DreamLLM
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DreamLLM：文字与图像同步创作的开源工具
DreamLLM是一款强大的多模态大型语言模型学习框架，它首次实现了多模态理解和创作之间常常被忽视的协同效应。DreamLLM基于两个基本原则运作。图像生成:DreamLLM通过特殊的梦想令牌预测图像生成位置，生成与文本描述相关的图像，为用户提供强大的图像生成能力。
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研究人员推一款开源Python库DataDreamer:可通过编写简单代码简化和管理LLM工作流程
宾夕法尼亚大学、多伦多大学和Vector研究所的研究人员推出了一款名为DataDreamer的新工具。DataDreamer是一款综合解决方案，旨在简化和管理各种任务中的大语言模型的集成和利用。有了DataDreamer，研究人员有了一个强大的盟友，可以解决大语言模型的复杂性，开启新的可能性。
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苹果研究人员推出Keyframer:一款基于LLM的动画原型工具，可以从静态图像（SVG）生成动画
苹果的研究人员最近推出了一款名为Keyframer的动画原型工具，该工具采用了大型语言模型的动力，旨在从静态图像生成引人注目的动画。这标志着LLMs在创意领域的又一次创新应用。该研究为未来的动画设计工具提供了可能的方向，将生成能力与动态编辑器相结合，以实现更强大的创意控制和迭代。
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本地LLM运行工具Ollama Windows 预览版推出
本地LLM运行工具Ollama推出了windows版本。Ollama是一款开源的大型语言模型工具，专注于为用户提供本地化的运行环境，满足个性化的需求。作为一个开源项目，Ollama不仅提供强大的功能鼓励用户自定义和创建他们自己的模型，进一步丰富了其应用场景。
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荐 Llama 2打败GPT-4！Meta让大模型自我奖励自迭代，再证合成数据是LLM终局
【新智元导读】AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法，让Llama2一举击败GPT-40613、Claude2、GeminiPro领先模型。还有人表示「令人惊讶的是，每次迭代的改进几乎保持线性，仅在3次迭代之后，就已经接近GPT-4级别」。
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荐 拆掉英伟达护城河，细节曝光！世界最快超算用3072块AMD GPU训完超万亿参数LLM
用AMD的软硬件系统也能训练GPT-3.5级别的大模型了。位于美国橡树岭国家实验室的全世界最大的超算Frontier，集合了37888个MI250XGPU和9472个Epyc7A53CPU。整个系统拥有602112个CPU核心，4.6PBDDR4内存。
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字节多模态大模型PixelLM：高效像素级推理，无需依赖SAM
多模态大模型爆发，准备好进入图像编辑、自动驾驶和机器人技术等细粒度任务中实际应用了吗?目前大多数模型的能力还是局限于生成对整体图像或特定区域的文本描述，在像素级理解方面的能力相对有限。针对这个问题，一些工作开始探索借助多模态大模型来处理用户的分割指令。在三个benchmark的绝大多数指标上，PixelLM的性能均优于其他方法，且由于PixelLM不依赖于SAM，其TFLOPs远远低于同尺寸的模型。
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StreamingLLM：让AI模型无限期平稳运行的一种方法
Meta、麻省理工学院和卡内基梅隆大学的研究人员最近发表的一篇新论文介绍了一项名为StreamingLLM的创新技术，旨在解决大型语言模型在长时间对话中性能下降的问题。LLMs如OpenAI的ChatGPT和Meta的Llama2在当今的人工智能领域备受关注，但它们都面临一个共同的挑战，即在与用户的对话中始终提供高质量的响应，无论对话持续多长时间或交换的对话数量如何。StreamingLLM技术为LLMs在长时间对话中保持高性能提供了创新的解决方案，有望在许多领域，特别是需要持续不断地与用户交互的应用中得到广泛应用。
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荐 CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解
大语言模型黑盒，居然被CMU等机构的学者打破了?他们发现，LLM内部有可解释的表征，如果撒谎能被测谎仪检测出来!最近，来自CAIS、CMU、斯坦福、康奈尔、马里兰、宾大等机构的学者又有了令人震惊的发现——大语言模型，并不仅仅是黑匣子，或者难以理解的庞大矩阵。在它们内部，具有可解释的内部表征。CMU等机构研究者的探索也告诉我们，人类对于AI系统的理解和控制会越
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exllamav2：一个用于在现代消费 GPU 上运行本地 LLM 的推理库
exllamav2是一个用于在现代消费级GPU上本地运行大型语言模型的快速推理库。它能够利用最新的GPU技术，在不牺牲太多质量的情况下，以非常快的速度对巨大的神经网络进行推理。随着它的不断发展和优化，相信它一定会让LLM的应用变得更加普及。
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基于Llama 2的日语LLM发布，参数量达70亿、可与GPT3.5匹敌
日本的人工智能初创公司ELYZA宣布发布了一款基于Meta的「Llama2」的日本语言模型，该模型被命名为「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」，拥有70亿参数。此举使得该模型能够与开放AI领域的巨头GPT3.5相媲美。虽然目前在参数数量上仍不及一些国际级模型，但这一进展为日本语自然语言处理和生成领域带来了更多可能性，未来可望进一步提高日本语LLM的性能。
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荐 Open LLM榜单再次刷新，比Llama 2更强的「鸭嘴兽」来了
为了挑战OpenAI的GPT-3.5和GPT-4等闭源模型的主导地位，一系列开源模型力量正在崛起，包括LLaMa、Falcon等。MetaAI发布了LLaMa-2模型，被誉为开源领域最强的大模型，很多研究者也在此基础上搭建自己的模型。如需全面了解这些限制，请参阅论文中的限制部分。
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MLC 项目使得 AMD GPU 在 LLM 推理方面具有竞争力
AMDGPU通过MLC项目在编译和部署大模型方面取得了进展，实现了与英伟达GPU相当的性能。MLC-LLM方案在AMDRX7900XTX上的性能达到了英伟达GeForceRTX4090的80%价格只有RTX4090的60%。在较高的层次上，该框架允许用户采用基于Python的工作流程，包括转换计算图的API，优化GPU内核的布局和调度，并将其在感兴趣的平台上进行本地部署。
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Stability AI新开源LLM项目“FreeWilly”表现优于 Meta 的 Llama 2
StabilityAI与CarperAI发布了两个新的大型语言模型，名为FreeWilly。其中一个模型基于Meta的Llamav2，通过优化性能展示了开源开发的速度。这些模型可免费用于研究目的，并且FreeWilly2被认为是在基准测试中具有最佳平均结果的开源模型。
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HiDream.ai创始人梅涛：做视觉生成模型比扎堆做 LLM 机会更大
HiDream.ai创始人梅涛在接受AI科技评论采访时表示，做一家对标MJ和SD的公司，比扎堆做LLM机会更大。梅涛曾在微软和京东工作多年，积累了丰富的技术和商业经验。他们对标国外公司，致力于打造一个具有全球影响力的创新型公司。
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LLM 微调神器 Lamini：免费且迅速的微调工具
斯坦福开发者发布了LLM微调工具Lamini，该工具被称为能为每个开发人员提供从GPT-3到ChatGPT的超能力。Lamini推出了全新的Alpha公测版，通过简洁的代码和快速的速度，让微调变得更加容易。这一工具的推出将极大地方便开发人员进行LLM模型的微调，为自然语言处理领域的研究和应用带来了新的机遇。
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Sam Altman：OpenAI 正接近 LLM 规模的极限 规模越大并非模型越好
OpenAI+联合创始人兼+CEO+Sam+Altman+在日前麻省理工学院「想象力行动」活动上谈到了大语言模型的发展趋势和安全问题。Sam+Altman+认为，OpenAI+正接近+LLM+规模的极限，规模越大并不一定意味着模型越好可能只是为了追求一个数字已。OpenAI+仍在拓展+GPT-4+的能力，并考虑安全性问题。
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闭源赶超GPT-4 Turbo、开源击败Llama-3-70B，歪果仁：这中国大模型真香
国内的开发者们或许没有想到，有朝一日，他们开发的AI大模型会像出海的网文、短剧一样，让世界各地的网友坐等更新。来自韩国的网友已经开始反思:为什么我们就没有这样的模型?这个「别人家的孩子」就是阿里云的通义千问。在我们看来，近一年来通义系列的持续开源，对中文大模型社区的发展非常有意义，也期待后续有越来越多的强劲大模型继续开源。
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OpenBuddy发布新一代中文跨语言大模型 基于Llama 3 70B打造
OpenBuddy团队发布了基于MetaLlama370B的最新成果:OpenBuddy-Llama3-70B-v21.1-8k，这是他们首次在Llama370B基座上的中文跨语言训练尝试。Llama370B是一个15T训练集训练成的稠密大模型，然由于训练集中缺少中文数据，Meta官方的Llama3系列对话模型在中文领域的认知、理能力较弱，容易出现以英文回答中文问题的现象。值得一提的是，于量化版模型能力下降较为明显，他们本次只发布了模型的完整版权重，后续会尝优化70B模型的量化后性能，并挑选合适时机发布量化版。
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联发科天玑 9300+ 处理器发布 支持Llama27B端侧大模型运行
在今日上午的MediaTek天玑开发者大会MDDC2024上，备受瞩目的天玑9300旗舰处理器终于揭开了神秘的面纱。这款处理器的CPU架构精心布局，融合了1个高达3.40GHz的Cortex-X4核心，3个2.85GHz的核心，以及4个2.00GHz的核心，确保了在处理各种复杂任务时都能游刃有余。iQOONeo9SPro手机也宣布将在本月发布，成为首批搭载联发科天玑9300芯片的手机之一，预计将在市场上掀起一股新的热潮。
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Brilliant Labs推出Frame：一款集成AI的开源AR眼镜
BrilliantLabs最近发布了一款名为Frame的开源AR眼镜，这款设备结合了人工智能和增强现实技术，为用户带来了前所未有的交互体验。Frame眼镜具备强大的视觉能力，能够实时采集和分析用户所见的图像数据。结合其云端的NoaAI助手，Frame能够实现更加强大的AR功能，如实时信息检索、导航指引等。
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荐 Llama 3细节公布！AI产品总监站台讲解：Llama系列超庞大生态系统
除了计算资源和训练数据这些硬实力外，Llama3模型开源的训练思路覆盖了LLM模型的全部生命周期，提供了各种开源生态系统下的工具。Llama3的开源，再次掀起了一场大模型的热战，各家争相测评、对比模型的能力，也有团队在进行微调，开发衍生模型。Meta团队也正在训练一个更大的模型Llama3400B，目前只是抓取了4月15日的checkpoint进行了微调后对比:MMLU达到了86.1，GSM-8K达到了94.1L
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AI小镇现在可以通过Llama3在本地运行 支持Convex、Ollama等服务器
a16z团队开发的AI小镇是一个创新的虚拟城镇项目，现在可以通过Llama3完全在本地运行。这个项目不仅支持Convex、Ollama可以支持本地Vite网络服务器，为开发者提供了一个强大的平台来构建和定制自己的虚拟AI社区。凸面使用TypeScript构建，提供了ACID保证、低延迟数据库访问，并支持后台功能，如调度和cron作业。
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LobeChat支持通过网页版直接调用Ollama 本地模型 体验媲美ChatGPT
LobeChat是一个创新的网页平台，它支持通过网页版直接调用Ollama本地模型。这项服务的推出，为用户提供了一种便捷的方式，通过网页界面直接利用开源大模型的能力。体验地址:https://chat-preview.lobehub.com/chat随着LobeChat等工具的不断发展，我们可以预见未来将有更多集成本地大模型的网页应用出现，为用户提供更丰富的交互体验和更高效的工作流程。
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阿里开源千亿参数模型 Qwen1.5-110B，性能超越 Meta-Llama3-70B
阿里巴巴宣布开源其最新的Qwen1.5系列语言模型-Qwen1.5-110B。这是Qwen1.5系列中规模最大的模型，也是该系列中首个拥有超过1000亿参数的模型。它在与最近发布的SOTA模型Llama-3-70B的性能上表现出色，并且明显优于72B模型。
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LLaVA++：为Phi-3和Llama-3模型增加视觉处理能力
LLaVA项目通过扩展现有的LLaVA模型，成功地为Phi-3和Llama-3模型赋予了视觉能力。这一改进标志着AI在多模态交互领域的进一步发展。LLaVA的推出，预示着未来AI模型将更加智能和灵活，能够更好地服务于需要视觉与文本结合理解的复杂场景。
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WebLlama：基于Llama-3-8B的智能网页浏览代理
WebLlama是一款基于Llama-3-8B模型的智能代理，它通过对话与用户互动，执行网页浏览相关的任务。这款工具能够处理连续的对话，理解并执行用户的指令，自动完成网上搜索、导航和信息检索等操作。随着技术的不断进步和优化，WebLlama有望在自动化网页浏览和信息收集方面发挥更大的作用。
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Meta新大语言模型LLama 3将在英特尔和高通硬件上运行
Meta最近发布了LLama3，这是一款新的大型语言模型，用于实现更安全、更准确的生成式人工智能体验。除了LLM，Meta还推出了LlamaGuard2、CodeShield和CyberSecEval2等信任和安全工具，以帮助确保符合行业和用户安全期望。随着400亿参数显示出更高的准确性，可以推断出更高的AI硬件需求不会很快减少。
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全球最大开源模型再刷爆纪录！4800亿参数MoE击败Llama 3、Mixtral
【新智元导读】最大开源模型，再次刷爆纪录!Snowflake的Arctic，以128位专家和4800亿参数，成为迄今最大的开源模型。是又大又稀疏，因此计算资源只用了不到Llama38B的一半，就达到了相同的性能指标。他本人的研究兴趣是机器学习与系统的交叉领域。
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OpenAI针对API客户引入更多企业级AI功能，与Meta的Llama 3竞争
尽管Meta的新型Llama3迅速成为使用最广泛和定制程度最高的巨型语言模型排行榜榜首，但率先开启生成式人工智能时代的竞争对手OpenAI却通过为其GPT-4TurboLLM和其他模型之上构建和编程引入新的企业级功能来摆脱竞争。OpenAI今天宣布了其面向API客户的企业级功能的扩展，进一步丰富了其助手API，并引入了一些旨在增强安全性和管理控制权以及更有效地控制成本的新工具。如果您公司的一个团队使用一套面向公众的文档，另一个团队使用一套机密或内部文档，那么您可以在OpenAI的API中为每个团队分配一个单独的项目，并且这两个团队都可以使用AI模型来处理这些文档不会混合或危及后者。
