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11月6日,月之暗面发布Kimi-K2-Thinking模型,其落地使大模型推理部署的硬件门槛问题再成焦点。趋境科技与清华大学开源的高性能异质推理框架KTransformers第一时间完成适配,支持单卡环境流畅推理,并与主流框架SGLang深度合作,打破依赖昂贵多卡GPU的固有认知,为大模型落地提供高性价比、易操作的全新路径。该框架已入选SOSP2025顶尖技术成果,技术实力获国际认可,目前已被Qwen、Kimi等头部开源模型推荐为推理引擎,加速大模型产业级落地进程。
近日,外网潮流玩具市场迎来新变化,Fugglers(放克牙宝)接替labubu成为最潮玩偶,以迅猛之势成为外网潮流新宠。 Fugglers这一角色由英国艺术家Mrs.McGettrick创作,其灵感源于一袋假牙,这种毛绒玩偶与假牙猎奇结合的设计,让Fugglers迅速收获大量粉丝。据官方介绍,Fugglers被定义为搞笑、调皮又丑萌的怪兽,它们看似疯疯癫癫,却有着能融化人心的独特魅力,甚至可能彻底融�
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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。
在2023年2月,芝加哥大学的一个研究团队发布了一款名为Glaze的免费软件工具,旨在利用机器学习微调用户提供的艺术作品的像素,从改变其风格,以防止任何AI艺术生成模型对其进行抓取和训练。这项工具的目标是帮助艺术家防止AI模型模仿其艺术风格不会对其自身作品产生不利影响。Glaze2的发布标志着艺术家们在保护其创作免受未经授权的AI抓取方面迈出了更大的一步,这对�
VicunaMakers的研究团队在构建Vicuna语言模型的基础上,成功推出了一款新型的小型人工智能模型,该模型在性能上与OpenAI的GPT-4相媲美,仅包含130亿个参数。这一新模型被命名为Llama-rephraser,由LMSYSOrg揭示。LMSYSOrg在博客文章中呼吁社区重新思考在大型语言模型背景下的基准测试和数据污染,并在对大型语言模型进行公共基准测试时采用更强大的去污染工具。
芝加哥大学的科学家声称开发了一种名为Glaze的新工具,旨在保护艺术家的作品不被用于训练人工智能系统。这种工具通过向数字艺术作品添加一个看不见的层,使其在人类眼中看起来不变,但对像MidJourney或StableDiffusion这样的人工智能模型来说却完全不同。如果Glaze和类似工具对这些艺术家有所帮助,将是一个令人振奋的变革。
芝加哥大学的科学家们近日宣布他们发明了一项创新工具"Glaze",旨在为人类艺术家们提供保护,确保他们的作品不受生成型人工智能的风险。这一工具的核心理念是通过微小的风格变化,使艺术品在人眼中看起来未经改变,但对于AI模型却呈现出完全不同的风格。这一创新工具有望为艺术家们提供更多的控制权和保护,确保他们的作品能够在数字时代得到充分尊重和认可。
总部位于特拉维夫的AI21Labs宣布推出ContextualAnswers,这是一个即插即用的人工智能API,可以在企业数据上实现大型语言模型技术。这个新的AI引擎旨在帮助企业利用自然语言处理和文本生成的能力来处理和分析大规模的数据。通过使用ContextualAnswers,企业可以提高效率、降低成本,并为客户提供更好的服务和体验。