11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
获得亚马逊40亿美元投资的ChatGPT主要竞争对手Anthropic在官网公布了一篇名为《朝向单义性:通过词典学习分解语言模型》的论文,公布了解释经网络行为的方法。由于神经网络是基于海量数据训练成,其开发的AI模型可以生成文本、图片、视频等一系列内容。理解神经网络行为,对增强大语言模型的安全性、准确性至关重要。
RekaAI近日宣布推出其最新力作——RekaCore,这是一款前沿的多模态语言模型,拥有强大的性能和灵活的部署方式。该模型像Gemini一样可以直接分析图片、视频、音频,评测得分与GPT-4和Gemini-Ultra接近。通过Edge、Flash和Core等系列模型的全面支持,Reka已经准备好迎接更广泛的挑战,展望未来,我们期待着与更多愿意加入我们的伙伴共同探索多模态世界的无限可能。
HuggingFace首次发布了其Idefics视觉语言模型,该模型于2023年首次亮相,采用了最初由DeepMind开发的技术。Idefics迎来了升级,新版本Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别能力。Idefics2的发布是AI繁荣持续推出的许多多模态模型之一,包括Reka的新Core模型、xAI的Grok-1.5V和Google的Imagen2。
Mixtral-8x22B是一个预训练的生成式稀疏专家语言模型,由MistralAI团队开发。该模型拥有141B个参数,支持多种优化部署方式,旨在推进人工智能的开放发展。
如何配置个人电脑才能更有效地使用生成式AI大语言模型生成式人工智能彻底改变了计算世界,戴尔科技的用户都开始考虑借助大语言模型去开发能够提升其公司生产力、效率和创新力的新功能。戴尔科技拥有全球最丰富的AI基础设施产品组合,从云到客户端设备一应俱全[1],因此能够为用户提供满足其一切AI需求的端到端AI解决方案和服务。[1]基于戴尔科技集团的内部分析,2023年8月。
在最新的研究论文中,谷歌研究人员引入了一种名为Cappy的预训练评分器模型,旨在增强和超越大型多任务语言模型的性能。这项研究旨在解决大型语言模型所面临的挑战,其中包括高昂的计算资源成本和效率低下的训练和推理过程。通过引入轻量级预训练评分器Cappy,这项研究解决了在多任务场景中有效利用大型语言模型的挑战,展示了其在各种任务上的参数效率和性能的优越性,同时强调了在实际应用中简化大型语言模型采用的潜力。
LLMPricing是一个聚合并比较各种大型语言模型定价信息的网站,这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。点击前往LLMPricing官网体验入口需求人群:适用于需要选择合适的大型语言模型进行项目开发的企业和开发者,帮助他们根据成本效益做出决策。
Cohere团队于2024年3月11日发布了Command-R,一款旨在实现生产规模人工智能的新型检索增强生成模型。该模型专注于检索增强生成和工具使用,是可扩展的生成模型,旨在帮助企业从概念验证迈向实际生产。期待用户对Command-R的反馈,并期待在未来提供更多可扩展的模型,助力企业成功迈向生产规模的人工智能应用。
斯坦福大学的研究人员最近发布了一种名为C3PO的新方法,旨在解决语言模型定制化面临的挑战。在人工智能领域不断发展的今天,语言模型的定制化对于确保用户满意度至关重要。这项研究的意义超出了技术成就的范畴,预示着人工智能可以无缝适应个人偏好、增强其实用性和可访问性的未来。
深度学习领域的研究人员发现,语言模型在逻辑推理方面的表现仍然是一个重要挑战。最新的一项由Google旗下的DeepMind进行的研究揭示了一个简单重要的发现:任务中前提的顺序显著影响语言模型的逻辑推理性能。通过这项研究,我们可以看到改变前提顺序可能是提升语言模型推理能力的一种简单有效的方法,也为未来改进这一领域的研究提供了新的方向。
谷歌最新研究提出SpatialVLM,旨在解决视觉语言模型缺乏空间推理能力的问题。视觉语言模型在理解目标在三维空间中位置或关系时存在困难,研究者通过借鉴人类空间推理能力的思路,提出了这一新方法。这一研究成果有望推动视觉语言模型在未来的发展方向上取得更大突破,为人工智能领域带来新的进步。
谷歌最新论文揭示的SpatialVLM,是一种具备空间推理能力的视觉语言模型,旨在解决当前视觉语言模型在空间推理方面的困难。视觉语言模型在图像描述、视觉问答等任务上取得显著进展,但在理解目标在三维空间中的位置或空间关系方面仍存在难题。这一研究为视觉语言模型的空间推理能力提供了新的思路,为未来在机器人、图像识别等领域的发展带来了新的可能性。
AI2最新发布的开放语言模型框架旨在推动大规模语言模型的研究和实验。通过在HuggingFace和GitHub上提供训练代码、模型和评估代码,AI2致力于让学术界和研究人员能够共同研究语言模型的科学,探索新的预训练数据子集对下游性能的影响,以及研究新的预训练方法和稳定性。AI2鼓励使用OLMo模型,提供了简便的安装步骤和使用示例,并表示未来将推出指导调整的模型、完整的训�
苹果发布最新iOS17.4开发者预览版,引发关注的是其中包含的大语言模型代码。这些代码表明苹果正在开发由大语言模型驱动的全新版本Siri。这一功能将在未来推动苹果产品在AI领域的发展,并提供更先进、智能化的用户体验。
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM,这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展,但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。
WebLLM是一个模块化、可定制的JavaScript包,旨在直接将语言模型聊天引入到Web浏览器中。与其他工具不同,一切都在浏览器内部运行,无需服务器支持,同时通过WebGPU进行加速。如果您正在寻找一种在Web浏览器上实现智能聊天的方法,不妨尝试WebLLM。
##划重点:1.🚀**创新模型介绍:**MistralAI的研究团队推出了基于SparseMixtureofExperts模型的Mixtral8x7B语言模型,采用开放权重。2.🌐**性能突出:**Mixtral8x7B在多语言数据的预训练中表现优异,与Llama270B和GPT-3.5相比,性能不逊色甚至更好。通过添加MegablocksCUDA内核以实现有效的推理,团队还修改了vLLM项目。
MotionGPT是一款令人惊叹的技术创新,它统一了语言和运动,将语言指令转换为引人入胜的3D人体运动。这一模型的设计灵感源于即时学习,通过混合运动语言数据进行预训练,并通过基于提示的问答任务进行微调,使其具备卓越的性能。MotionGPT不仅是一种技术的突破,更是对人机交互的重大推动,将语言与运动巧妙地融合,开创了全新的应用前景。
根据Databricks的最新研究,英特尔的Gaudi2技术在大规模语言模型推理方面与业界领先的英伟达AI加速器相媲美。该研究发现,Gaudi2在解码方面的延迟与英伟达H100系统相当,并且优于英伟达A100。我们的总体策略是提供一系列解决方案。
苹果公司的人工智能研究人员表示,在将大型语言模型部署到iPhone和其他内存有限的苹果设备上取得了关键性突破。他们发明了一种创新的闪存利用技术,可有效应对内存限制问题。苹果计划提供云端AI和设备上AI处理的结合。
GoogleResearch最近发布了一款名为VideoPoet的大型语言模型,旨在解决当前视频生成领域的挑战。该领域近年来涌现出许多视频生成模型,但在生成连贯的大运动时仍存在瓶颈。VideoPoet作为大型语言模型,通过集成多种视频生成任务,为零镜头视频生成提供了新的可能性,为艺术创作、影视制作等领域带来了潜在的创新机遇。
谷歌AI研究团队与加州大学圣迭戈分校的研究人员合作,提出了一种名为PixelLLM的智能模型,旨在解决大型语言模型在细粒度定位和视觉-语言对齐方面的挑战。这一模型的提出受到了人类自然行为的启发,尤其是婴儿描述其视觉环境的方式,包括手势、指向和命名。这一研究成果标志着在大型语言模型领域取得的一项重要进展,为实现更精确的视觉-语言对齐和定位打开了新的�
【新智元导读】小模型的风潮,最近愈来愈盛,Mistral和微软分别有所动作。网友实测发现,Mistral-medium的代码能力竟然完胜了GPT-4所花成本还不到三分之一。甚至还可以通过不冗长的输出,来进一步节省成本。
GoogleDeepMind最近利用一种大型语言模型成功破解了纯数学中一个著名的未解问题。该团队在《自然》杂志上发表的论文中宣称,这是首次使用大型语言模型发现长期科学难题的解决方案,产生了之前不存在的可验证且有价值的新信息。」他说:「这当然表明了一种可能的前进方向。
Midjourney正式上线Alpha网页版,生成用户界面更便捷,成功生成1万张图片即可获得权限,可视化图像参数支持点击回填到提示词输入框,提升生成体验。截图自归藏runway支持人物面部生成指定表情Runway宣布运动笔刷功能升级,结合提示词实现对人物面部表情的精准控制,让制作人员更方便地在创作过程中控制人物的表情。HiFi4G渲染技术实现25倍压缩率,照片级真实人体建模和高�
Phi-2是微软研究院MachineLearningFoundations团队近期发布的一系列小型语言模型“Phi”的最新成员。Phi-2是一个拥有2.7亿参数的语言模型,展示了出色的推理和语言理解能力,在不到13亿参数的基础语言模型中表现出色。以上就是Phi-2的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验!
微软研究院今天宣布发布其Phi-2小语言模型,这是一种文本到文本的人工智能程序,具有27亿个参数。Phi-2的性能可与其他更大的模型相媲美,包括Meta的Llama2-7B和Mistral-7B。想要在其之上构建产品的企业就不走运了。
微软的高级执行官EricBoyd在一次采访中透露,公司计划在未来推出更多超越OpenAI的大语言模型,以迎合企业客户对多样选择的需求。Boyd强调,微软的生成式AI应用及其所使用的LLMs是安全可靠的,但他指出,那些专注于文本生成等领域的公司更容易实现快速发展。公司的生成式AI应用及其驱动这些应用的LLMs是安全可用的,但那些专注于模型在文本生成等领域表现良好的公司能够�
StabilityAI以其stablediffusion文本到图像的生成人工智能模型闻名,但这已不再是该公司的全部业务。最新发布的StableLMZephyr3B是一款30亿参数的大语言模型,专为聊天应用场景进行了优化,包括文本生成、摘要和内容个性化。随着我们新的StableLM模型的未来全面发布,我们期待进一步实现生成语言模型的民主化。
在多模态大型语言模型领域取得显著进展的同时,尽管在输入端多模态理解方面取得了显著进展,但在多模态内容生成领域仍存在明显的空白。为填补这一空白,腾讯人工智能实验室与悉尼大学联手推出了GPT4Video,这是一个统一的多模态框架,赋予大型语言模型独特的视频理解和生成能力。其在多模态基准测试中表现出色进一步强调了其卓越性能。