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一个教你从头开始实现Llama3的代码库在网上爆火,吸引了无数开发者的关注。知名AI专家AndrejKarpathy一键三连,这个项目在社交媒体X上的转赞收藏量超过6.8k,GitHub上更是收获了超过2k的星标。除了发布这个代码库,Nishant还上传了一个YouTube视频详细解释代码库内容,并撰写了一篇博客详解潜在一致性模型。
AGI-Samantha是一个高度先进的自主智能体,模仿了电影《她》中的Samantha。它具有动态语音能力和实时视觉功能,能够进行自主发言并基于上下文做出反应。你可以找到更多关于它的详细信息,以及如何将这个强大的工具应用到你的研究和项目中。
AGI-Samantha是一种新型的AI架构,利用多个LLM联动来模拟人类的大脑思考、记忆、感知和自主交流能力。它能够根据周围环境和情境自主决定何时进行交流对话,并拥有一种特殊的记忆系统,能够根据情境的相关性选择存储和回忆信息,并根据这些进行自我迭代进化。AGI-Samantha项目展示了一种新型的AI架构,能够模拟人类的思考、记忆、感知和自主交流能力,显示了人工智能的新�
微软是迄今为止生成式人工智能热潮的最大赢家之一,这要归功于其早期支持OpenAI并整合了后者初创公司的技术进入Bing、Azure和各种其他服务,其显然一直在努力避免将所有人工智能鸡蛋放在一个篮子里。图片来自Microsoft如今,该公司宣布将Meta的竞争对手开源AI模型Llama2作为「模型即服务」引入AzureAIStudio,其云平台AI。Llama-2和GPT-4TurbowithVision可以。
TogetherAI最新发布了StripedHyena-7B,这一人工智能模型领域的创新力量引起了广泛关注。该模型的基础版本为StripedHyena-Hessian-7B,同时还推出了聊天模型StripedHyena-Nous-7B。读者可以查看该项目的博客和项目详细信息,对此研究给予所有研究人员应有的赞誉。
TogetherAI最近发布了RedPajamav2,这是一个庞大的在线数据集,包含了30万亿token,成为目前公开可用的最大数据集之一,专门用于学习型机器学习系统的培训。对于像Llama、Mistral、Falcon、MPT和RedPajama等最先进的开放式LLM,高质量的数据至关重要,但由于HTML到纯文本的转换引发的异常、通常质量较低的数据来源以及网络内容传播中固有的偏见,这些数据未经精细处理,不适合直接用于LLM的培训。这一工作将为LLM领域的研究和应用提供更多的有力数据支持。
TogetherAI发布了RedPajamav2,这是一个包含30万亿标记的数据集,旨在支持大型语言模型的研究和开发。高质量的数据对于这些模型的成功至关重要,但获取适当的数据集是一项繁琐的任务,需要大量时间、资源和金钱。这一数据集的发布对于AI研究和应用领域具有重要意义,为开发更强大的语言模型提供了支持和基础,有望推动AI领域的进一步发展。
美国检察官周日表示,FTX创始人SamBankman-Fried应被禁止提及人工智能公司Anthropic最近的筹款活动,以应对美国司法部的指控。美国司法部一直在讨论在Bankman-Fried的审判中可能提出的问题,双方「在许多这些问题上达成了协议」,一份文件称。117Partners咨询公司的创始人兼首席执行官ThomasBraziel表示,关于筹款的消息对FTX债权人来说是一个「极好的事件转折」。
数学通才「猛犸」模型给开源语言模型带来了「推理春天」,面对GPT-4都有一战之力!数学推理问题是语言模型绕不过的痛点,在各种黑科技的加持下,开源模型的推理性能依然不够看。滑铁卢大学、俄亥俄州立大学、香港科技大学、爱丁堡大学的研究人员联合开源了一个专为「通用数学问题」定制的大模型MAmmoTH和一个指令调优数据集MathInstruct.论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.05653
【新智元导读】现在,34BCodeLlama模型已经能够在M2Ultra上的Mac运行了推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。开源社区的一位开发者GeorgiGerganov发现,自己可以在M2Ultra上运行全F16精度的34BCodeLlama模型推理速度超过了20token/s。投机解码就是一个很好的例子,可以帮助我们从系统的角度进行思考。