2024年,开源AI潜力更大?
2024年,开源AI潜力更大?开源(OS)正在驱动生成式 AI 的创新。得益于像 GitHub 和 Hugging Face 等学术研究平台,我们得以见证 AI 技术的蓬勃发展。但值得注意的是,OpenAI、Anthropic 等越来越多的科技公司选择不公开模型的代码和权重。
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开源(OS)正在驱动生成式 AI 的创新。得益于像 GitHub 和 Hugging Face 等学术研究平台,我们得以见证 AI 技术的蓬勃发展。但值得注意的是,OpenAI、Anthropic 等越来越多的科技公司选择不公开模型的代码和权重。
Transformer 在大模型领域的地位可谓是难以撼动。不过,这个AI 大模型的主流架构在模型规模的扩展和需要处理的序列变长后,局限性也愈发凸显了。Mamba的出现,正在强力改变着这一切。它优秀的性能立刻引爆了AI圈。
24 小时涌入超过 60 万用户,消耗了大模型十几亿 token,发生 2000 万次对话,而事情的起源却是一次吵架。
最新科技领域的突破性进展与应用,分析了顶尖创业公司的产品力创新,分享了不同领域优秀的创始人们对于商业科技的思考与认知,来自投资人的视角:如何宏观地看到投资的趋势,如何微观地判断企业的潜力?
中国大模型公司面临盈利压力,但商业化之路仍需时间和稳定的造血能力。中国大模型公司智谱AI和百度将大模型商业化的目标定位在OpenAI,追赶国际顶尖公司。
AGI若到来,人类是否会受到威胁,是一个大众热衷讨论同时研究者们也很关注的问题,从各个角度对此的研究几乎都会引发人们的讨论。最新的一个重磅研究来自今天最重要的大模型公司之一Anthropic。
时代赋予了中国的中小企业一次加速前进的机会,我们即将走入一个由智能AI引擎驱动的世界,在这里,每一次创新都不再是遥不可及的梦想,而是触手可及的现实。
本文探讨了智能原生和智能优先的概念,将其应用于当前的AI发展中。智能原生是一种新的计算范式,以实时感知、数字化和智能决策为基础,遵循智能优先原则。作者以搜索引擎和SaaS为例,展示了智能原生在不同领域的应用潜力和影响。
本文介绍了一个新兴岗位——Prompt工程师,他们负责设计、优化和调整与AI模型交互的文本输入。随着AI大模型应用的普及,Prompt工程师在打造更高效、智能的AI交互中发挥着重要作用。
2014年在海外首映的《超能陆战队》让其中的机器人主角“大白”迅速走红,温暖治愈的大白在设定上是医疗机器人,但载入不同的芯片,他除了是健康管家,也可以是格斗冠军、家务能手,不仅专业素养过硬,还善解人意,陪伴着男主角一起闯关。
瑞士信息与通信科技公司Lakera成立于2021年,该公司为生成式AI应用程序开发的安全工具拥有专有的威胁情报数据库,可防御对大型语言模型(LLM)的各类攻击并对AI应用程序进行压力测试检测漏洞,为AI应用程序提供企业级的安全保护。
就在刚刚,OpenAI的最大秘密,被傅盛在130万人面前揭穿!百亿参数,竟能在企业级应用中媲美千亿级大模型;一张3060,就能帮老板打到「王者」!
AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法,让Llama2一举击败GPT-4 0613、Claude 2、Gemini Pro领先模型。
要真正的实现AGI的话,需要有强大的模型和数量庞大且高质量的数据、可扩展的基础训练以及符号化的方法。
IPA 已经成了现代智能手机不可或缺的标配,近期的一篇综述论文更是认为「个人 LLM 智能体会成为 AI 时代个人计算的主要软件范式」。
昨天,Meta、纽约大学的研究者用「自我奖励方法」,让大模型自己生成自己的微调数据,从而在 Llama 2 70B 的迭代微调后超越了 GPT-4。今天,英伟达的全新对话 QA 模型「ChatQA-70B」在不使用任何 GPT 模型数据的情况下,在 10 个对话 QA 数据集上的平均得分略胜于 GPT-4。
AI 视频生成,是最近最热门的领域之一。各个高校实验室、互联网巨头 AI Lab、创业公司纷纷加入了 AI 视频生成的赛道。Pika、Gen-2、Show-1、VideoCrafter、ModelScope、SEINE、LaVie、VideoLDM 等视频生成模型的发布,更是让人眼前一亮。
自 ChatGPT 等大型语言模型推出以来,为了提升模型效果,各种指令微调方法陆续被提出。本文中,普林斯顿博士生、陈丹琦学生高天宇汇总了指令微调领域的进展,包括数据、算法和评估等。
Stable Diffusion要王者归来了?
字节跳动联合中科院自动化研究所提出新方法,用AI快速检测出视频中的高光片段,对输入视频的长度以及期望提取的高光长度都具有极高的灵活性,相关论文已被AAAI 2024收录。
2023年一月份,还没有公开的文本转视频模型。截至目前,AI视频生成产品已达数十种,用户数百万。回顾这一年的AI生成式视频发展+值得关注的技术及应用,我们一起聊聊相关内容。
近日,上海某高校教师在社交媒体上“吐槽”自己遇到的新难题——一些想偷懒的学生开始用人工智能技术完成论文。
在科研领域,AI 似乎将成为一支不可忽视的力量,去年年末,AI 甚至开始和真人平起平坐,荣获 Nature 大奖。
Midjourney大神的超深度测评来了!V6比起V5.2究竟有哪些改进?来感受一下吧。
智东西1月19日消息,今日,外媒The Verge刊登了Meta的首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)的一场最新专访,小扎首次明确宣布投身通用人工智能(AGI)并谈及具体规划。
本文将介绍 MoE 的构建模块、训练方法以及在使用它们进行推理时需要考虑的权衡因素。
可以低成本代替英伟达?据彭博社消息,OpenAI CEO 萨姆・奥特曼(Sam Altman)近日再次为一家人工智能芯片企业筹集了数十亿美元的资金,希望建立一个范围覆盖全球的晶圆厂「企业网络(network of factories)」,并计划与未具名的顶级芯片制造商合作。
人工智能的反馈(AIF)要代替 RLHF 了?
多模态大模型GPT-4V也会「有眼无珠」。UC San Diego纽约大学研究人员提出全新V*视觉搜索算法逆转LLM弱视觉宿命。
主题驱动的文本到图像生成,通常需要在多张包含该主题(如人物、风格)的数据集上进行训练,这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等,但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练,往往无法很有效地兼容社区已有的模型,并无法在真实场景中快速且低成本应用。