大模型重塑一切的浪潮，正在加速涌向移动应用。不久前，高通刚在MWC上露了一手纯靠手机跑Stable Diffusion，15秒就能出图的骚操作:3个月后的CVPR2023上，参数加量到15亿，ControlNet也已在手机端闪亮登场，出图全程仅用了不到12秒:更令人意想不到的速度是，高通技术公司产品管理高
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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。
Meta公司宣布了一项重大技术进展，发布了其最新的开源模型——Llama3。这一模型包含两种参数规模:8B和70B，预计将于今年7月正式面世。MetaAI还整合了搜索功能，可以直接访问网络上的实时信息，无需切换应用。
Ollama软件的最新更新为用户带来了一系列显著的性能提升和新功能。这次更新主要集中在优化软件性能，提高VRAM的利用率，减少内存不足的错误，并改善GPU的运行效率。无论是研究人员、开发者还是普通用户，都能够从Ollama的新功能和模型支持中受益。
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、最强大模型Llama3正式发布Llama3是Meta公司最新发布的开源模型，拥有80亿和700亿参数规模，预计7月正式发布。教师免费使用该AI平台设计个性化课堂体验，提供实时洞察力支持学�
WebLlama是一款基于Llama-3-8B模型的智能代理，它通过对话与用户互动，执行网页浏览相关的任务。这款工具能够处理连续的对话，理解并执行用户的指令，自动完成网上搜索、导航和信息检索等操作。随着技术的不断进步和优化，WebLlama有望在自动化网页浏览和信息收集方面发挥更大的作用。
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
Ctrl-Adapter是一个专门为视频生成设计的Controlnet，旨在为各种图像和视频扩散模型提供丰富的控制功能，并优化视频的时间对齐。这个工具的开发是为了增强现有的图像和视频生成技术，使其能够更好地满足用户的特定需求。随着技术的不断进步，我们可以期待Ctrl-Adapter在未来将有更多的应用场景和进一步的发展。
扎克伯格:「有了Llama3，全世界就能拥有最智能的AI。」ChatGPT拉开了大模型竞赛的序幕，Meta似乎要后来居上了。也许只有OpenAI的GPT-5才能压下开源模型了。
LLaVA项目通过扩展现有的LLaVA模型，成功地为Phi-3和Llama-3模型赋予了视觉能力。这一改进标志着AI在多模态交互领域的进一步发展。LLaVA的推出，预示着未来AI模型将更加智能和灵活，能够更好地服务于需要视觉与文本结合理解的复杂场景。
Llama3来了!就在刚刚，Meta官网上新，官宣了Llama380亿和700亿参数版本。并且推出即为开源SOTA:Meta官方数据显示，Llama38B和70B版本在各自参数规模上超越一众对手。好在乌龙完了，官方也没拖着，关心开源大模型的小伙伴们，可以造作起来了。
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。
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