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IBM最近发布了一组名为"GraniteCode"的开源型,旨在帮助企业完成各种软件开发任务,并在基准测试中表现出色。这些模型不仅过了一些较大的开源竞争对手在编程任务中展现出了强大的性能。些模型的特点包括灵活的规模选择、基于广泛训练数据的逻辑推理能力和良好的性能未来,IBM还计划不断改进和更新这些模型,以满足不同编程任务的需求。
除了今天早些时候讨论过的 AMD 锐龙 Strix Point 移动 APU,新泄露的路线图还曝光了 AMD Zen 5 锐龙 8000“Granite Ridge”桌面处理器。虽然目前尚不清楚更多细节,但可知它将兼容新一代 AM5(LGA 1718)平台,辅以类似 Raphael 的 RDNA 核显设计。如果一切顺利的话,AMD 最早有望于 2023 年推出 Zen 5 台式处理器。访问:天猫6·18 活动主会场 | 天猫6·18手机版 | 预售惊喜福袋京东6·18“京享红包”25日12点开始领取 最大面额高
马毅教授团队最近取得了显著的研究成果,他们开发的CRATE-α模型首次证实了白盒Transformer架构的可扩展性。这一进展对于自然语言处理、图像处理和视觉计算领域的深度表征学习具有重要意义。这些研究成果不仅推动了Transformer模型的发展,也为未来的研究和应用开辟了新的道路。
来自南京大学、上海人工智能实验室、复旦大学、浙江大学的研究队发布了一项关于视频理解的开创性工作。该研究全面审视了Mamba模型在建模中的多重角色,提出了针对14种模型/模块的VideoMambaSuite,并对其在12项视频理解任务中进行了深估。综合实验结果显示,Mamba模型在视频理解领域具潜在的优势和多样化的角色,为未来视频理解研究提供了有力的推动和参考价值。
3月29日,知名AI研究实验室AI21在官网开源了,首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。ChatGPT、StableDifusion、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构,虽然在捕捉序列内长距离依赖关系、泛化能力、特征提取等方面非常优秀,但在处理长序列、训练大参数模型时存在AI算力消耗大、过拟合、内存占用大等缺点。耐克、Zoom、沃尔玛、三星、阿迪达斯、airbnb等知名企业在使�
智源研究院推出了新一代检索排序模型BGERe-Rankerv2.0,支持100种语言,文本长度更长,并在多项评测中达到了SOTA的结果。该模型是智源团队在BGE系列基础上的新尝试,扩展了向量模型的“文本图片”混合检索能力。智源研究院推出的BGERe-Rankerv2.0检索排序模型具有强大的多语言支持、更长文本长度、优秀的检索效果和灵活的“文本图片”混合检索功能,为信息检索领域带来了新的利器。
灵活视觉变换器是一种全新的Transformer架构图像生成模型,专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。相较于传统将图像视为固定分辨率网格的方法,FiT将图像视为一系列可变大小的图像块。FiT的问世将为图像生成领域带来新的可能性,为用户提供更加灵活多样的图像生成体验。
随着大模型的崛起,RNN模型Eagle7B挑战了Transformer的霸主地位。该模型在多语言基准测试中表现卓越,同时推理成本降低数十倍。通过不断探索和创新,人工智能技术将更好地为人类社会和个体提供服务。
【新智元导读】当前的视觉模型哪个更好?Meta团队最新一波研究来了。如何根据特定需求选择视觉模型?ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型,在ImageNet之外的指标上如何相互比较?来自MABZUAI和Meta的研究人员发表的最新研究,在「非标准」指标上全面比较了常见的视觉模型。-CLIP模型具有较高的形状偏差,与其ImageNet精度相比,分类错误较少。
在Transformer占据多模态工具半壁江山的时代,大核CNN又“杀了回来”,成为了一匹新的黑马。腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构,图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。作者已经放出了所有代码,并将所有模型和实验脚本开源。
最新研究指出,经过过度训练,中度的Transformer模型能够展现出结构性泛化能力,这一现象被称为"结构顿悟"。在自然语言处理中,先前的研究认为像Transformer这样的神经序列模型在泛化到新的结构输入时难以有效地捕捉句子的层级结构。这一发现有望在未来的深度学习研究中引起更多关注,为模型设计和训练策略提供指导。
Adobe研究人员与斯坦福大学团队联合提出了一种名为DMV3D的全新3D生成方法。该方法旨在解决增强现实、虚拟现实、机器人技术和游戏等领域中3D资产创建的共同挑战。该研究为通过统一3D重建和生成的2D和3D生成模型的领域之间的鸿沟,以解决3D视觉和图形领域中的各种挑战,提供了新的视角和可能性。
斯坦福大学和卡内基梅隆大学的研究团队联合提出了一种新的序列模型,名为Mamba,它在语言、音频和DNA序列等任务上超越了Transformer模型。Mamba采用了一种新的架构,具有线性复杂度和更高的推理吞吐量。Mamba的出现对于序列建模领域来说是一个重要的突破,未来还有许多研究和实践的工作需要进行。
在当前技术发展的背景下,英特尔公司推出的ExtensionforTransformers工具包成为一个重要创新,实现了在CPU上对大型语言模型推理性能的显著加速。该工具包通过LLMRuntime技术,优化了内核,支持多种量化选择,提供更优的KV缓存访问和内存分配策略,使得首个token和下一个token的推理速度分别提升多达40倍和2.68倍。通过不断引入先进的技术和解决实际问题的能力,该工具包展现了英�
亚马逊宣布推出全新一代语音基础模型驱动的ASR系统,将自动语音识别服务扩展到支持100多种语言。AmazonTranscribe是一项完全托管的ASR服务,使您能够轻松地将语音转换为文本,并在应用程序中添加语音到文本的功能。要了解本文讨论的功能的更多信息,请查看功能页面和新功能帖子。
RNA3D结构预测是一个长期存在的挑战。受最近蛋白质结构预测领域突破的启发,南开大学、山东大学以及北京理工大学的研究团队开发了trRosettaRNA,这是一种基于深度学习的自动化RNA3D结构预测方法。为了克服对已知RNA折叠的偏见,可以利用神经网络来学习力场或识别/组装局部图案不是直接预测全局3D结构。
自从2022年底openAI推出ChatGPT开始,大型语言模型的热度吸引了全世界的眼球,相关研究也取得了令人瞩目的进展。除了纯语言模型相关的技术研究以外,将视觉能力融入大语言模型的视觉语言模型也迅猛发展。06联系我们如果您对悠然多模态产业通用大模型感兴趣,请联系我们。
谷歌DeepMind的研究人员进行了实验,旨在探讨Transformer模型是否能够在超出预训练数据范围之外泛化出新的认知和能力。他们的研究发现,几乎不可能要求模型在超出预训练数据范围之外解决新问题。这对于机器学习和人工智能领域的研究和发展具有重要意义。
大型语言模型,如GPT-3、PaLM和OPT,以其卓越的性能和能够在上下文中学习的能力,令人叹为观止。它们在推断时的高成本是它们的显著缺点。这些有前途的实验结果突显了上下文稀疏性在显著减少推断延迟方面的潜力,相较于现有模型,这项研究使LLM更容易被更广泛的AI社区使用,可能开启令人兴奋的新的AI应用。
Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大成功,但它的高成本、复杂性以及依赖于注意力机制和多层感知机等组件使得人们开始寻求替代方案。一篇题为《比Transformer更好,无Attention、MLPs的BERT、GPT反更强了》的文章介绍了一种名为MonarchMixer的全新模型架构,这个架构在序列长度和模型维度上都表现出次二次复杂度的特点,同时在现代硬件加速器上具有出色的�
Transformer一作AshishVaswani所在的AI公司Adept发布了多模态大模型Fuyu-8B。这一模型具有80亿参数,可理解各种图像类型,包括照片、图表、PDF和界面UI。这一创新团队的目标是利用大模型的能力来提升人机合作,使得人类能更高效地完成各种任务。
CatBERTa是一种基于Transformer的人工智能模型,旨在通过文本输入进行能量预测。该模型建立在预训练的Transformer编码器之上,这是一种在自然语言处理任务中表现出色的深度学习模型。它展示了提高能量差异预测精度的可能性,为更有效和精确的催化剂筛选程序打开了大门。
AI发展迅速,这对于刚刚入门或是正想跟上「潮流」的新手们来说并不友好。如果有一份详细全面的知识列表可能会帮助他们更快走上「正途」。上面这篇文章像是说明了无尾采样能够更好进行采样工作的原因,但当涉及到提高模型的创造力和范围时,没有很好的基准。
北京交通大学联合中国计算机学会智慧交通分会和足智多模公司等机构,正式发布了国内首个综合交通大模型——TransGPT・致远,并对其进行了开源。“致远”取意“行致远、心致远”,是一个基于Transformer架构的文本大模型、多模态大模型和实时场景数据调用模式,形成以综合交通大模型为基础设施、辅以交通细分行业应用的架构。致远大模型的部分数据、代码和模型已在GitHub开源,以便更多的人可以访问和利用这些资源。
最近一项由GoogleDeepMind、特拉维夫大学和Google研究人员进行的研究,旨在探究基于Transformer的大型语言模型如何存储和提取事实关联。研究采用信息流的方法,研究模型如何预测正确的属性,并观察模型在不同层次中的内部表示是如何演变的。这种方法还可以应用于其他自然语言处理领域,如情感分析和语言翻译,以更好地理解这些模型的内部运作。
【新智元导读】无视长宽比及分辨率!百变适用Transformer。今天要介绍的是NaViT,这是一种适用于任何长宽比以及分辨率的Transformer模型。因能力有限,本文翻译中若有错讹,深表歉意。
苹果公司今天宣布了iOS17,这是iPhone的下一个主要操作系统,引入了一系列新的通讯和共享功能。iOS17具备个性化的联系人海报功能,其中包括照片、Memojis和引人注目的排版,在通话中和更新的通讯录中显示。今天晚些时候,公共测试版将于7月发布。
Meta团队开发了一款名为Megabyte的模型,声称能够解决“大模型标配”Transformer所存在的问题速度比它还快4成!目前,Transformer架构比较流行,但是存在两个重要的缺陷:一方面,自注意力成本随着输入和输出字节长度的增加迅速增加,如音乐、图像或视频文件通常包含数兆字节大型解码器通常只使用几千个上下文标记;另一方面,前馈网络单独对字符组或位置进行操作是难以实现可
腾讯AI实验室开发的"TRANSAGENTS"是一个创新的多智能体框架,专门设计用于处理超长文学内容的翻译工作。这个系统通过创建一个虚拟的翻译出版公司来模拟真实的翻译流程,其中包含多个具有不同职责和专业技能的虚拟角色。这种新型的多智能体翻译系统有望在未来的文学翻译和跨文化交流中发挥重要作用。
近日,TIOBE发布了2024年5月编程语言排行榜,Fortran在20多年后再次进入了前10的位置。其实在4月的榜单中,Fortran就已经进入了Top10;5月该语言继续保持住了这一排名。需要注意的是,TIOBE指数只是反映某个编程语言的热门程度,并不能说明一门编程语言好坏,也不能说明语言所编写的代码数量多少。