站长之家（ChinaZ.com）8月3日 消息:人工智能正在快速发展中。现在，大模型可以使用工具、计划并通过标准化评估。但即使对于它的创造者来说，大模型也只是神秘的盒子。他们不太了解自己的内心想法，也无法预测大模型在新情况下会如何行事。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.07075
研究人员使用美国法典和联邦法规的文本评估了一组 LLM 对税法的理解。他们发现，随着模型逐渐增大，LLM 的法律理解能力逐渐提高。如果技术继续快速发展，我们可能很快就会见证超人级的 AI 法律能力的发展。
这对于促进法律服务的效率和普惠性具有重要意义。这项研究还强调了在实施这些模型时需要注意数据隐私、减少偏见、对模型选择的负责以及评估 LLM 在特定用例中的适用性的重要性。总的来说，这项研究展示了 LLM 在应用税法方面的潜力和发展趋势。
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苹果公司正在开发自己的大型语言模型。这款模型将能够在设备上本地运行，从优先考虑速度和隐私保护。苹果更广泛的人工智能战略预计将在6月份的WWDC上与主要软件更新预览一起公布。
研究人员从清华大学和北京理工大学开发了DRAGIN，这是一种针对大型语言模型设计的动态检索增强生成框架。该框架旨在通过在文本生成过程中实时确定何时以及如何检索外部信息，从提高语言模型的性能。未来的工作旨在克服与自注意力可访问性相关的限制，并对查询构建技术的影响进行评估。
在文档处理中，特别是在视觉丰富的文档中，高效信息提取的需求变得越来越关键。VRDs，如发票、水电费单和保险报价，在业务工作流中随处可见，通常以不同的布局和格式呈现类似信息。他们的研究为使普通用户能够访问先进的文档处理功能铺平了道路，标志着该领域迈出了重要的一步。
如何配置个人电脑才能更有效地使用生成式AI大语言模型生成式人工智能彻底改变了计算世界，戴尔科技的用户都开始考虑借助大语言模型去开发能够提升其公司生产力、效率和创新力的新功能。戴尔科技拥有全球最丰富的AI基础设施产品组合，从云到客户端设备一应俱全[1]，因此能够为用户提供满足其一切AI需求的端到端AI解决方案和服务。[1]基于戴尔科技集团的内部分析，2023年8月。
苹果公司近日发布了一款名为MLLLLMFerret-UI的新型机器学习语言模型，旨在提升对移动应用用户界面的理解。这款模型经过特别优化，能够处理移动UI屏幕上的各种任务，并具备指向、定位和推理等能力。Ferret-UI还能够通过功能推断来解释屏幕的整体目的，显示出在理解和生成自然语言指令方面的高级能力。
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型，提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势，在推理基准测试中表现出色，同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。作为基础模型，Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
中国香港中文大学和SmartMore的研究人员推出了一种名为Mini-Gemini的新颖框架，通过增强多模态输入处理来推动VLMs的发展。Mini-Gemini采用了双编码器系统和一种新颖的补丁信息挖掘技术，结合一个特别策划的高质量数据集，使其能够有效处理高分辨率图像并生成内容丰富的视觉和文本内容，从使其脱颖出。正如研究人员所承认的那样，Mini-Gemini在视觉理解和推理能力方面仍有改进�
Hume.AI专注于开发能够理解人类情感和表情的技术，提供表情测量API和自定义模型API，以预测和改善人类福祉。近日发布的EVI是一款具有情感感知能力的对话AI，采用了情感大语言模型技术。如果您是研究人员、开发者或企业，不妨尝试Hume.AI提供的技术，探索其在情感计算领域的应用和潜力。
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。
MetaPlatforms公司计划在下周推出Llama3大语言模型的两个小参数版本，作为即将在2024年夏天推出的Llama3最大版本的前奏。Llama3最高版本可能拥有超过1400亿个参数，这将使其性能有望赶上OpenAI最新的GPT-4Turbo版本。Meta正在全力推进Llama3的开发，这不仅体现了该公司在AI领域的野心，也为用户带来了更加智能和开放的AI服务的期待。
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。
Blue Saturn是一款招聘辅助工具，通过即时验证器帮助中型和大型组织验证大量申请者。它可以分析数百个申请者的信息，在不到1分钟内提供全面的报告和排名。Blue Saturn的主要优点是快速验证、全面报告和智能招聘。
Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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