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美国初创公司rabbit.tech推出的口袋AI设备RabbitR1曾一度引起轰动,声称该设备能够代替用户执行任务,让用户远离应用程序的束缚。Rabbit首批1万台竟在短短一天内就被抢购一空,其售价为199美元不过,有开发者在github曝光,这其实是一种欺骗,并表示即将发布这款所谓的大语言模型的源代码的一部分,揭露真相。值得一提的是,爆料还称,Rabbit这个团队两年前还在推销NFT。
AI21发布了世界首个Mamba的生产级模型:Jamba。这个模型采用了开创性的SSM-Transformer架构,具有52B参数,其中12B在生成时处于活动状态。这意味着Jamba模型在处理需要理解大量文本和复杂依赖关系的任务时,既能保持高效率,又不会牺牲性能或精度。
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
StabilityAI开源了小体量预训练模型StableCodeInstruct3B。StableCodeInstruct3B是一个基于StableCode3B的指令调整编码语言模型。值得一提的是,StableCodeInstruct3B现在可以通过StabilityAI会员资格用于商业目的。
3月29日,知名AI研究实验室AI21在官网开源了,首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。ChatGPT、StableDifusion、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构,虽然在捕捉序列内长距离依赖关系、泛化能力、特征提取等方面非常优秀,但在处理长序列、训练大参数模型时存在AI算力消耗大、过拟合、内存占用大等缺点。耐克、Zoom、沃尔玛、三星、阿迪达斯、airbnb等知名企业在使�
大语言模型集成至编程领域、完成代码生成与补全任务成为重要趋势。业界已经出现了一批引人瞩目的代码大模型,比如OpenAI的CodeX、谷歌DeepMind的AlphaCode、HuggingFace的StarCoder,帮助程序员更迅捷、更准确、更高质量地完成编码任务,大幅提升效率。aiXcoder也因其极具前瞻性的探索方向、踏踏实实的落地实践,不断受到资本市场的追捧,高瓴、清流、彬复等极具行业引领性的基金
欢迎来到【今日AI】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
在当今科技快速发展的时代,AI代码生成技术正逐渐成为软件开发领域的热门话题。尽管AI在解决编程问题方面表现出色,但在真实的企业开发环境中,其应用似乎还不够理想。随着代码大模型能力的日益增强,我们有理由相信,aiXcoder-7B将为程序员们带来更多的创新潜能,推动编程自动化的浪潮向前发展。
MutableAI是一款创新的工具,它通过将GitHub代码库自动转换成易于理解的维基文档,极大地提高了代码的可访问性和透明度。这项服务不仅对开发者有用,也使得非专业人士能够更好地理解和参与到项目中来。目前还有限时优惠活动,使用优惠码XDOT COM,用户可以以每月1美元的价格享受MutableAI的服务,这对于预算有限的开发者或小型团队来说是一个巨大的吸引力。
4月9日,aiXcoder推出全新自研7B代码大模型。该模型在多个主流评估标准评测集中,与所有同量级开源模型对比效果最佳,彰显出其作为百亿参数天花板级代码大模型的非凡实力。探索软件自动化的征程正迈向一个前所未有的智能化时代,aiXcoder团队的每一次重大突破,都致力于打造更加智能、高效、安全、可靠的软件系统,努力成为大模型与传统软件可靠融合的重要推手。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台,支持多种AI模型和数据格式,提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码,即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能,大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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Workers AI LLM Playground是一个在线平台,允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动,旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境,以更好地理解和利用大型语言模型(LLM)的能力。
PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型,通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰,同时提供多种应用,如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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