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元象大模型开源了30款量化版本,支持vLLM和llama.cpp等主流框架的量化推理,无条件免费商用。对量化前后的模型能力、推理性能进行评估,以XVERSE-13B-GPTQ-Int4量化版本为例,量化后模型权重压缩了72%,总吞吐提高了1.5倍,同时保留了95%的能力。元象大模型的开源量化版本提供了方便快捷的部署方式,可以根据需求选择不同的框架和精度模型进行部署和推理。
麦肯锡曾进行过一项关于长期主义价值的调研,通过对公司财务表现的分析研究后发现:尊崇长期主义的企业不仅在收入与市值增长方面表现远高于追求短期业绩的公司,在面临市场环境变化时也表现出了更为强劲的经营韧性与恢复速度。显易见的是,长期主义能够给企业带来真正的价值。身边云将持续为企业提供全方位多样化的服务,打通企业发展堵点痛点,多措并举提升企业服务质效,进一步激发市场主体活力,以更长远的战略眼光铸造赋能企业实现转型升级的“金字招牌”。
小米公司的王腾在发文中表示,一些竞争对手在测试过程中可能会偷偷降低亮度或画质,但小米对游戏体验坚持三不降:不降低画质、不降低亮度、不降低帧率。尽管这样做可能会导致部分测试指标不占优势,但小米始终坚持用户体验至上。RedmiTurbo3在运行《王者荣耀》时全程接近满帧;在《星铁》中,全高画质帧率达到了56.5fps;在《原神》中,720p全高画质帧率达到了58.9fps,游戏体验非常流畅。
暴雪国服游戏预约现已正式开放,玩家可依据官方公布的流程进行操作。如需参与预约,玩家首先需访问官方网站并点击预约游戏按钮。暴雪国服游戏预约现已开启,玩家在预约过程中需确保战网账号与手机的安全绑定,以确保流程的顺利进行。
在AI技术不断推动社会进步的今天,内容产业正站在一个新的历史起点上。一览科技创始人、CEO罗江春在近期关于Sora的讨论中,为我们揭示了Sora等视频生成模型对行业的潜在影响。科学发展到这个阶段,有一些焦虑和忧虑很正常,当然我们也要奋起直追。
小米汽车首款车型小米SU7于昨日晚间上市,三款配置版本SU7、SU7Pro以及SU7Max,售价分别为21.59万元、24.59万元和29.99万元。小米汽车APP预定界面显示,小米SU7的入门版和顶配版SU7Max,交付时间最早,预计均为4月底开启交付。如果让你选的话,你会选择小米SU7哪个版本。
科大讯飞宣布将在4月26日为讯飞星火V3.5版本上新三大能力。讯飞星火V3.5预计将具备理解长图文和长语音的能力,同时实现一句话复刻超拟人情绪,以及实现更高效、安全的智能体平台。在语言理解和数学能力方面,星火认知大模型已经超越了GPT-4Turbo,代码能力更是达到了GPT-4Turbo的96%在多模态理解上,也达到了GPT-4V的91%。
今天,科大讯飞官方宣布,旗下星火大模型即将于4月26日推出V3.5的更新版本,将成为首个同时支持长文本、长图文、长语音的大模型。此次更新还将首发星火图文识别大模型、多情感超拟人合成、一句话复刻等功能。同时科大讯飞还首次开源了深度适配国产算力平台,130亿参数的iFlytekSpark-13B,证明中国完全可以靠自研踏踏实实地走出自己的大模型发展之路。
智能化是新能源汽车的一个重要特色小米汽车在这方面的表现尤为突出,这得益于其人车家”全生态战略。小米手机与小米汽车之间的互联功能非常全面。”官方特别提醒,为了获得更好的体验,建议用户升级至最新的手机小爱版本。
MyShellTTS开发的OpenVoice是一项创新的声音克隆技术,它能够通过仅使用一小段参考发言者的音频片段来复制其声音,并生成多种语言的语音。MyShellTTS已经推出了全新的OpenVoiceV2版本。训练策略和数据处理:在训练过程中,使用了大量的多语种、多风格的音频样本,并采用特定的损失函数确保在保留风格的同时去除或转换音色。
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。
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。
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