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5月7日,国内CS2专业服务渠道5E对战平台表示,前不久上线Steam创意工坊的预瞄训练地图,订阅量已在当日突破40万。这一数据不仅显示了CS上线多年依然火爆的现状表明玩家对免费使用训练地图的迫切需求。5EPlay官方团队表示,希望更多CNCSer能够体验科学有效的训练方式,凭借善事利器,摸到通往进阶道路的门槛,进让CNCS环境的总体水平得到提高。
人工智能公司OpenAI近日表示,他们正在研发一款名为媒体管理的工具,旨在让内容创作者更好地控制其作品在生成式人工智能训练中的使用。这一工具将允许创作者和内容所有者向OpenAI确认其作品,并指定希望这些作品是否包含在AI研究和训练中。芝哥大学的Nightshade项目则通过“毒害”图像数据,使其对AI模型训练无效或具有破坏性。
随着2024年巴黎奥运会的脚步日益临近,运动员们正全身心投入紧张的备战之中。时代天使官网宣布,该公司再度携手国家体育总局训练局,于4月14日至15日成功举办了“ChampionsSmile时代天使助力冠军微笑”国家队运动员备战奥运专项口腔检查活动。双方将共同努力,助力运动员在奥运赛场上展现最佳状态,用“冠军微笑”书写中国体育的辉煌篇章。
VILA是英伟达发布的模型,使用大规模的交织图像文本数据进行预训练,为视频理解和多图像理解提供了新的能力,涵盖3.5B到40B多个大小的模型。最近发布的VILA-1.5版本具备视频理解功能,并提供了四种模型规模选择,为用户提供更多灵活性。通过Token压缩技术,VILA能够扩展视频帧数量,提高了模型的性能和应用范围。
柏林照片分享社区EyeEm在去年被西班牙公司Freepik收购后,正在采取一项引发争议的举措-将用户上传的照片用于训练人工智能模型。EyeEm最近通过电子邮件通知用户,它正在其条款和条件中添加一项新条款,授予其"训练、开发和改进软件、算法和机器学习模型"的权利。开放社交网络Pixelfed已明确表示,它永远不会使用用户图像来训练AI模型,并以此吸引EyeEm的用户。
欢迎来到【AI日报】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。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、BlockadeLabs发布全新模型Model3本文介绍了知名生成式AI平台BlockadeLabs发布的全新模型Model3,该模型实现了生成效果的质的提升,支持超高清8192x4096分辨率,提升了文本提示器描述生
阿里云百炼大模型服务平台近期宣布了一项重要的支持计划,即为Meta公司最新开源的Llama3系列大语言模型提供全方位的支持。这项服务包括限时免费的模型训练、部署和推理服务,旨在帮助企业和开发者在阿里云平台上构建和优化自己的专属大模型。通过结合阿里云强大的云计算资源和Llama3模型的先进性能,企业和开发者将能够开发出更加智能和高效的AI应用,加速AI技术的创
Meta公司发布了全新的Llama3系列阿里云魔搭社区迅速响应,将这一系列的四款模型全部上架。阿里云百炼大模型服务平台更是宣布,将提供针对Llama3系列的限时免费训练、部署和推理服务,旨在帮助企业和开发者利用这一强大工具,快速构建属于自己的专属大模型。企业和开发者只需在阿里云百炼模型广场进行申请,一旦通过,便能迅速体验Llama3的卓越性能,并与其他模型进行直观的比较。
4月19日,百度智能云千帆大模型平台在国内首家推出针对Llama3全系列版本的训练推理方案,便于开发者进行再训练,搭建专属大模型,现已开放邀约测试。百度智能云千帆大模型平台中各种尺寸模型定制工具ModelBuilder已预置了最全面最丰富的大模型,支持国内外第三方主流模型,总数量达到79个,是国内拥有大模型数量最多的开发平台。4月18日,Meta正式发布Llama3,包括8B和70B参数的大模型,官方号称有史以来最强大的开源大模型。
JetMoE-8B是一款采用稀疏激活架构的人工智能模型,其性能卓越且训练成本不到10万美元,令人惊讶的是,它的表现甚至超越了LLaMA2-7B、LLaMA-13B和DeepseekMoE-16B。JetMoE-8B由24个块组成,每个块包含两个MoE层:注意力头混合和MLP专家混合。这不仅证明了其在性能上的优势,也展示了其在成本效益上的显著优势。
如何复盘大模型技术爆发的这一年?除了直观的感受,你还需要一份系统的总结。斯坦福HAI研究所发布了第七个年度的AIIndex报告,这是关于人工智能行业现状的最全面的报告之一。该指数中的其他图表显示,不同人群的观点存在显著差异,年轻人更倾向于乐观地看待人工智能将如何改变他们的生活。
Adobe的图像生成AI“Firefly”以其训练集来源自AdobeStock中的图片和视频闻名。美国经济报纸彭博社报道称,Firefly的数据集实际上包含由Midjourney等公司生成的图像。”然,Tushnett教授指出,Firefly学习自Midjourney生成的图像的事实与其声称与其他图像生成AI不同的说法相矛盾。
在生成式人工智能蓬勃发展的时代,数据被称为新的"石油"。数据的创造者和所有者往往无法从中获益。尽管Reddit对此表示不满,但Vana认为这是让用户收回对数据的控制权的重要一步。
美国国会于周二提出了一项法案,旨在强制人工智能公司透露他们用于训练生成AI模型的受版权保护的材料。这项立法进一步加入了立法者、新闻机构和艺术家为了确定AI公司如何使用诸如歌曲、视觉艺术、书籍和电影等创作作品来训练他们的软件,并且这些公司是否违法侵犯版权的种种努力。一组200多位知名音乐艺术家发布了一封公开信,呼吁加强对人工智能的保护,并要求公司不开发可能削弱或取代音乐家和词曲作者的工具。
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【新智元导读】大语言模型的「逆转诅咒」,被解开了。来自MetaFAIR的研究人员推出了反向训练大法,让模型从反方向上学到了事实之间的逻辑,终于改进了这个困扰人们已久的问题。36年前的预言1988年,Fodor和Pylyshyn在《认知》刊物上发了一篇关于思维的系统性的文章。
IBM近日申请了一项名为“LAB”的专利,旨在利用合成数据来训练LLM模型,以加速企业AI技术的发展。AI模型对数据有着巨大的需求提供大量、质量高、相关性强的数据常常成为一项挑战。IBM可能会利用这一专利来支持那些正在构建自己AI模型的企业,提供一种相对于收集真实用户数据言更少资源密集的方法。
站长之家(ChinaZ.com)4月9日 消息:据报道,芝加哥大学的研究人员开发了一种名为Nightshade的工具,旨在防止未经许可的AI图像生成。该工具可以使AI图像生成器无法使用未经许可的图像进行训练,从而保护了艺术家和版权所有者的作品。Nightshade的工作原理是在图像中添加隐藏信息,这些信息对人眼不可见。当像Stable Diffusion这样的AI图像生成器尝试使用这些图像进行训练时,这些
香港中文大学和商汤科技联合实验室的研究人员提出了一种名为FourieScale的新方法,用于改善利用预训练扩散模型生成高分辨率图像的效果。随着扩散模型在生成式模型中的应用日益普遍,传统问题是生成超出训练分辨率的图像时会出现模式重复和人工伪影的情况。这一研究成果为图像生成技术的发展提供了新的思路和方法,值得关注。
在文档处理中,特别是在视觉丰富的文档中,高效信息提取的需求变得越来越关键。VRDs,如发票、水电费单和保险报价,在业务工作流中随处可见,通常以不同的布局和格式呈现类似信息。他们的研究为使普通用户能够访问先进的文档处理功能铺平了道路,标志着该领域迈出了重要的一步。
OpenAI、谷歌和Meta被指控在训练人工智能模型时存在不当行为。纽约时报的报告指出,OpenAI使用名为Whisper的语音识别工具从YouTube视频中转录音频,并据称OpenAI员工曾讨论这一行为可能违反视频网站的规则。纽约时报的报道引起了关于AI公司训练数据的合法性和道德性的讨论,也凸显了AI行业在数据获取方面面临的挑战和争议。
苹果近日宣布与Shutterstock达成协议,授权使用数百万张图片来训练其人工智能模型。除了苹果之外,谷歌、Meta和亚马逊等科技公司也曾与Shutterstock达成类似协议,用于发展视觉AI引擎。其打算开发能够尽可能使用设备上技术的LLMs。
亚马逊旗下亚马逊生鲜杂货店曾计划实现无需收银员的“拿货即走”技术,但这一技术面临困难,无法真正发挥作用。原计划通过基于AI的视频监控系统追踪顾客购买的商品,实现自动结账,但由于技术问题,亚马逊不得不放弃这一设想。尽管“拿货即走”技术未能实现最初设想,但亚马逊仍在不断探索新的技术模式,以提升顾客购物体验。
AI公司在获取高质量训练数据方面遇到的挑战,OpenAI为了训练其最先进的大型语言模型GPT-4,使用了超过一百万小时的YouTube视频副本。该公司通过其Whisper音频转录模型转录这些视频,尽管这一做法在法律上具有争议性,OpenAI仍认为这属于合理使用。AI领域正面临训练数据短缺的挑战解决方案尚未明朗,公司们需要权衡利弊并寻求合理途径应对这一问题。
《华尔街日报》报道称,人工智能公司在收集高质量训练数据方面遇到了困难。《纽约时报》详细介绍了一些公司处理这一问题的方法,其中涉及到了人工智能版权法的模糊灰色区域。但这些公司的另一个选择是使用他们能找到的任何东西,无论他们是否获得许可,这可能会引发版权法方面的担忧。
Harvey公司与OpenAI宣布合作,共同为法律专业人士打造了一款定制训练的案例法模型。这款AI系统不仅具备复杂的推理能力能够处理广泛的法律领域知识,并具备超越单一模型调用的能力。通过这种方式,Harvey不仅在法律领域是在所有专业服务领域都拥有巨大的发展潜力。
你敢信?一款手游里藏着400个AI角色,且各自有各自的性格……这就是腾讯在一年一度的“游戏界春晚”GDC上展示的一场技术肌肉秀——《火影忍者》手游相关负责人介绍了大规模强化学习AI训练系统,该方法的训练成本和时间比传统的训练方案减少90%。移动端光追、144帧渲染、跨平台开发管线管理等技术也都逐一亮相。GDC还有哪些好玩的呢?欢迎有参与到GDC的小伙伴,与我们分�
一项名为Make-Your-Anchor的研究成果即将在CVPR2024上展示。该项目输入1分钟视频进行训练,可以合成带手部动作的虚拟人视频,支持嘴型同步,支持换脸。这一创新的框架为头像生成领域带来了新的可能性和前景。
开源人工智能平台LightningAI宣布与Nvidia合作,发布了名为“Thunder”的下一代AI编译器,旨在加速人工智能模型的训练速度。据LightningAI称,该编译器在实际场景中相比未优化的代码,可将大型语言模型的训练速度提高高达40%。LightningStudios的产品可以按四个定价级别购买:个人开发者免费,工程师、研究人员和科学家专业级;初创公司和团队的团队级别,以及大型组织的企业级别。
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