从方舟编译器到鸿蒙系统，华为在自研的道路上越走越远。日前，有数码博主爆料：从华为内部得知，华为正在自研编程语言仓颉，该项目已经进行了很久，预计明年会向外公布具体细节。
CNMO注意到，华为已于 8 月 21 日申请注册“仓颉语言”商标。该商标状态为“注册申请中”，申请人名称为“华为技术有限公司”，国际分类为“ 42 类 设计研究”。资料显示，商标第 42 类主要是指：科学技术服务和与之相关的研究与设计服务;工业分析与研究;计算机硬件与软件的设计与开发。
华为申请“仓颉语言”商标
仓颉是原始象形文字的创造者，他见鸟兽足迹而受启发，将民间既有的图画符号进行广泛搜集，并加以认真整理，从而创制出一套成体系的、规范的象形文字。“仓颉造字”的故事流传至今，在中国社会中具有很高认知度。华为以“仓颉”命名其自研的编程语言，有异曲同工之妙。在华为遭受美国制裁的大背景下，其这样做的用意也不难猜测。至于该编程语言具体表现如何，我们不妨拭目以待。
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传统方法中，提高LLMs性能需要通过人工注释来收集更多多样化和高质量的训练数据，但这是一项资源密集型的任务，尤其是对于专业领域言。为了解决这个问题，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和Google的研究人员提出了“ImplicitSelf-Improvementframework”。通过从人类偏好数据中学习改进目标，PIT解决了传统提示方法的限制，并展示了在各种数据集和条件下提高LLMs响应质量的有效性。
布朗大学的计算机科学研究人员发现了OpenAI的GPT-4存在的安全性问题。通过使用不常见的语言，如祖鲁语和盖尔语，他们成功绕过了GPT-4的限制性设置。尽管他们意识到这一研究可能会给网络犯罪分子提供想法，但他们仍然认为将这一漏洞公之于众是必要的，因为利用现有的翻译API轻松实施这些攻击，因此那些试图绕过安全防护的恶意行为者最终会发现这一漏洞。
大语言模型的生产部署面临着两个主要挑战:一是需要庞大的参数量，二是需要处理超长的上下文信息输入序列。HuggingFace基于他们在提供大型模型服务方面的经验，分享了一些应对这些难题的技术。文章深入剖析了大语言模型优化的关键技术点，对于产业实践具有重要参考价值。
据天眼查，近日，华为技术有限公司申请注册ULTIMATEDESIGN”商标，国际分类涉及运输工具，当前商标状态均为等待实质审查，一同曝光的还有新的Logo。值得一提的是，华为此前已成功注册两枚非凡大师”商标，国际分类涉及珠宝钟表、科学仪器。华为将在12月发布问界新旗舰M9，余承东称这将是1000万以内最好的SUV”。
伦敦大学学院神经学院的科学家开发了一些新的工具，这些工具基于AI语言模型，可以特征化被诊断患有精神分裂症的患者语音中的细微特征。这项发表在《美国国家科学院院刊》上的研究，旨在了解自动语言分析如何帮助医生和科学家诊断和评估精神疾病。如果这些工具被证明是安全和可靠的，他预计它们会在未来十年开始应用于临床。
OpenLM是一个旨在训练中等规模语言模型的PyTorch代码库，它强调了最大化GPU利用率和训练速度的设计。该库已经通过训练OpenLM-1B和OpenLM-7B两个语言模型，分别在1.6T和1.25T的文本标记上进行验证，取得了令人瞩目的成果。OpenLM的团队成员和致谢也在文章中列出，表明了该项目的合作性质和开源精神。
备受关注的大语言模型，核心是自然语言的理解与文本内容的生成，对于此，你是否好奇过它们究竟是如何理解自然语言并生成内容的，其工作原理又是什么呢?要想了解这个，我们就不得不先跳出大语言模型的领域，来到机器翻译这里。传统的机器翻译方式是采用RNN循环神经网络。以上就是大语言模型的工作原理了，强大Transformer的实用性还不止于在自然语言处理领域，包括�
研究人员发现了一种改进语言模型性能的方法——Headless语言模型，即将输入嵌入与模型的其他嵌入捆绑在一起，并使用对比损失。通常情况下，语言模型的输入和输出嵌入层是分开的，但这种新方法通过捆绑它们，提高了模型的训练速度和准确性。这项工作为以对比学习取代交叉熵作为自监督预训练目标开辟了道路，为语言表示学习提供了一种高效可行的替代方案。
微信iOS版正式升级至8.0.42版本，虽然更新日志依旧简洁明了，仅提及“解决了一些已知问题”，但此次升级后，微信新增了多语言翻译功能，这一改变将为海外旅游、涉外工作等人群带来便利。在新版微信中，用户只需点击“我”-“设置”-“通用界面”，即可找到新增的翻译功能。这一功能的加入，无疑为用户提供了更多可能性和便利。
大语言模型在改变人们的生活和职业方面影响越来越大，因为它们实现了编程助手和通用聊天机器人等新应用。这些应用的运行需要大量硬件加速器如GPU，操作成本非常高。更大的模型、更复杂的解码算法和更长的序列会导致更明显的改进。
Hume AI的同理心语音接口(EVI)是一种由同理心大型语言模型(eLLM)驱动的API,可以理解和模拟语音音调、词语重音等,从而优化人机交互。它基于10多年的研究成果、数百万专利数据点和30多篇发表在顶尖期刊的论文。EVI旨在为任何应用程序提供更自然、富有同情心的语音界面,让人与AI的互动更加人性化。该技术可广泛应用于销售/会议分析、健康与保健、AI研究服务、社交网络等领域。
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