站长之家（ChinaZ.com）8月31日 消息:近日，昆仑万维表示，“天工”大模型自发布后一直以“周”为单位进行迭代，训练集群保持高负荷的运行。
今年7月，手机端天工AI助手正式上线，进入内测阶段，苹果和安卓用户均可下载测试。
目前，“天工”大模型已经具备强大的自然语言处理和智能交互能力，并展现出更高级的自主学习和智能涌现能力。
具体来说，公司的大模型支持万字以上的文本对话，用户可以进行20轮以上的交互。在文本写作和语义理解方面，“天工”已接近ChatGPT，中文表现更优，在数学和逻辑推理方面还有进一步提升空间。
公司将持续加强细化能力，包括数学能力、代码能力，以及特定的演讲稿和广告文案等文本创作能力。同时，公司的多模态大模型也已经完成了数据收集和整理，进入实验性训练阶段。
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昆仑万维在2024年4月17日宣布「天工3.0」基座大模型和「天工SkyMusic」音乐大模型开始公测。「天工3.0」拥有4000亿参数，超越了3140亿参数的Grok-1，是全球最大的开源MoE大模型，在语义理解、逻辑推理、通用性、泛化性、不确定性知识、学习能力等领域有突破性性能提升。昆仑万维不断推出前沿大模型产品，构建AI业务矩阵，包括AI搜索、AI音乐、AI视频等，成为国内AI科技企业中�
4月2日，昆仑万维AI音乐生成大模型「天工SkyMusic」开始面向社会免费邀测，邀测将开放1000个免费名额，主要针对行业媒体、专家和音乐从业者。该大模型基于昆仑万维的「天工3.0」超级大模型，是目前国内唯一可用的AI音乐生成大模型。通过这些努力，昆仑万维希望构建一个更加智能、互联、理解和尊重每个人个性的世界。
从电子计算机诞生前，符号主义学派与连接主义学派的斗争，到后来深度学习的兴起，再到如今AIGC领域的爆发，AI从理论到实践的跨越过程，亦悄然改写了人类的历史进程。随着一众科技公司竞相拥抱AIGC浪潮，将AI战略常态化，AIGC赛道的中场战事已然打响——不论是新兴的初创玩家是在AI领域沉淀已久的科技巨头，均已逐渐从“上菜”迈向了“落地”阶段。昆仑万维不仅是最早一批登上AI巨轮的玩家，更是那些敢于在未知中探索的冒险家之一，随着AIGC赛道落地下潜，步调扎实、目光长远的昆仑万维，其蕴藏着极大的潜力势必将不断兑现。
RekaCore是一款最新发布的多模态大型语言模型，其性能可与GPT-4相媲美，甚至在某些方面超越了现有的前沿模型。这一技术突破为人工智能领域带来了新的里程碑，特别是在图像、视频和音频的上下文理解能力方面。随着Core的进一步优化和应用，我们有理由相信，它将在多个领域产生深远的影响，推动人工智能技术的进步和社会的发展。
MetaAI近日推出了一种名为MA-LMM的新型模型，旨在解决长期视频理解中的挑战。LLMs在处理文本数据时表现出了令人印象深刻的能力，但在处理视频输入方面存在一些限制，例如上下文长度限制和GPU内存限制。其创新性的设计以及利用长期记忆库和顺序处理的方法使得该模型能够在各种复杂场景下取得显著成果，证明了其在多模态视频理解应用中的有效性和多功能性。
天工SkyMusic是一款基于昆仑万维「天工3.0」超级大模型打造的AI音乐生成大模型。它支持高质量AI音乐生成、人声合成、歌词段落控制、多种音乐风格和音乐智能表达等功能。「天工SkyMusic」正式版也将在4月17日随「天工3.0」面向全社会免费开放。
「天工SkyMusic」是一款由昆仑万维开发的AI音乐生成大模型，通过该应用，用户可以享受独特的音乐创作体验。即使是零基础的用户也可以利用该应用将灵感转化为动听的歌曲。用户还可以进行二次编辑。
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型，对于打工人来说简直不要太方便。上海AILab，香港中文大学等研究机构提出的InternLM-XComposer2-4KHD模型让这成为了现实。IXC2-4KHD将多模态大模型支持的分辨率提升到了4K的水平，研究人员表示目前这种通过增加切块个数支持更大图像输入的策略遇到了计算代价和显存的瓶颈，因此他们计划提出更加高效的策略在未来实现�
理想汽车宣布其全自研的多模态认知大模型——MindGPT，已正式通过国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》的备案。这一里程碑式的事件标志着理想汽车成为首个通过该备案的汽车厂商自研大模型。它不仅支持方言自由说、指令自由说具备简洁模式以及全时全车免唤醒的能力，为用户提供了更加便捷、智能的交互体验。
4月18日，2024中国生成式AI大会上李未可科技正式发布为眼镜等未来终端定向优化等自研WAKE-AI多模态大模型，具备文本生成、语言理解、图像识别及视频生成等多模态交互能力。该大模型围绕GPS轨迹视觉语音打造新一代LLM-Based的自然交互，同时多模态问答技术的加持，能实现所见即所问、所问即所得的精准服务。李未可科技合伙人&AI负责人古鉴表示WAKE-AI将逐步开放平台能力，便于更多企业及开发者调用WAKE-AI能力，共建AI硬件生态。
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。
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