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12-20
大模型时代，雷军和王小川走到了一起。王小川旗下的创业公司百川智能，已经成为雷军大模型布局中的新宠。对象不是别人，正是百川智能。
百川智能公司今日宣布完成了3亿美元的A1轮战略融资，这次融资吸引了包括阿里、腾讯、小米等科技巨头和多家顶级投资机构的参与。百川智能成立于2023年4月10日，由前搜狗公司CEO王小川创立。百川智能成立不到100天，便发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型，且在多个权威评测榜单均名列前茅，下载量突破百万。
面对劳动力短缺，安保公司正在积极探索使用机器人来替代人类保安，以应对高换岗率等问题。安保行业正在寻求利用机器人来解决其一直以来的高换岗率问题。消费者担心自动化会使餐饮体验更加不人性化担心可能导致人工失业、准确性下降以及隐私和安全问题。
王小川团队发布新的53B大模型，这是继Baichuan-7B和Baichuan-13B之后他们的第三个大模型产品，但与前两款不同，这次选择闭源。开放模型权重被指将导致AI失控，Meta遭举牌抗议AI领域开源与闭源选择存在分歧，但大模型时代开源力量崛起，Meta因开源陷入麻烦，抗议者质疑开放模型权重安全性，LeCun则表态开源AI不可阻挡。项目地址:https://github.com/eric-ai-lab/minigpt-5轻量级代码库分析工
最近一项研究表明，人工智能系统在文学和艺术创作方面的表现比人类创作者更环保。这项研究认为，像ChatGPT、BLOOM、DALL-E2和Midjourney等基于人工智能的系统可以以比人类工作人员手动创作或使用计算机协助创作时小3到4个数量级的二氧化碳排放来创建文学和艺术作品。随着人工智能系统变得更加复杂并使用更先进的技术，这些比较是否仍然成立。
内容小提要科学家把AI称为“人类之子”。这个比喻意味深长，因为它背后有一串追问:这些问题，在几年前看来根本是杞人忧天的笑话;但在AI大模型出世之后，突然成了不得不面对的紧迫问题。朋友问:但是，到底是谁在学习?你还是机器?图灵说:我想，我们都是。
著名AI研究者GeoffreyHinton，被誉为"AI教父"，在一次采访中承认了他对人工智能可能接管世界的担忧。他的言论引发了广泛的讨论，关于AI的未来充满了不确定性。尽管前景看起来令人沮丧，但随着这个未知领域的不断发展，潜在的威胁，尤其是与人类滥用有关的威胁，继续值得考虑。
中国科学院与耶鲁大学的研究人员共同提出了一种名为「思维传播」的全新框架，旨在提升大型神经网络模型的推理能力，使其能够更像人类一样进行类比思考。这个框架的灵感源自人类认知，即人们在面对新问题时常常将其与已经解决的类似问题进行比较，以推导出解决策略。「思维传播」为改进模型的推理能力指明了新方向，有望使大型语言模型更接近人类的推理方式。
加州州长加文·纽森否决了立法提案316号，该提案要求在自动大货车上配备人类驾驶员，车重超过10，000磅。该提案在州议员中得到广泛支持，并得到了Teamsters和其他工会组织的支持。州长在否决信中写道:“我的政府长期以来一直关注技术对未来工作的影响”，随后写道，他将要求劳工与劳工部门与利益相关者合作，推荐减轻自动驾驶卡车对就业可能产生的影响的方法。
一家初创公司refuel上线了一个AI标注数据的开源工具Autolabel，它能够利用LLM自动对数据进行标注，大大简化了数据标注流程。Autolabel支持主流的LLM提供商，并可为开源和私有模型提供支持。在接下来的几个月中，开发者承诺将向Autolabel添加大量新功能:如支持更多LLM进行数据标注;支持更多标注任务，例如总结等;支持更多的输入数据类型和更高的LLM输出稳健性;让用户能够试验多个LLM和不同提示的工作流程。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
