站长之家(ChinaZ.com) 10月10日 消息:10月9日，初创公司Moonshot AI（月之暗面）宣布在长文本领域取得了突破，推出了首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi Chat。
这是目前全球市场上能够产品化使用的大模型服务中所能支持的最长上下文输入长度，标志着Moonshot AI在这一重要技术上具有世界领先水平。
据悉，相比当前市面上以英文为基础训练的大模型服务，Kimi Chat具备较强的多语言能力。例如，Kimi Chat在中文上具备显著优势，实际使用效果能够支持约20万汉字的上下文，比Anthropic公司的Claude-100k和OpenAI公司的GPT-4-32k的中文处理能力更强。
同时，Kimi Chat通过创新的网络结构和工程优化，在千亿参数下实现了无损的长程注意力机制，不依赖于滑动窗口、降采样、小模型等对性能损害较大的“捷径”方案。
申请体验地址：moonshot.cn
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2023年10月9日，成立仅半年的大模型初创公司——MoonshotAI宣布在“长文本”领域实现了突破，推出了首个支持输入20万汉字的智能助手产品KimiChat。这是目前全球市场上能够产品化使用的大模型服务中所能支持的最长上下文输入长度，标志着MoonshotAI在这一重要技术上取得了领先水平。MoonshotAI融资超2亿美元。
清华AI杨植麟创业公司MoonshotAI发布KimiChat，支持20万字长文本，解决大模型上下文窗口长度问题，旨在打造C端SuperApp。目前Claude支持最大长文本为100kGPT-4则是32k。Fotor最新推出的全套AI工具包括AI文字生图、AI以图生图、AI扩图、AI背景创作、AI换脸、AI编辑、智能消除和人像编辑等功能。
亚马逊周一表示，将向备受瞩目的初创公司Anthropic投资至多40亿美元现金，以与不断壮大的人工智能云竞争对手展开竞争。作为交易的一部分，亚马逊的员工和云客户将尽早获得Anthropic的技术，并将其融入到自己的业务中。Selipsky表示:“两家公司都承诺，在未来的许多年里，Claude的未来版本将在AmazonBedrock上提供，这一点很重要。
当地时间周二，芯片制造商AMD宣布收购人工智能软件初创公司Nod.ai，以增强其开源AI能力。AMD表示，它已签署收购Nod.ai的最终协议。在宣布收购Nod.ai之前，AMD收购了专注于推理的法国人工智能初创公司Mipsology。
人工智能芯片初创公司SambaNovaSystems在周二推出了一款新的半导体芯片，旨在让其客户以更低的总成本使用更高质量的人工智能模型。这家位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的公司表示，SN40L芯片旨在运行比OpenAI的ChatGPT高级版使用的大两倍以上的模型。SambaNova的芯片由台积电负责制造。
MistralAI，一家法国人工智能初创公司，最近发布了一款性能优越的语言模型Mistral7B，并免费向所有人提供使用。图片来源:米斯特拉尔人工智能该模型基于Apache2.0许可证发布，除了归属之外，没有任何使用或复制的限制。对于对Mistral7B模型的开放性以及未来发布计划的一些疑问，我们已经联系了Mistral，并等待他们的回复。
在人工智能领域，特定生成型人工智能模型产生幻觉现象的问题一直令人困惑。旧金山的AI初创公司Galileo正在努力解决这一问题，并为用户提供了一系列新的监测和指标功能，以帮助他们更好地理解和解释LLMs的输出。通过防护措施和接地性指标，Galileo还帮助开发人员确保LLMs的输出不会引发问题，如不准确或不合规的响应。
GitHub宣布将其AI编程助手CopilotChat的公测版扩展至个人用户。该公司于今年7月推出了面向企业用户的公测版现在GitHubCopilotChat已经在VisualStudio和VisualStudioCode中对GitHubCopilot个人用户提供公测版。GitHub的举措进一步推动了AI技术在编程领域的普及和应用，为开发者提供了更多的选择，以提高他们的编程效率和创造力。
华为技术有限公司已申请注册“HuaweieKitChat”商标，国际分类包括科学仪器和网站服务，目前商标状态为等待实质审查。“HuaweieKit”是华为在今年5月推出的子品牌“eKitChat”商标暗示着华为将为该子品牌打造专属的AI大模型，或者推出AI客服、聊天助手等产品。面向分销商，华为坤灵将提供一站式的交易平台，以电商式的体验实现交易全程数字化。
自从ChatGPT问世以来，大模型如何落地、盈利，就成了无数创业者都在思考的问题。一个尴尬的现实是，现阶段C端最受欢迎的一类AI应用，实在让人很难以启齿……尽管ChatGPT发布后，OpenAI十分注重模型的安全性、合规性，但还是有很多开发者攻破了ChatGPT的安全漏洞，让GPT实现了“越狱”，并开发出了各种突破限制的AI应用。这样的“预演”，在C端大模型落地困难的今天，无疑提供了一种另类的“经验”。
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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