🤖📈💻💡大模型动态
李开复官宣全球最强开源大模型Yi-34B 一次可处理40万汉字
零一万物发布全球最强的开源大模型Yi-34B，具备超强的语言理解和处理能力，支持处理40万汉字，在中文指标上表现卓越，标志着中国在大模型领域的重大突破。
项目地址:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
AiBase提要:
1. 零一万物推出「Yi」系列开源大模型，其中Yi-34B成为全球开源大模型的双料冠军，击败竞品，表现出色，特别在中文指标上表现突出。
2. Yi-34B的上下文窗口大小全球最长，支持200K字符，相比OpenAI的GPT-4大幅增加，提供更丰富的语义信息。
3. 零一万物采用科学训模方法和AI Infra团队的支持，成功降低了训练成本，提高了模型的性能，未来计划推出更多大模型。
马斯克旗下xAI首个大模型Grok炸场
马斯克旗下xAI团队发布了首个AI大模型产品“Grok”，它是一款智能助手，能回答各种问题并实时获取最新信息。
体验地址:https://grok.x.ai/
【AiBase提要】
🚀 马斯克xAI发布首款AI大模型产品“Grok”。
💡 Grok是智能助手，回答问题并提供实时信息。
🌐 xAI团队计划在可靠性、可验证性、多模态能力方面继续研究。
元象XVERSE开源650亿参数通用大模型XVERSE-65B
深圳元象科技开源650亿参数的XVERSE-65B语言模型，支持多语言，适用于多轮对话和知识问答等任务。
项目地址:https://github.com/xverse-ai/XVERSE-65B
🧐 【AiBase提要】:
1️⃣ 深圳元象科技开源了XVERSE-65B，一个650亿参数的多语言语言模型，具备出色性能和广泛应用领域。
2️⃣ 该模型采用主流的Transformer网络结构，支持16K上下文长度，适用于多轮对话和知识问答等多种任务。
3️⃣ 经过充分训练，模型包含40多种语言的高质量数据，通过精细设置数据采样比例，使中英两种语言表现优异，同时也适用于其他语言。
知乎“知海图AI”大模型开放服务
知乎“知海图AI”大模型即将向公众开放服务，具备千亿级参数和强逻辑推理能力，旨在赋能创作者、讨论场、信息获取、内容运营。知海图AI已在多业务场景广泛应用，提高了效率和准确性。
【AiBase提要】:
1️⃣ 知乎的“知海图AI”大模型即将开放服务，拥有强大的参数和逻辑推理能力。
2️⃣ 该模型在多业务场景应用广泛，提高了效率和准确性。
3️⃣ 知乎将逐步将该模型的能力应用于创作、讨论场和信息获取。
多模态大模型面壁露卡开放服务
面壁智能多模态大模型应用「面壁露卡 Luca」正式面向公众开放服务。经过多次迭代更新，Luca不仅在中英文语言对话方面表现出色，还具备强大的代码、知识、逻辑及图片理解能力。
面壁露卡官网导航:https://top.aibase.com/tool/mianbiluka
【AiBase提要:】
📌 面壁智能多模态大模型「面壁露卡 Luca」正式向公众开放服务，以CPM模型为基础，具备多语言对话和强大的理解能力。
📌 面壁智能在AI Agent领域有突破性成就，与清华大学和OpenBMB开源社区合作，推动大模型技术应用。
📌 多模态大模型领域有不断创新，包括苹果的Ferret、多模态目标检测模型MQ-Det等，推动智能技术的发展。
中科院物理研究所发布材料合成AI大语言模型MatChat
中国科学院计算机网络信息中心与物理研究所合作，利用400多万篇论文数据，开发了MatChat，一款专注于无机材料合成路径预测的大语言模型，展现了潜在的应用潜力。
代码:https://www.scidb.cn/en/detail?dataSetId=37b8ce88305d44db9cdfe7c2d8fef4dd
【AiBase提要】:
📚 利用大规模文献数据，中国科学院发布了MatChat大语言模型，专注于无机材料合成路径预测任务。
💡 MatChat模型在预测合成复杂无机材料时性能表现优越，超过ChatGPT。
🌱 该成果为材料研究领域带来新的启发和思路，尽管需要更多语料以满足不同需求。
DeepSeek发布开源代码大模型DeepSeek Coder
DeepSeek Coder 是一个智能代码助手，可以生成各种代码，包括贪吃蛇游戏、2048游戏、测试样例、修 bug、SQL 查询等。DeepSeek Coder 还在国际权威数据集的测试中表现出色，领先其他开源模型。
【AiBase提要】
DeepSeek团队专注于AGI本质探索。
DeepSeek Coder是智能代码助手，生成各种代码。
模型在国际权威数据集测试中领先，已开放内测并在GitHub上开源。
🤖📱💼AI应用
ChatGPT订阅用户有望获得定制对话AI功能
OpenAI旗下热门聊天机器人ChatGPT即将推出名为"GPT构建器"的重要更新，允许用户创建和管理自定义聊天机器人，拓展其商业化应用。
【AiBase提要】
1. OpenAI将推出名为"GPT构建器"的更新，允许ChatGPT订阅用户创建和管理自定义聊天机器人，包括语言、语气、写作风格等设置。
2. 用户可以配置机器人的功能，如提供事项说明、上传知识库、开启网页浏览和图片生成。
3. OpenAI计划推出机器人市场，用户可以分享和浏览其他用户制作的聊天机器人。
百度网盘引入大模型智能助理
百度网盘进行了重大首页改版，采用多巴胺配色和个性化字体设计，引入智能助理，提供更智能化、年轻化的用户体验。
【AiBase提要】
🎨 改版采用多巴胺配色和个性化字体设计，呈现年轻化 UI。
🧠 引入大模型智能助理，提供智能文件管理和搜索服务。
📲 用户可轻松访问工具和服务，提升使用效率。
📰🤖📢AI新鲜事
OpenAI首届开发者大会泄露消息，ChatGPT原型Gizmo新功能曝光
今年9月，OpenAI宣布首届开发者大会，而泄露消息透露了ChatGPT原型Gizmo的重大更新，包括自定义聊天机器人、界面改进、企业订阅和更多功能。
【AiBase提要】:
Gizmo将提供自定义聊天机器人、知识文件、工具和更多功能，加强了ChatGPT的能力。
ChatGPT原型Gizmo V8引入了新的模型选择器和高级模式，使用户能够创建自己的GPT。
OpenAI计划推出企业订阅和工作空间管理，提供更多优惠和功能，如无限制快速GPT-4访问和更长上下文。
蚂蚁百灵大模型通过备案
蚂蚁百灵大模型已完成备案，支持32K窗口长度的Transformer架构，多款相关产品即将完成内测并向公众开放。
【AiBase提要】
📋 蚂蚁百灵大模型完成备案，支持32K窗口长度的Transformer架构。
🚀 多款产品即将完成内测，准备向公众开放。
🌐 该大模型将在多领域应用中发挥重要作用。
迪拜将举办“全球AI挑战赛”，冠军可获近200万元奖金
迪拜哈姆丹亲王宣布将举办全球AI挑战赛，冠军可获得100万迪拉姆（约合人民币198.28万元）的奖金，旨在推动迪拜成为全球领先的人工智能创新中心。
【AiBase提要】:
1. 迪拜哈姆丹亲王宣布将主办全球AI挑战赛，奖金高达100万迪拉姆，以生成式人工智能为焦点，推动未来经济转型。
2. 这一挑战赛计划明年五月在迪拜的未来博物馆举行，旨在发展生成式人工智能解决方案。
3. 挑战赛由迪拜未来基金会和迪拜AI中心组织，旨在推进迪拜在科技领域的引领地位。
全球热门AI软件JUNLALA正式进军中国
JUNLALA计划将其AI软件SUPERLALA引入中国市场，注重本地化功能，旨在提供极致用户体验，标志着公司扩大全球影响力的重要举措。
官网:https://Junlala.ai
【AiBase提要】
🚀 JUNLALA的AI软件SUPERLALA将首次在中国正式推出，着重简单性、易用性和对中国用户的关注。
📅2023年11月5日，JUNLALA App将发布最新版本，具备一系列本地化功能和界面。
🌐 SUPERLALA旨在以用户为中心，为中国用户提供多样化的功能，实现顺畅的用户体验。
AI大佬Wolfram最新演讲:宇宙的本质是基于计算模型
英国科学家Stephen Wolfram在最新的TED演讲中分享了他的独特观点，认为宇宙的本质是基于计算模型运行的，由离散元素遵循简单计算规则构成。
【AiBase提要】
1. Wolfram提出了ruliad的概念，将计算视为宇宙的终极表达方式，对基础物理学和其他领域具有潜在影响。
2. 演讲中探讨了不同的科学模型，强调观察者在编织不同时间线和计算规则方面的关键作用。
3. 强调人工智能在科学研究和人类理解中的潜在作用，包括训练模型生成人类所写的文本。
AI面孔识别技术被用来识别鹅的面孔
维也纳大学的生物学家Sonia Kleindorfer博士及其团队开发了一种人工智能工具，用于识别鹅的面部特征，提高对鹅群个体的准确性，这项技术还将在生物多样性保护和生态学研究中发挥重要作用。
【AiBase提要】:
🦢 生物学家Sonia Kleindorfer开发了人工智能工具，识别鹅的面部特征，准确率高达97%。
🦆 研究揭示鹅拥有复杂社交关系，能识别伴侣和朋友的面部，为生态学研究提供新途径。
📸 该技术不仅限于鹅，还应用于识别港口海豹个体，对生物多样性保护有潜在影响。
👨💻💡🎯聚焦开发者
李飞飞团队推零样本360度场景合成技术ZeroNVS
斯坦福和谷歌的ZeroNVS技术能从单个图像实现零样本360度场景合成，通过3D感知扩散模型和SDS蒸馏生成逼真的合成图像，聚焦于场景。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.17994.pdf
【AiBase提要】
1. ZeroNVS利用3D感知扩散模型和SDS蒸馏生成多样化的逼真合成图像，专注于整个场景而非单个物体。
2. 实验结果显示，ZeroNVS在零样本性能方面明显领先，特别在LPIPS指标上。
3. ZeroNVS的创新技术有望在计算机视觉和图像合成领域产生重要影响。
Together AI发布RedPajama v2:30万亿token数据集用于大模型训练
TogetherAI最近发布了RedPajama v2，这是一个包含30万亿token的在线数据集，专为大型语言模型的培训而设计，为LLM领域提供了高质量的数据支持。
【AiBase提要:】
- 📌 RedPajama v2包含30万亿token，为大型语言模型的培训提供高质量数据支持。
- 📌 数据集强调对CommonCrawl的覆盖，包括高质量注释和去重集群，为LLM的培训提供有力基础。
- 📌 研究团队计划扩展高质量注释集，提供更多有力的数据支持，促进LLM领域的研究和应用。
UNC斯坦福等推出通用修正器LURE 多模态物体幻觉下降23%
多个大学合作开发的通用修正器LURE可解决多模态大模型中的物体幻觉问题，降低了幻觉频发的三个成因，提高了通用物体幻觉评估指标23%以上。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.00754
代码地址:https://github.com/YiyangZhou/LURE
【AiBase提要】
🔍 通用修正器LURE解决多模态大模型的物体幻觉问题。
🔍 LURE通过统计分析物体共现、不确定性和物体位置，有效减少幻觉问题。
🔍 多模态大模型上的评估显示LURE提高了通用物体幻觉评估指标23%以上。
谷歌DeepMind研究发现Transformer模型难以泛化超出预训练数据范围
谷歌DeepMind的研究揭示，Transformer模型在预训练数据之外的泛化能力受到严重限制，难以解决新问题和函数类别。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.00871.pdf
【AiBase提要:】
🔍 谷歌DeepMind的研究人员进行实验，发现Transformer模型在预训练数据范围之外难以泛化。
📊 研究关注数据质量对模型性能的影响，发现模型在上下文学习中能够选择预训练的函数类别，但限制了泛化能力。
🧐 实验揭示了模型在处理不同函数类别和极端版本的函数时的局限性，强调预训练数据对模型性能的重要性。
GPU推理提速4倍!FlashDecoding++技术加速大模型推理
FlashDecoding++技术是一种用于加速大模型推理任务的新方法，可将GPU推理速度提升2-4倍，降低运营成本，支持多种GPU后端。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.01282.pdf
【AiBase提要:】
💡 FlashDecoding++技术旨在提高大模型推理效率，支持NVIDIA和AMD的GPU，可将GPU推理速度提升2-4倍。
💡 核心思想包括异步方法实现注意力计算的真正并行以及优化"矮胖"矩阵乘计算，降低大模型推理成本。
💡 公司"无问芯穹"已将FlashDecoding++集成到其大模型计算引擎"Infini-ACC"中，实现256K上下文的处理能力，提供更好的机会降低运营成本并提高效率。
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