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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、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
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。
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。
OpenDiT是一个针对DiT训练和推断的高性能系统,它通过Colossal-AI提供支持,并以提高效率为目标。该系统通过优化内核、采用混合并行方法以及引入FastSeq等技术,能够显著提高GPU计算速度并降低内存占用,为DiT应用带来了巨大的性能提升。OpenDiT的出现为DiT应用的训练和推断提供了便利,其高效的实现方式和简单易用的接口使得用户可以更加专注于应用场景和算法的研究无需过多
不会写代码,也能训练AI绘画模型了!只要借助这个框架,从训练到推理都能一站式搞定能一次管理多个模型。阿里巴巴团队推出并开源了这款万能图片生成工作台SCEPTERStudio。整个过程中,只有安装部署的环节需要用到一些简单的代码,之后的一切过程就都可以在Web界面里直接操作了。
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。
ULTRA是一个旨在推理知识图谱的预训练基础模型。ULTRA的关键创新在于它能够学习通用和可迁移的图表示无需依赖文本信息。ULTRA的通用性和可迁移性使其成为归纳和可迁移的知识图谱推理的有望选择,对于各种不同关系结构的新KGs都能表现出色。
著名AI模型开源平台HuggingFace上有超过320,000个大模型,并且每天保持高速增长。据统计只有大约6,000个模型支持ONNX格式,但微软表示,实际上有超过130,000个模型支持该格式。在HuggingFace开源平台上还有10万个模型不支持ONNX格式,鼓励更多的技术研究机构、开源项目加入到ONNX社区,以通过ONNXRuntime增强开发效率。
微软研究人员最近在一篇论文中提出了一个新的语言模型Phi-1.5,该模型的参数量仅有13亿。研究人员主要关注Phi-1.5在常识推理方面的表现,因为这是对语言模型能力的重要考验。本研究表明,相比单纯追求模型规模,如何获取高质量训练数据可能更为重要,这为未来语言模型研究提供了新的思路。
全球规模最大的大模型开发工具与社区Colossal-AI,发布了全套Llama2训练、微调、推理方案,可以为700亿参数模型的训练加速195%。ChatGPT引发的大模型热潮愈演愈烈,全球科技巨头和明星初创争相入局,打造以AI大模型为核心的竞争力和多样化商业使用需求。相关的应用都经过Colossal-AI团队精心优化,得益于算法和系统的双面优化,能大大降低模型训练以及部署的成本。
Roboflow推理服务器是一个易于使用的、面向生产环境的推理服务器,支持多种流行的计算机视觉模型架构和微调后的模型部署。它可以在各种设备和环境上部署,无需机器学习的先验知识。它是一个部署和管理视觉AI模型非常方便的工具。
AWS用户现在可以访问AI训练和推理领域业界基准测试中展示的领先性能。图片来自NVIDIA这家云计算巨头正式推出了由英伟达H100TensorCoreGPU提供支持的新AmazonEC2P5实例。该软件可在AWSMarketplace上获得,提供持续的安全监控、定期修补常见漏洞、API稳定性、企业支持以及访问英伟达AI专家的机会。
中兴通讯在互动平台表示,在算力基础设施领域,公司拥有全系列服务器及存储产品,包括通用服务器、GPU+服务器、液冷服务器以及全闪存储产品、混闪存储产品等。未来重点投入三个产品方向:1.+公司新一代智算中心基础设施产品,全面支持大模型训练和推理,包括高性能+AI+服务器、高性能交换机、DPU+等;2.+下一代数字星云解决方案,利用生成式+AI+技术,在代码生成、办公和运营智能化等领域展开研究,全面提升企业效率;3.+新一代+AI+加速芯片、模型轻量化技术,大幅降低大模型推理成本。报告内容显示,+2023+年1-+3+月,公司实现营业收入291.+4+亿元,同比增长4.3%;归母净利润26.+4+亿元,同比增长19.2%;扣非归母净利润24.+5+亿元,同比增长25.7%;经营性现金流净额达23.+3+亿元,同比增长95.9%。
9月19日据科创板日报报道,华为Cloud & AI产品与服务总裁侯金龙今日在华为HC(全联接)大会上透露,ETC应用了AI推理和训练卡Atlas 300。华为Atlas智能计算平台基于华为昇腾系列AI处理器和业界主流异构计算部件。
近日,斯坦福大学发布最新的DAWNBench榜单,华为云ModelArts一站式AI开发平台,获得图像识别总训练时间及推理性能榜单双料冠军。 斯坦福大学DAWNBench是全球人工智能领域最权威的竞赛之一,是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,相应的排行榜反映了当前业界深度学习平台技术的领先性。 测试结果显示,在训练性能方面,ResNet50_on_ImageNet上的测试结果中,当采用 128 块V100 时,华为云ModelArt
日前,斯坦福大学发布最新的DAWNBench榜单,华为云ModelArts一站式AI开发平台,获得图像识别训练和推理性能双料冠军,将模型训练时间大幅缩减的同时实现了超强推理性能,体现了其在全球深度学习平台技术的领先性。在训练性能方面,ResNet50_on_ImageNet上的测试结果显示,当采用128块V100时,华为云ModelArts上模型训练时间仅需4分08秒,较其2018年12月创下的9分22秒纪录快了一倍,比此前fast.ai在AWS平台上的训练速度快4倍;在推理
5月18日凌晨,Google CEO Sundar Pichai在I/O大会上正式公布了第二代TPU,又称Cloud TPU或TPU 2.0
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。