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TikTok 潜在竞争者 Triller 涉嫌夸大月活跃用户数。上月,Triller 宣布其月活跃用户数量超过 1 亿,吸引了包括 Charli D'Amelio 在内的诸多 TikTok 主播和明星。在接受记者 Dan Whateley 采访时,6 名前员工对这些数字提出了异议,认为根据他们在公司的经历,Triller 公布的数字是不真实的。
据外媒消息,短视频应用的发言人周五表示,投资公司Centricus Asset Management Ltd和社交媒体应用Triller Inc尚未对TikTok资产提交报价。彭博新闻社周五早些时候援引知情人士的话报道称,正在寻求与Triller和其他投资者合作的Centricus向字节跳动提交了一份200亿美元的报价,以收购TikTok在美国、澳大利亚、新西兰和印度的资产。TikTok发言人表示,Centricus和Triller没有就报价与该公司联系。?
微软近日宣布,开源其内部数据查询工具Trill,据了解,是一个处理临时和串流数据的单节点查询处理器。
Trillian是一个由美国软件公司Cerulean Studios所创造即时通讯软件。它兼容ICQ、MSN Messenger、雅虎通、IRC、AOL Instant Messenger等各大即时通讯软件,使得用户可以只使用一个软件同时连接不同即时通讯服务的联系人。其
【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。
作为全球领先的家用美容仪品牌,初普TriPollar始终致力于为全世界消费者提供触手可及的科技与美的体验。自2014年进入中国,从入局者、深耕者到引领者,十年间,初普TriPollar凭借其在医疗美容领域的专长和突破性产品收获了大批忠实拥趸,成为中国消费者心中专业、先锋的代名词。我们将继续秉持服务中国市场的初衷,以不断革新的产品和全面焕新的服务与中国消费者携手共进,一起开启属于我们的下一个‘黄金十年’。
【新智元导读】刚刚,OpenAI超级对齐团队负责人官宣开源Transformer调试器。研究人员不用写代码,就能快速探索LLM的内部构造了!AGI真的越来越近了!为了确保人类不被AI杀死,在解密神经网络/Transfomer黑箱这一方面,OpenAI从未停下脚步。研究人员使用了了几个附加指标的组合:不过研究人员也表示,希望从Transformer上训练的稀疏自动编码器中,为字典学习解决方案确定更好的指标。
微软研究团队引领着教育技术领域的不断创新,近日推出了一款名为Orca-Math的前沿工具,它是一款小语言模型,拥有7亿参数,并基于Mistral-7B架构微调来。这一创新方法重新定义了传统数学单词问题教学的策略,彻底改变了学生参与和掌握这一学科的方式。通过利用SLM通过合成数据集和迭代反馈来解锁学习工具的全新时代,Orca-Math为技术和学习手牵手走向解锁全球学生的全部潜力的未来提供了一瞥。
英伟达最新推出的大型语言模型Nemotron-415B,以其卓越性能和创新架构引起广泛关注。该模型拥有150亿参数,基于庞大的8万亿文本标注数据进行了预训练。这一成就为大型语言模型的发展和应用提供了崭新的视角。
全球领先的家用美容仪品牌初普TriPollar发布声明,称为更好地服务中国消费者,品牌已于2024年1月1日起正式更换了其中国区总代理商,秉承着对“科技致美”的共同追求,未来双方将携手通过推动创新技术不断迭代、提升全渠道用户体验并驱动全链路高效运营,为中国消费者持续创造价值,践行深耕中国市场的坚定承诺。据这份最新的品牌声明所述,初普TriPollar已正式与杭州超品供应链管理有限公司达成合作,后者已于今年1月1日起正式接替原销售代理商,全面接手初普TriPollar中国区总代理的业务。在华经营迈入第二个十年,我们不会停止对技术创新的探索,一如我们对中国消费者的初心与承诺,期待在不久的将来携新品与各位见面。
来自不列颠哥伦比亚大学和InvertibleAI的研究人员推出了一款具有突破性的大型语言模型——FinTral,专为金融领域量身定制。FinTral采用了多模态方法,能够处理文本、数字、表格和视觉数据,以应对金融文件的复杂性。研究人员承认了研究中存在的限制和风险因素,并对未来发展充满乐观。
AllenAI最近宣布开源了微调模型OLMo-7B-Instruct,这是一个真正意义上的开源项目。该模型是基于AI2的Dolma数据集构建的,该数据集包括了用于语言模型预训练的三万亿标记的开放语料库包括生成训练数据的代码。AllenAI的举措为开源社区提供了更多可能性,促进了模型研究和应用的发展。
Mistral-Small是针对低延迟和成本优化的新型模型,优于Mixtral8x7B,具有更低的延迟,是开放权重产品和旗舰模型之间的卓越中间解决方案。MistralSmall具有与MistralLarge相同的创新,包括RAG-enablement和函数调用。我们简化了终端点供应,提供开放权重终端点以具有竞争性的定价,并推出了新的优化模型终端点mistral-small-2402和mistral-large-2402。
谷歌的Instruct-Imagen模型展现了多模态图像生成领域的强大力量,成功整合了大型语言模型和现有的自监督学习生态系统。这一模型的核心优势在于其能够通过自然语言和输入内容智能地调用SD生态系统中的各种模型,实际上,相当于利用LLM将SD生态中的Lora和Controlnet等模型打造成智能Agents。这一技术创新为实现更广泛、更智能的图像生成任务打开了新的可能性。
TrackingAnyObjectAmodally是由卡内基梅隆大学和丰田研究所开发的项目使得人工智能能够像人一样追踪物体的整体,即使在部分遮挡或不完全可见的情况下也能理解其完整结构。在这个项目中,计算机被训练成能够“理解”并追踪到部分遮挡物体的完整形状和位置。这个项目的成功将大幅提升计算机视觉系统的智能,让它们在处理遮挡物体时更加像人类,从在自动驾驶、视频监控等领域发挥更大的作用。
巴黎的人工智能初创公司MistralAI宣布与GoogleCloud签署战略合作,实现了一次重大突破。根据双方的非独占性协议,MistralAI将利用GoogleCloud的AI优化基础设施分发其开源LLM及优化的专有语言模型。该公司旨在为企业开发新型的生成式人工智能模型,结合科学卓越、开源方法和对技术的社会责任感的愿景。
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。
微软研究院今天宣布发布其Phi-2小语言模型,这是一种文本到文本的人工智能程序,具有27亿个参数。Phi-2的性能可与其他更大的模型相媲美,包括Meta的Llama2-7B和Mistral-7B。想要在其之上构建产品的企业就不走运了。
微软研究院当地时间周二宣布其Phi-2小型语言模型,这是一款文本到文本的人工智能程序,据X平台的一篇帖子称,它「足够小,可以在笔记本电脑或移动设备上运行」。Phi-2拥有27亿参数,性能堪比其他更大的模型,包括Meta的Llama2-7B和Mistral-7B。希望在其基础上构建产品的企业暂时无缘。
2020年11月,苹果推出M1芯片,其速度之快、功能之强大一时令人惊艳。2022年苹果又推出了M2,今年10月,M3芯片正式登场。图源:https://github.com/ml-explore/mlx-examples/tree/main/mnistMLX还有其他更多有用的示例,包括如下:Transformer语言模型训练;LLaMA大规模文本生成和LoRA微调;StableDiffusion生成图片;OpenAI的Whisper语音识别。
Trolly.ai是一款基于Web的工具,运用人工智能技术快速生成专业内容,专为希望提升网站内容质量和生产力的用户设计。该工具提供了一个文本编辑器,用户可以在其中撰写内容,并生成包括20多种语言在内的文章,具备多样的输出样式和变化。Trolly.ai为用户提供了一个强大的内容生成平台,不仅能够满足各类用户的需求能够帮助他们在竞争激烈的在线环境中脱颖出。
来自UC伯克利,港大等机构的研究人员,开创性地提出了一种「白盒」Transformer结构——CRATE。他们通过将数据从高维度分布压缩到低维结构分布,实现有效的表征,从进一步实现了有竞争力的模型性能。如果CKPT_DIR是None,则此脚本用于在CIFAR10上通过随机初始化来训练CRATE。
中国的研究人员近期提出了一项名为ControlLLM的创新框架,旨在增强大型语言模型在处理复杂的现实任务时的表现。尽管LLMs在处理自主代理的规划、推理和决策方面已经取得了显著进展,但在某些情况下,由于用户提示不清晰、工具选择错误以及参数设置和调度不足,它们可能需要辅助工具。ControlLLM整合了各种信息源,以生成基于执行结果的全面有意义的回应。
在年度MAX大会上,Adobe今天深入介绍了其在Photoshop、Illustrator和其他流行设计应用程序中的生成式AI技术计划。Adobe已经推出了FireflyImage2模型,这是其AI图像生成模型Firefly的改进版本。有关Adobe的新AI功能的更多信息可以在Adobe官方网站上找到。
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。
巨魔商店在其公众号中宣布,其开发人员在iOS系统中发现了一个新的CoreTrust漏洞。这个漏洞可能会利用未来升级中的iOS15.5-16.6和17.0版本,但是这个漏洞已经被修复,因此后续版本无法利用。对于iOS16.6和iOS16.6.1以及17.0这三个系统版本,需要新的方法或内核漏洞来完成,这可能有点难度。
9月12日,淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架Megatron-LLaMA,以让技术开发者们更方便地提升大语言模型训练性能,降低训练成本。Megatron-LLaMA是一个基于Megatron-LM的分布式深度学习训练框架,专门用于大规模语言模型LLaMA的训练。它降低了训练大模型的门槛,是开源社区一个重要的贡献。
时尚品牌品牌CollinaStrada在纽约时装周上展示了其由人工智能创作的2024年春夏系列服装,成为首个公开采用AI设计时装的品牌。时尚界一直在不断前进,整个行业至少提前18个月开始策划未来的时装,因此设计师们不可避免地将人工智能融入到创作过程中。尽管提供了一种新的时尚方法,这个略带超现实感的系列实际创作和完善这些外观仍然需要人工干预。
TogetherAI发布了Llama-2-7B-32K-Instruct:一项在语言处理中扩展上下文的突破。这项创新具有重大意义,特别是在需要对复杂上下文细微差别有深刻理解的任务中。这一突破将为语言处理带来新的进展,架起了理解复杂上下文和生成相关回应之间的桥梁。
大模型重塑一切的浪潮,正在加速涌向移动应用。高通刚在MWC上露了一手纯靠手机跑StableDiffusion,15秒就能出图的骚操作:3个月后的CVPR2023上,参数加量到15亿,ControlNet也已在手机端闪亮登场,出图全程仅用了不到12秒:更令人意想不到的速度是,高通技术公司产品管理高级副总裁兼AI负责人ZiadAsghar透露:从技术角度来说,把这些10亿参数大模型搬进手机,只需要不到一个月的时间�