘密。
在百度2023年第四季度及全年财报电话会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏透露,百度文心大模型推理成本已降至1%。李彦宏表示,自发布以来,百度不断降低文心大模型的推理成本,文心一言”3.5版本的推理成本是3.0版本的1%。我们也希望以此为契机打造以文心一言”为核心的生态系统,同时也希望越来越多的用户能够从中获益”,李彦宏表示。
OpenDiT是一个针对DiT训练和推断的高性能系统,它通过Colossal-AI提供支持,并以提高效率为目标。该系统通过优化内核、采用混合并行方法以及引入FastSeq等技术,能够显著提高GPU计算速度并降低内存占用,为DiT应用带来了巨大的性能提升。OpenDiT的出现为DiT应用的训练和推断提供了便利,其高效的实现方式和简单易用的接口使得用户可以更加专注于应用场景和算法的研究无需过多
谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现大型语言模型在处理逻辑推理任务时,前提信息的呈现顺序对其表现具有决定性影响。在逻辑推理和数学问题中,前提按照逻辑自然顺序排列时,模型表现更佳。在逻辑推理中,前提顺序对大型语言模型推理表现有重大影响,如何应对这一问题仍是一个挑战。
深度学习领域的研究人员发现,语言模型在逻辑推理方面的表现仍然是一个重要挑战。最新的一项由Google旗下的DeepMind进行的研究揭示了一个简单重要的发现:任务中前提的顺序显著影响语言模型的逻辑推理性能。通过这项研究,我们可以看到改变前提顺序可能是提升语言模型推理能力的一种简单有效的方法,也为未来改进这一领域的研究提供了新的方向。
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Groq公司推出了一款号称性价比高达英伟达GPU100倍的AI推理芯片,引起了广泛关注。运行其最快AI推理芯片LIama2所需的成本高达1171万美元,让业内人士开始对其效益进行热议。Groq推出的AI推理芯片在性能上取得了突破,但成本问题仍需解决。
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一家名为Groq的初创公司推出了一款大模型推理芯片,其推理速度达到了每秒500tokens的惊人水平,轻松颠覆了传统GPU的性能。Groq的团队由谷歌TPU原班人马组成,他们自主研发的芯片不仅速度快成本低廉,性价比高,成为了大模型推理加速的新宠。在技术不断创新和竞争日益激烈的背景下,Groq将继续致力于推动大模型硬件领域的发展,为人工智能技术的进步做出更大的贡献。
Groq公司推出的大模型推理芯片以每秒500tokens的速度引起轰动,超越了传统GPU和谷歌TPU。该芯片由初创公司Groq研发,其团队成员来自谷歌TPU,包括创始人兼CEOJonathanRoss,曾设计实现第一代TPU芯片的核心元件。Groq产品以其出色的推理性能、对多种开源LLM模型的支持以及具有竞争力的价格政策等特色,成为一个引人注目的选择。
谷歌最新研究提出SpatialVLM,旨在解决视觉语言模型缺乏空间推理能力的问题。视觉语言模型在理解目标在三维空间中位置或关系时存在困难,研究者通过借鉴人类空间推理能力的思路,提出了这一新方法。这一研究成果有望推动视觉语言模型在未来的发展方向上取得更大突破,为人工智能领域带来新的进步。