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微软已经同意支付约6.5亿美元现金,与InflectionAI达成了一项不同寻常的协议。这一收购案将为微软带来更多的人才和技术资源,进一步提升其在人工智能领域的竞争力。对于微软言,这次收购将有助于进一步巩固其在人工智能领域的领导地位,为未来的发展创造更多可能性。
微软已同意支付约6.5亿美元现金给人工智能初创公司Inflection。这一非同寻常的交易将使微软能够利用Inflection的模型,并雇佣该公司的大部分员工,包括联合创始人。”韦伯从谷歌和微软等科技公司获得了研究资金。
Inflection-2.5是Inflection公司推出的升级版个人AI模型,结合了强大的原始能力和独特的情感微调。该模型在训练时仅使用了GPT-4的40%计算资源,但在性能上接近GPT-4。欲了解更多关于Inflection-2.5的信息,请访问Inflection-2.5官方网站。
在人工智能领域,很少有像YannLeCun这样的学者,在65岁的年龄还能高度活跃于社交媒体。YannLeCun都是以「直言不讳的批评者」形象活跃于人工智能领域。在拥有世界模型、能够自训练以了解世界如何运作的系统之前,我们不会在机器人技术方面取得重大进展。
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InflectionAI公司最近发布了其最新的人工智能模型——Inflection-2.5。这个版本在性能上与GPT4媲美,但仅使用了四成的训练计算量。这无疑为用户带来了一个全新的、富有情感的AI体验,开启了人机交互的新篇章。
LeCun在「视觉世界模型」论文中详细介绍了世界模型在AI学习物理世界中的关键作用。世界模型相比自回归学习范式能更好地理解世界,掌握物理世界的关键。LeCun的「视觉世界模型」论文有望成为AI学习物理世界的关键里程碑。
VisualElectric是一个面向创意人员的图像生成平台,帮助用户将心中的视觉点子变为现实。该平台采用富有创造力的界面设计,提供开放式画布,激发灵感,便于开展视觉概念的创作。他们可以使用该平台从头打造创意概念,也可以基于现有素材进行图像重混和修饰。
谷歌Gemini震撼了业界,它是谷歌「最大、最有能力和最通用」的AI系统,号称第一个原生多模态大模型,能力超越GPT-4,也被认为是谷歌反击微软和OpenAI的强大工具。在2月8日,谷歌还把自家对标ChatGPT的服务Bard更名为Gemini,以着重体现新使命——旨在提供对「最强模型系列」的访问。这或许也体现了OpenAI一直强调安全性,及其建立RedTeamingNetwork的先见之明。
国内大模型独角兽月之暗面近期已完成新一轮超10亿美元融资,投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里,老股东跟投。-硅谷芯片大神怼阿尔特曼7万亿美元AI芯片计划,说他可以用不到1万亿美元做到这一点。体验地址:https://metaso.cn/-好文推荐:《为什么说Sora是世界的模拟器?》。
【新智元导读】短短几天,「世界模型」雏形相继诞生,AGI真的离我们不远了?Sora之后,LeCun首发AI视频预测架构V-JEPA,能够以人类的理解方式看世界。Sora一经面世,瞬间成为顶流,话题热度只增不减。它仍然是插值潜在空间的嵌入,到目前为止你还不能以这种方式构建「世界模型」。
只需一张照片,整个过程无需训练LoRA模型,多风格AI写真即刻呈现!最近,有一群来自小红书的95后神秘团队,自称InstantX,搞了个大动作——开源「InstantID」项目。InstantID凭借着高质量的图像生成能力,在开源界掀起了一股热潮:不仅获得了众多技术大佬的点赞,更是在GitHub热榜上迅速飙升,成为焦点。期待小红书该开源项目的后续进展,未来能在多个领域发挥出更大的价值。
【新智元导读】新的SOTA再次出现,CodeLlama系列最强模型发布,70B代码模型一举击败GPT-4,开源代码登陆各大平台,大佬直接开玩。Meta正式发布了CodeLlama70B,作为CodeLlama系列中规模最大,性能最强的版本,一举击败了GPT-4!目前,模型共有三个版本,均可免费用于研究和商业目的:算上8月份发布的CodeLlama7B、13B和34B,这个家也算是完整了。然后这位索性把CodeLlama70B直接量化到了4bit。
Mamba架构论文因在ICLR2024评审中得到低分引起关注。该架构去年底由CMU和普林斯顿的研究者提出,被认为有颠覆Transformer的潜力。在这个过程中,LeCun的经历成为引发讨论的契机,引导学术界关注同行评审制度的合理性和公正性。
AI理解视频不能依靠在像素空间中预测。在互联网文本数据即将枯竭之际,很多AI研究者将目光转向了视频。一旦我们搞清楚怎么实现这一切,就不会有人还愿意用目前的方式。
根据图灵奖得主、Meta首席AI科学家在世界经济论坛上的讲话,生成模型不适合处理视频,AI得在抽象空间中进行预测。在互联网文本数据即将枯竭之际,很多AI研究者将目光转向了视频。这将需要一些科学和技术上的突破,对于在制造业、生物学等领域进行常识推理都具有重要意义。
【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。
近期来自纽约大学和UC伯克利的研究团队在多模态大语言模型领域取得了重要突破,成功捕捉到了其在视觉理解方面存在的重大缺陷。研究人员发现,当前的MLLM在特定场景下,甚至在一些人类容易识别的图像问题上,表现不如随机猜测。这不仅对AI领域的研究有着积极的推动作用,也为未来开发更强大、全面的多模态大模型奠定了基础。
大厂们在整活方面开始卷起来了!前脚字节阿里的工具火了,现在腾讯这个新照片生成应用PhotoMaker直接刷屏,瞧这阵仗……只需上传一张或以上照片,无需额外LoRA训练,就能快速可定制。任何人、任何风格,高保真那种。比如改变年龄或性别、将旧照片或艺术作品中的人物还原到现实中以及身份混合等。
随着对生成式人工智能技术需求的激增,大型语言模型的训练和容错性要求也在不断增加。为应对这一挑战,密歇根大学的研究人员开发了一款名为Oobleck的开源大型模型训练框架。Oobleck的开发标志着利用固有冗余提高容错性的新里程碑,为大型模型的高效训练和故障恢复提供了一种创新性的解决方案。
通用AGI,或许近在咫尺。OpenAI下一步「登月计划」,就是实现人类期待已久的超级人工智能到达这一步的前提是——解决超级AI对齐问题。所以研究人员为智能体提供互联网访问,或提供文本材料作为输入上下文,这些方法对之后的研究提供了帮助。
近日,OpenAI正在对最新的GPT4.5turbo模型进行灰度测试,该模型在文本生成质量、效率、上下文理解、多模态能力、编程和代码生成、安全性、个性化定制等七个方面都取得显著进展。Gemini自曝中文用文心一言训练Gemini-Pro在谷歌VertexAI平台上自称为百度文心大模型,引发网友疑虑。产品体验地址:https://www.hrblock.com/online-tax-filing/👨💻💡🎯聚焦开发者EPFL与苹果联手开源人工智能
AI图像生成工具VisualElectric推出了两个强大的功能,为AI图像创作流程降低了门槛。它允许用户将生成的多张图像进行组合并进行重绘。这一工具的推出为图像创作者提供了更多可能性,让创作过程更加富有创意和乐趣。
VisualElectric是一个为创意过程打造的图像生成器,它拥有一个令人惊叹的图像库和相应的提示,可以激发灵感。它可以通过迭代来发展创意,尝试不同的风格和颜色。它将成为创意工作者的得力助手,帮助他们在创作过程中获得更多的灵感和可能性。
美国创业公司VisualElectric近日公开发布AI艺术生成器,旨在为企业用户提供更适合视觉创意的AI艺术、视觉设计和创造性工具。该公司的创始人兼首席执行官ColinDunn表示,他们致力于打造一个比使用AI模型进行文本交互更优越的产品体验。免费计划提供每天40次生成,速度较慢,并限制个人使用;标准计划每月20美元或年付16美元,允许社区分享,以2倍速生成无限图像,并提供免费�
在Meta庆祝其基础AI研究团队成立10周年的活动中,该公司首席科学家兼深度学习先驱YannLeCun表达了对当前人工智能系统发展的看法。LeCun认为,现有AI系统距离达到某种程度的自我意识,具备推动其能力超越仅仅以创造性方式总结大量文本的常识,仍有数十年的时间。」「我们十年前开始建立一个AI实验室的原因是,很明显这项技术将在未来几年内商业化,」Schroepfer说。
人工智能领域的重要人物之一,LeCun在最新访谈中再次表达了他对开源人工智能的坚定看法。他强调了未来可能出现超越人类智能的情景,但同时指出这些人工智能不会成为人类的主宰。他的观点引起了广泛关注,让人们对人工智能的未来有了更深入的思考。
InflectionAI最近推出的语言模型Inflection-2,被宣称为全球计算级别最佳的AI模型,位列全球第二最强大的大型语言模型,仅次于OpenAI的最新模型。这一创新的AI模型的开发是为了满足对能够在各种任务中理解和生成类似人类文本的AI应用不断增长的需求。今年6月份,被视为OpenAI竞争对手的人工智能初创公司InflectionAI宣布完成13亿美元融资,融资由微软、LinkedIn联合创始人雷德·霍夫曼、微软公司联合创始人比尔·盖茨、谷歌前CEO埃里克·施密特等领头企业领投,英伟达等公司也参投。
【新智元导读】大模型能否理解自己所说,Hinton和LeCun再次吵起来了。LeCun新论文证明,GPT-4回答问题准确率仅为15%,自回归模型不及人类。GPT-4无法处理文件和多模态问题,但能够解决注释者使用网络浏览解决的问题,主要是因为它正确地记住了需要结合起来才能得到答案的信息片段。