站长之家（ChinaZ.com）4月30日 消息:Meditron是一个基于Llama的大型医学语言模型，由Meta公司更新并发布。Meditron项目是完全开源的，包括数据、模型权重和配置，这意味着全球的研究人员和开发者都可以自由地访问、使用、修改和改进这一技术。
新版本Llama-38B-MeditronV1.0在医学问答（MedQA）和医学多项选择题(MedMCQA)等标准基准测试中表现优于所有同类开源模型。除了能够进行医学问答，Meditron还能够分析医学影像，如X光或MRI图像，辅助医生进行更准确的诊断。
Meditron特别适用于资源有限的医疗环境，尤其是在偏远地区，可以支持那些最需要医疗帮助但常常被忽视的社区。在紧急情况下快速提供医疗响应，或在基础设施不足的地区辅助医疗工作，Meditron可以发挥重要作用。
项目地址：https://github.com/epfLLM/meditron
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Meta公司最新发布了LayerSkip，这是一款端到端的解决方案，专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验，并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用，预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性，特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。
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。
小米官方宣布，小米大语言模型MiLM正式通过大模型备案。通过备案后，小米大模型将逐步应用于小米公司的汽车、手机、智能家居等产品中，通过端云结合，既带来单个设备的智能提升，也实现场景内和场景间多设备的协同，为人车家全生态战略赋能。在全新高通骁龙8Gen3终端上，基于NPU运行了小米自研60亿参数语言大模型，在首词响应、生成速度等几项关键指标上均处于行业领先水平。
腾讯旗下引人注目的混元文生图大模型宣布全面开源，这一重要举措标志着人工智能领域的又一里程碑。该模型已在HuggingFace和Github平台上发布，包含完整的模型权重、推理代码和算法，面向全球的企业与个人开发者免费开放商用。我们期待这一技术的进一步发展和应用，为人工智能领域带来更多的惊喜和突破。
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。
MetaLlama3是Meta公司最新推出的一款开源大型语言模型。它在多项行业基准测试中表现出色，性能卓越，可支持广泛的使用场景，包括改善推理能力等新功能。要了解更多信息，请访问MetaLlama3官方网站。
腾讯开源了混元DiT图像生成模型，对英语和中文都有着精细的理解能力。Hunyuan-DiT能够进行多轮多模态对话，根据对话上下文生成并细化图像。它通过结合Transformer结构、文本编码和位置编码，以及训练一个多模态大型语言型，实现了对中英文的细粒度理解，并在图像生成等任务中取得了显著的效果。
谷歌推出了一款名为PaliGemma的开源视觉语言模型，该模型结合了图像处理和语言理解的能力，旨在支持多种视觉语言任务，如图像和短视频字幕生成、视觉问答、图像文本理解、物体检测、文件图表解读以及图像分割等。PaliGemma的关键特点:多任务支持:PaliGemma能够处理多种视觉语言相关的任务，提供广泛的应用场景。开源的特性意味着PaliGemma可以被社区广泛地使用、改进和集成到各种产品和服务中。
RefuelAI最近宣布推出两个新版本的大型语言模型，RefuelLLM-2和RefuelLLM-2-small，这两个模型专为数据标注、清洗和丰富任务设计，旨在提高处理大规模数据集的效率。RefuelLLM-2的主要特点包括:自动化数据标注:能够自动识别和标记数据中的关键信息，如分类数据和解析特定属性。RefuelAI的这一创新为数据标注和清洗领域带来了新的解决方案，有助于自动化和优化大规模数据处理流程。
Reddit与OpenAI宣布战略合作，旨在整合先进的AI功能和用户生成的独特内容，彻底改变在线社区互动体验和推动AI创新。这一合作是Reddit近期与谷歌达成每年6000万美元内容许可协议之后的又一重要举措，旨在充分发挥双方的优势，提供无与伦比的用户体验，并推动人工智能领域的创新。Reddit的庞大用户生成内容与Open的先进人工智能能力相结合，创新和增强用户体验的潜力巨大，�
Viva 是一个免费的 AI 生成工具和社区，提供 Text-to-Image、Image-to-Image、Text-to-Video、Image-to-Video 等功能，以及强大的 AI 编辑工具。用户可以扩展图像、重新绘制任何内容，使图像和视频更加高质量和 4K。Viva 使 AI 创作更简单、高效。海外产品 viva 发布了首个开放给全部用户使用的 Sora 同架构视频生成模型，而且现阶段免费。 文生视频单次可以生成一条 5 秒的视频，图生视频是 4 秒视频 目前运动幅度最大的视频生成模型，同时图像分辨率也是现在可以用的视频生成产品中最大的。文生视频的效果比图生视频要更好，同时如果要是用的话建议把运动幅度调到 20 左右比较合适。 viva 优势领域就是可以生成比较好的竖屏视频，目前很多视频模型的演示都是横屏视频，竖屏的表现并不好，但是短视频又是视频内容的大头，所以竖屏视频的生成质量是个很重要的指标。 但是一致性有一部分测试中保持的不是很好，同时没有表现出 Sora 那样强大的物理特性模拟以及 3D 一致性。
大模型之家是一个专注于人工智能大模型产业的平台，提供行业报告、技术创新动态、专家评测和奖项荣誉等信息。它通过整合行业资源，推动人工智能技术的创新和应用，帮助企业和个人更好地理解和利用大模型技术。
Productboard AI 是一款集成到产品管理平台中的人工智能工具，它通过分析和理解大量的用户反馈和数据点，帮助产品团队做出更明智的决策，提高工作效率，并加速产品从概念到市场的整个生命周期。它由 OpenAI 提供支持，确保数据安全和隐私保护，同时提供无与伦比的数据组合和针对产品管理工作的微调优化。
UserCall是一款利用人工智能技术进行用户访谈的网站，它通过AI采访员与用户进行一对一的语音通话，从而收集高质量的用户反馈和洞察。这种技术可以大规模地进行用户访谈，提供比传统调查更深入的定性见解，同时节省时间和资源。UserCall的优势在于无需专业用户研究技能，能够自动进行智能跟进提问，帮助企业更好地理解客户需求，改进产品和业务。
VideoToPage是一个高效的在线工具，它能够将视频或音频内容转换成结构化的网页摘要，支持多达96种语言，并具有98.5%的高准确率。用户无需订阅即可使用，特别适合需要将视频内容转换成文字资料、教程、博客文章、标准操作程序(SOP)等多种形式的个人和企业。产品提供快速的转录服务，支持长达5小时的视频，且5分钟以内的文件完全免费。此外，还提供内容的语义层次构建、内容类型定义、语义互连、富文本编辑、多语言理解等功能，使得内容的创建、编辑和发布变得简单快捷。
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reap是一款基于人工智能的视频再利用工具，它能够将长视频内容一键转换成适合社交媒体的短视频。它通过先进的AI分析自动提取视频中最吸引人的片段，生成能够吸引观众的短片。reap支持多种语言，并提供了智能字幕生成、品牌模板定制等功能，帮助内容创作者提高内容的吸引力和可访问性，加速增长和变现。
掘金大模型子站是一个专注于AI领域的技术社区平台，提供从基础设施到最终应用的全景图，旨在帮助个人开发者和企业更好地理解和应用大语言模型技术。该平台通过提供资讯、工具和资源，促进AI技术的创新和应用，推动整个AI生态的发展。
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Inside AI 是一款基于人工智能技术的实时分析工具，它能够帮助用户追踪竞品的用户反馈和市场动态。该工具通过实时网络连接，分析用户评论，依托专有技术，为用户提供可操作的见解。它适用于独立开发者、初创公司、企业、分析师和风险投资公司等，帮助他们节省研究时间，找到正确的产品开发方向。
Glato人工智能是一个通过人工智能技术快速生成高质量产品视频的平台。该产品能够自动生成引人入胜的短视频广告，帮助用户提高投资回报率，并节省创作者招聘等待时间。价格合理，定位于帮助企业提升市场营销效率。
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bilibot是一个基于哔哩哔哩用户评论训练的本地聊天机器人，支持文字聊天和语音对话。它使用Qwen1.5-32B-Chat作为基础模型，并结合苹果的mlx-lm LORA项目进行微调。语音生成部分基于GPT-SoVITS项目，使用派蒙语音模型。该机器人可以快速生成对话内容，适用于需要智能对话系统的场合。
Artificial Analysis是一个专注于AI语言模型和API提供商的独立分析平台。它提供详细的性能评估，帮助用户理解AI领域的格局，并为他们的具体用例选择最佳的模型和API提供商。该平台通过质量指数、吞吐量和价格等多个维度对不同的AI模型进行比较，使用户能够做出更明智的选择。
MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
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Pipecat是一个开源框架，用于构建语音和多模态对话代理，如个人教练、会议助手、儿童故事玩具、客户支持机器人、接待流程和机智的社交伴侣。它支持本地运行，并可迁移到云端，集成了多种AI服务和传输方式，具有高度的可定制性和扩展性。
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打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。
