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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、智谱发布首个能生成汉字的开源文生图模型CogView42025年3月4日,北京智谱华章科技有限公司推出了CogView4,这是首个支持生成汉字的开源文生图模型,具备强大的双语输入和图像生成能力。他强调了完善人工智能终端标准体系的重要性,呼吁制定以用户体验为导向的智能化分级标准,并强化国际国内标准的有效衔接。
开源大模型社区再次「热闹」了起来,主角是AI写作初创公司HyperWrite开发的新模型Reflection70B。它的底层模型建立在MetaLlama3.170BInstruct上,并使用原始的Llamachat格式,确保了与现有工具和pipeline的兼容性。至于重新训练后的Reflection70B表现如何?我们拭目以待。
【新智元导读】最近的论文表明,LLM等生成模型可以通过搜索来扩展,并实现非常显著的性能提升。另一个复现实验也发现,让参数量仅8B的Llama3.1模型搜索100次,即可在Python代码生成任务上达到GPT-4o同等水平。为达到这个目的,可重复数字环境中的agent似乎是一个有前景的方向。
把Llama3.1405B和Claude3超大杯Opus双双送进小黑屋,你猜怎么着——Llama把Claude整得精神崩溃了,Claude明确拒绝继续聊天要再被LlamaPUA的那种。在一场AI和AI对话的安全词模拟实验中,X上的这位人类监督者记录下了一出好戏。不过也有网友表示,这里面肯定加了很多系统提示词很难评emmm。
【新智元导读】Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型,给「超级对齐」指条明路:让AI自己当裁判,自我改进对齐,效果秒杀自我奖励模型。LLM对数据的大量消耗,不仅体现在预训练语料上体现在RLHF、DPO等对齐阶段。研究结果提供了有力的证据,证明无需任何人类反馈的自我改进模型是实现超级对齐的一个有前途的方向。
Meta-Llama-3.1-70B是什么?Meta-Llama-3.1-70B是Meta公司推出的大型语言模型,拥有70亿个参数,支持8种语言的文本生成。您可以通过我们的AI产品库轻松发现最适合您需求的人工智能工具,解锁AI的力量。
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导读:时隔4个月上新的Gemma2模型在LMSYSChatbotArena的排行上,以27B的参数击败了许多更大规模的模型,甚至超过了70B的Llama-3-Instruct,成为开源模型的性能第一!谷歌出手,果然非同凡响。Gemma2上周刚刚发布,就在LMSYS竞技场上取得了亮眼的成绩。」看来在基准测试领域,重复的历史总在不断上演那个金句也总是适用——「当一个衡量标准成为目标时,它就不再是一个好的衡量标准了
【新智元导读】24点游戏、几何图形、一步将死问题,这些推理密集型任务,难倒了一片大模型,怎么破?北大、UC伯克利、斯坦福研究者最近提出了一种全新的BoT方法,用思维模板大幅增强了推理性能。Llama3-8B在BoT的加持下,竟多次超越Llama3-70B!大语言模型不擅长推理怎么办?用思维缓冲区来解决!最近,北大、UC伯克利、斯坦福的研究人员提出了一种元缓冲区。他担任/曾担任中�
【新智元导读】马斯克最近哭穷表示,xAI需要部署10万个H100才能训出Grok3,影响全球的大模型算力荒怎么解?昨天开源的这款MoE大模型,只用了1/19算力、1/19激活参数,性能就直接全面对标Llama3-70B!如今,想训个SOTA的大模型,不仅缺数据和算力,甚至连电都不够用了。最近马斯克就公开表示,因为苦于买不到足够的芯片,xAI只能推迟Gork2的训练和发布。在算力愈发紧俏的当下,浪�