大模型日报2024-04-13

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大模型日报

 

2024-04-13

 

大模型资讯

 

  1. Snowflake Copilot AI助手公开预览版发布

 

  • 摘要: Snowflake Copilot是一款基于Mistral Large动力的AI助手,现已推出公开预览版。根据Snowflake分享的演示,该助手能够在SQL工作表中静默运行,并为用户提供一个对话式界面,通过该界面用户可以...

 

  1. 2024年Google Cloud Next:Gemini AI将贯穿谷歌全产品生态

 

  • 摘要: 在2024年的Google Cloud Next大会上,谷歌展示了其强大的AI工具Gemini即将融入其全部产品线。这意味着从搜索引擎到云服务,用户将能体验到更加智能化的服务和无缝的技术集成。

 

  1. 研究者警告:大型语言模型生成内容存在偏见

 

  • 摘要: 近期研究表明,流行的人工智能(AI)工具在生成内容时显示出对女性、不同文化以及性取向的偏见。这些偏见可能导致了对特定群体的不公平表现,并引发了对AI技术在处理文本生成时公正性的关注。研究者呼吁进行更多的监管和改进,以确保AI工具的中立性和公正性。

 

  1. 深入了解大型语言模型的上下文窗口

 

  • 摘要: 大型语言模型(LLMs)在理解和生成文本方面极大提升了人工智能的能力。这些模型的上下文窗口是它们理解输入信息并产生相关输出的关键部分,决定了模型能够考虑的文本长度。了解这些窗口的工作机制对于优化和应用LLMs至关重要。

 

  1. 加州大学伯克利分校研究者开发ThoughtSculpt:通过蒙特卡洛树搜索增强大型语言模型推理

 

  • 摘要: 加州大学伯克利分校的研究人员推出了名为ThoughtSculpt的技术,旨在提升大型语言模型(LLMs)的推理能力。该技术结合了创新的蒙特卡洛树搜索和修正方法,对人工智能领域中的这些核心模型进行了优化,以期达到更高的推理效果。

 

  1. 新创公司Vals.ai探索AI性能标准化测试

 

  • 摘要: Vals.ai,一家新兴创业公司,正致力于开发一套标准化测试,用以衡量人工智能和大型语言模型的性能。该公司的目标是通过这些测试为AI领域提供一个统一的评价标准,以便更准确地比较和评估不同AI系统的能力。

 

  1. 发布全新C语言版大规模语言模型训练工具‘llm.c’

 

  • 摘要: 近日,一个名为‘llm.c’的大规模语言模型训练工具发布,该工具完全基于C语言开发,无需依赖PyTorch或Python环境。此工具的推出为AI领域提供了新的选择,打破了以往大规模语言模型训练主要依赖PyTorch或Python的局面。

 

  1. Meta AI发布MA-LMM模型,用于长期视频理解

 

  • 摘要: Meta AI近日推出了MA-LMM,即Memory-Augmented Large Multimodal Model,这是一种增强记忆功能的大型多模态模型。该模型旨在提升长期视频内容的理解能力,通过记忆增强机制处理和分析视频数据,以实现更深入的视频分析和理解。

 

  1. NTT研究发布新AI模型,推动可持续AI发展及数据中心分布优化

 

  • 摘要: 日本电信公司NTT宣布了一系列研究项目,这些项目可能为更优秀的人工智能技术和更高能效的数据中心铺平道路。NTT研究所揭示了一个新的AI模型,致力于实现人工智能的可持续发展,并改进分布式数据中心的能效。

 

  1. POKELLMON:与人类对等的宝可梦战斗智能体

 

  • 摘要: 最新研究展示了名为POKELLMON的智能体,它利用大型语言模型(LLMs)和生成性人工智能技术,在宝可梦战斗任务中达到了与人类相媲美的水平。这标志着大型语言模型在自然语言处理任务上取得的又一突破性成功。

 

大模型产品

 

  1. Musho:你的AI设计小助手

 

  • 摘要: Musho是一款集成于Figma的创意助手,它能通过简单的提示语句帮助用户快速创建出漂亮的网站设计。这不仅仅是一个设计工具,更是设计师的得力伙伴。

 

  1. Biliki AI:快速规划可持续旅行

 

  • 摘要: Biliki AI帮您秒速规划环保旅程。个性化行程建议,探索绿色住宿和旅行选项,降低碳足迹,同时享受最佳交易。

 

  1. V7 Go:用AI自动化多模态任务

 

  • 摘要: V7 Go利用生成型AI技术,可靠且大规模地自动化处理任务与文档。它帮助企业减轻后台工作压力,将图像和文件转换为结构化数据,让公司专注于核心业务。

 

  1. eezyCollab:AI助力影响者营销工具

 

  • 摘要: eezyCollab是一款AI驱动的影响者营销工具,专为营销新手设计。只需描述产品,它便能迅速找到适合您细分市场的最佳影响者,并能批量发送电子邮件。使用简单、快捷且经济。

 

  1. Captions: AI助力视频创作分享

 

  • 摘要: Captions应用让视频制作分享变得简单。用户可轻松调整视频尺寸,创建热门片段,一键翻译,修正眼神接触,添加特效,当然还能加入字幕。

 

  1. Recap:5分钟让Slack自动化待办事项

 

  • 摘要: Recap能自动识别Slack中的待办事项,提供摘要和即时总结。用户可自然语言添加个人任务,委派给他人,并在一个平台管理。还能添加笔记、设提醒,保持任务组织有序。

 

  1. Paragraph:快速集成SaaS应用

 

  • 摘要: Paragraph是一个以Typescript为基础的框架,它利用Paragon的Embedded iPaaS技术,能让开发者更快速地(高达7倍)与用户的SaaS应用(如Salesforce、Slack、Notion)集成,提供更多的扩展性和版本控制功能。

 

  1. LangAI:自然学习新语言

 

  • 摘要: LangAI发布大更新!提供真实场景练习,如点咖啡,并根据你的语言水平调整对话难度。AI现在能纠正句子,支持90+语言,已登陆安卓平台。

 

  1. Jamie智能健身教练

 

  • 摘要: Jamie's Fit是一款革命性的移动健身应用,结合了AI技术,为用户提供定制化的指导、营养建议和沉浸式锻炼体验。随时随地享受个人化健身指导。

 

  1. Commerce AI:智能电商销售助手

 

  • 摘要: Arena推出的Commerce AI能将您的商品目录内容转化为个性化的产品专家。这款AI聊天机器人能提升电商和联盟销售业绩,通过定制的购物助手来增加销售额,有效地实现网站变现。

 

大模型论文

 

大模型开源项目

 

  1. aiXcoder-7B代码生成模型

 

  • 摘要: aiXcoder-7B是一个Github热门AI项目,为官方代码大语言模型仓库。该项目使用Python语言编写,旨在通过AI辅助开发者更高效地编写代码。

 

  1. YuriiCrimson:Linux内核漏洞利用工具

 

  • 摘要: YuriiCrimson是一个用C语言编写的GitHub趋势AI项目。它提供了针对6.4至6.5以及5.15至6.5版本Linux内核的漏洞利用方法。

 

  1. miurla:AI驱动的答案引擎

 

  • 摘要: miurla是一个使用TypeScript编写的AI答案引擎,具备生成式用户界面。它能够理解用户查询,并智能生成回答,目前在Github上趋势。

 

  1. Karpathy:原始C/CUDA的LLM训练

 

  • 摘要: Karpathy项目是一个用C/CUDA语言编写的AI项目,专注于以简单、未加工的方式进行大型语言模型(LLM)的训练。该项目利用CUDA直接操作硬件,提高了模型训练的效率和性能。

 

  1. 《开源大模型食用指南》发布

 

  • 摘要: 数据社区Datawhale发布《开源大模型食用指南》,提供基于Linux环境的快速部署教程,旨在帮助中国开发者更便捷地使用开源大模型。

 

  1. paul-gauthier:AI终端编程助手

 

  • 摘要: paul-gauthier项目推出aider,这是一款基于Python的AI配对编程工具。它能够集成在终端中,为编程工作提供智能辅助和代码建议,旨在提高开发效率。

 

  1. PKU-YuanGroup复现Sora项目

 

  • 摘要: PKU-YuanGroup项目致力于复现Open AI的T2V模型Sora。项目使用Python语言编写,期望开源社区共同参与贡献。

 

  1. 北大园组MagicTime项目

 

  • 摘要: PKU-YuanGroup的MagicTime项目,通过Python编写,旨在生成时光流逝视频。该模型作为变形模拟器,能够将静态画面转化为动态时间延展影像。

 

  1. FreeAskInternet:免费私密AI搜索

 

  • 摘要: FreeAskInternet项目提供免费、私密的搜索聚合器和答案生成器。它利用多个LLMs本地运行,无需GPU,用户可提问并获取基于搜索结果的智能答案。使用Python语言编写。

 

  1. Lobe Chat:多AI支持聊天框架

 

  • 摘要: Lobe Chat是一个开源AI聊天框架,支持多个AI提供商和多模态交互,采用TypeScript编写。支持一键部署私有ChatGPT应用。

 


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