站长之家(ChinaZ.com) 7月3日 消息:近期,亚马逊云科技全球产品副总裁Matt Wood在上海参加了2023亚马逊云科技中国峰会,并发表了讲话。他表示,生成式人工智能的发展就像一场马拉松比赛。在比赛刚开始时,如果只跑了三四步就断言某某某会赢得比赛,这显然是不科学的。
亚马逊AWS首席执行官Adam Selipsky也在近期被问及与微软和谷歌之间的差距时说,我们可以问自己一个问题,在一场10公里的比赛中,不同的选手先走了三步,那么目前的差距真的重要吗?
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站长之家(ChinaZ.com) 7月3日 消息:近期,亚马逊云科技全球产品副总裁Matt Wood在上海参加了2023亚马逊云科技中国峰会,并发表了讲话。他表示,生成式人工智能的发展就像一场马拉松比赛。在比赛刚开始时,如果只跑了三四步就断言某某某会赢得比赛,这显然是不科学的。
亚马逊AWS首席执行官Adam Selipsky也在近期被问及与微软和谷歌之间的差距时说,我们可以问自己一个问题,在一场10公里的比赛中,不同的选手先走了三步,那么目前的差距真的重要吗?
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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�
科技公司戴尔发布了一款名为“DellValidatedDesignforGenerativeAIwithNVIDIAforModelCustomization”的生成式人工智能工具,旨在帮助企业从数据中提取智能。这一工具的特点在于提供了预训练的模型,用户无需从头开始构建模型,即可快速提取数据中的智能信息。生成式AI模型的定制和微调可以帮助企业更好地利用其数据资源,实现更高效的工作流程和更准确的决策。
《纽约时报》正在聘请一名高级编辑,将生成式人工智能工具引入其新闻编辑室。纽约时报在该职位的广告中写道:“这位编辑将负责确保《纽约时报》成为GenAI创新及其新闻应用领域的领导者。”将生成式人工智能技术纳入顶级新闻编辑室的举措无疑会刺激其他报媒竞相效仿。
加拿大政府最近发布了一份关于生成式人工智能系统的自愿行为准则,旨在规范这一新兴技术的发展与使用。这一准则对生成式AI系统的开发者和管理者提出了一系列要求,以确保其发展与运营在公平、安全、透明、有人工监督和有效性方面达到一定标准。AIDA法案已经在工业与技术委员会审议中,加拿大政府提出了一系列修改,包括明确定义“高影响”系统类别、为通用AI系统制定特定义务、加强AI系统价值链的区分、明确拟议AI专员的角色,并进行与欧盟和其他OECD法域立法一致的修改,以确保加拿大企业能够与其他法域互操作并进入国际市场。
Disney的《洛基》i第二季宣传海报引发了一场轩然争议,原因是有人声称该海报部分使用了生成AI技术。这一争议是由插画师KatriaRaden在社交媒体上引发的,她指出了海报背景中的螺旋时钟图案可能是通过生成AI创作的,因为其显示出典型的AI生成特征,如图像中出现无意义的曲线和线条。Disney并没有回应关于是否在Loki宣传艺术中使用了AI以及公司是否已获得了上述Shutterstock图片的许可的请求。
咨询公司KPMG最近发布的一份报告凸显出,首席执行官们对人工智能的兴奋程度前所未有,同时也认识到了一些重要的担忧。令人印象深刻的是,有72%的首席执行官在受访时表示,对生成式AI的投资是他们公司的最重要优先事项。77%的首席执行官表示,关于生成式AI的监管程度应该与气候承诺的监管程度相符。
最新发布的生成式AI安全规定明确了31项安全要求,只有符合这些要求的生成式AI服务提供者才能“持证上岗”。这一规范涵盖了语料安全、模型安全、安全措施和安全评估等四大关键领域。这对于保护用户权益和社会安全具有重要意义。
Kordia委托Perceptive开展的一项独立调查显示,超过一半的Z世代新西兰员工正在使用像ChatGPT或DalleE这样的生成式AI工具,其中超过四分之一的人表示已经将其用于工作。然值得注意的是,只有五分之一的受访者意识到AI使用存在网络安全或隐私风险。与任何新技术一样,不要盲目采用是定义想要实现的价值或结果,这样才能有效和安全地在组织中实现它。
10月10日,全球多媒体软件领导者Adobe在官方宣布,在Photoshop、Illustrator、AdobeExpress等产品中,正式发布生成式AI功能Firefly。Firefly是Adobe在今年3月发布的一款文本生图产品,用户通过文本就能生成3D、平面、素描等多种类型图片,与Midjourney的使用方法、功能类似。Firefly无论对于专业设计师还是小白,在图片生成、处理方面帮助非常大。
一份由伦敦政治经济学院的JournalismAI计划发布的新报告显示,生成式AI对新闻业带来了新的机遇。这份报告在2023年4月至7月之间对来自46个国家的100多家新闻机构进行了调查。一位来自菲律宾的受访者评论道:“AI技术主要以英语为主要语言开发不是许多亚洲语言...我们必须加倍努力来创建能够使用我们本地语言的AI系统。
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。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持,包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等,帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具,利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议,用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时,用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格,并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制,使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置,方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术,SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频,提升视频的沉浸感。