当前位置: 首页 > news >正文

腾讯发布超千亿参数规模的混元大模型;深度学习与音乐分析与生成课程介绍

在这里插入图片描述

🦉 AI新闻

🚀 腾讯发布超千亿参数规模的混元大模型

摘要:腾讯在2023腾讯全球数字生态大会上发布混元大模型,该模型拥有超千亿的参数规模和超2万亿 tokens 的预训练语料。混元大模型将支持多轮对话、内容创作、逻辑推理、知识增强等功能,并计划后续上线多模态文生图。腾讯云将提供累计10万 token 的免费调用额度,超出部分将按0.14元/1000 token计费。该服务采用后付费日结模式。腾讯混元大模型的发布具有重要性和新颖性,对公众兴趣和影响力也较高。

🚀 OpenAI的ChatGPT访问量连续3个月下降

摘要:OpenAI的ChatGPT在8月份的访问量下降了3.2%,并且用户在网站上花费的时间也逐月减少。然而,美国学校恢复上课和ChatGPT在iOS上发布的应用可能能够提升其流量和使用。此外,ChatGPT Plus订阅服务还推出了一个Canva插件,能够帮助用户快速生成个性化的视觉模板。总的来说,这则新闻的重要性较高,对公众兴趣较为一般,但新颖性较低。

🚀 Epic Games首席执行官指责Steam禁止游戏上架AI工具

摘要:Epic Games的首席执行官Tim Sweeney批评了Steam禁止游戏上架使用AI工具的做法。此前有开发者表示,他们的游戏因使用了一个AI模式而被下架。Sweeney在社交媒体中表示,Epic Games Store不会因为使用新技术而禁止游戏上架,并鼓励开发者将游戏放在该平台上。他也对使用AI生成素材的担忧进行了解释,称人们滥用生成式AI的情况并不常见。Epic Games表示他们不会使用客户内容来训练生成式AI。Valve则解释称下架是因为与AI模型数据相关的法律不确定性。该公司表示欢迎并鼓励AI技术的创新应用,但不能侵犯版权。

🚀 蚂蚁集团将发布全栈布局的自研AI大模型

摘要:蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋在上海外滩大会上透露,蚂蚁将于9月8日发布全栈布局、纯自研的大模型。井贤栋表示,蚂蚁将大模型作为最核心的竞争力和生产力,并对隐私计算的突破表示看好。他还介绍了区块链技术在高机租赁和电池回收等领域的应用,认为数字人民币对产业互联网有巨大价值。井贤栋强调数字技术对中小企业参与全球贸易的帮助,称其应用有助于推动全球中小商户的发展。

🚀 ChatGPT的能力出现波动,对任务的处理表现不一致

摘要:斯坦福大学的一项研究发现,热门的生成式人工智能聊天机器人ChatGPT在几个月内的能力出现了波动。研究人员评估了ChatGPT在不同任务上的表现,并发现其能力随时间变化而不同。研究人员认为,这是因为调整模型的一部分可能会影响其他任务,而且无法确定ChatGPT的工作方式。这项研究强调了对这类大型语言模型(LLM)性能变化进行观察和评估的必要性。

🗼 AI知识

🔥 深度学习与音乐分析与生成课程介绍

本文介绍了一个关于深度学习用于音乐分析与生成的课程。该课程涵盖音乐信息研究的各个主题,包括特征提取、表示学习、音乐分类、旋律提取、音乐转录、源分离、生成对抗网络、变分自编码器、Transformer 和Diffusion模型等。课程大纲详细概述了从音乐表示基础到高级应用文本到音乐生成等每周将要学习的具体主题。该课程幻灯片采用知识共享许可证。

🔥 利用AI生成原创奇幻小说

该项目结合使用了GPT-4、Stable Diffusion和Anthropic API来生成原创奇幻小说。用户可以提供一个提示并指定想要的章节数量,AI就可以在几分钟内完成整本小说的创作。一本15章的小说成本可以低至4美元。过程包括生成潜在情节,选择最引人入胜的一个,创建详细故事线索,以及逐章创作。AI还会生成封面提示并创建封面。最终结果编译成EPUB文件。该项目可以在Google Colab或本地Jupyter笔记本中运行,欢迎贡献和改进。



更多AI工具,参考国内AiBard123,Github-AiBard123

相关文章:

腾讯发布超千亿参数规模的混元大模型;深度学习与音乐分析与生成课程介绍

🦉 AI新闻 🚀 腾讯发布超千亿参数规模的混元大模型 摘要:腾讯在2023腾讯全球数字生态大会上发布混元大模型,该模型拥有超千亿的参数规模和超2万亿 tokens 的预训练语料。混元大模型将支持多轮对话、内容创作、逻辑推理、知识增强…...

[html]当网站搭建、维护的时候,你会放个什么界面?

效果图&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>网站建设中</title><style>/* 基础样式 */body, html {margin: 0;padding: 0;height: 100%;font-family: Arial, sa…...

javaee spring aop 的五种通知方式

spring配置文件 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <beans xmlns"http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop"http://www.springframework.…...

【Redis】3、Redis主从复制、哨兵、集群

Redis主从复制 主从复制&#xff0c;是指将一台Redis服务器的数据&#xff0c;复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(Master)&#xff0c;后者称为从节点(Slave)&#xff1b;数据的复制是单向的&#xff0c;只能由主节点到从节点。 默认情况下&#xff0c;每台Redis服务器…...

vcpkg方式安装zlmediakit

主要参考: https://github.com/ZLMediaKit/ZLMediaKit/wiki/vcpkg%E6%96%B9%E5%BC%8F%E5%AE%89%E8%A3%85zlmediakit vcpkg的相关配置不在本文论述。很多库或源码下载不下来&#xff0c;通过第三方下载后放在download目录下&#xff0c;名称要和vcpkg期望的一致。可通过云服务器…...

【大数据】基于 Flink CDC 高效构建入湖通道

基于 Flink CDC 高效构建入湖通道 1.Flink CDC 核心技术解析2.CDC 数据入湖入仓的挑战2.1 CDC 数据入湖架构2.2 CDC 数据 ETL 架构 3.基于 Flink CDC 的入湖入仓方案3.1 Flink CDC 入湖入仓架构3.2 Flink CDC ETL 分析3.3 存储友好的写入设计3.4 Flink CDC 实现异构数据源集成3…...

微信小程序开发---网络数据请求

目录 一、小程序中网络数据请求的限制 二、发起get请求 三、发起post请求 一、小程序中网络数据请求的限制 具体有两个限制&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;只能请求HTTPS类型的接口 &#xff08;2&#xff09;必须将接口的域名添加到信任列表中&#xff0c;在调试的时…...

vulkan学习路径

1.学习路径 了解图形渲染基础知识&#xff1a; 学习计算机图形学基础概念&#xff0c;包括坐标系统、三角形渲染、光照模型等。可以参考经典的图形学教材&#xff0c;如《Real-Time Rendering》和《Computer Graphics: Principles and Practice》。了解图形API的发展历史&#…...

NIFI使用InvokeHTTP发送http请求

说明 这里介绍四种平时常用的http请求方法&#xff1a;GET、POST、PUT、DELETE。 在官方的介绍文档中关于InvokeHTTP处理器的描述是这么说的&#xff1a; An HTTP client processor which can interact with a configurable HTTP Endpoint. The destination URL and HTTP Met…...

Spire.xls+excel文件实现单据打印

报表和单据打印&#xff0c;通常都是使用fastreport之类的&#xff0c;因为有了现成的xls模板样式&#xff0c;如果转成fastreport那还需要花时间&#xff0c;是用spire.xls这个玩意简单&#xff0c;超好用。 一.引用 using Spire.Xls; 二.基本的操作 // 创建工作簿&#xff…...

win10系统配置vmware网络NAT模式

1&#xff0c;查看win10 IP地址&#xff1a;ipconfig 2, vmware设置&#xff1a;编辑>>虚拟网络编辑器>>点击添加网络&#xff08;选择NAT模式&#xff09; 3&#xff0c;虚拟机网络设置&#xff1a;点击VMware虚拟机>>设置>>网络适配器 4&#xff…...

什么是数据中台,关于数据中台的6问6答6方法

在大数据/数字孪生时代&#xff0c;数据中台已经成为企业治理数据的核心平台。数据中台不仅处理和整合大量数据&#xff0c;还负责数据的存储、管理和保护工作&#xff0c;确保数据的准确性和可用性。数据中台的特点在于其能够提高业务效率&#xff0c;降低成本&#xff0c;增加…...

什么是机器学习中的目标函数和优化算法,列举几种常见的优化算法

1、什么是机器学习中的目标函数和优化算法&#xff0c;列举几种常见的优化算法。 在机器学习中&#xff0c;目标函数和优化算法是两个核心概念。目标函数用于描述模型预测结果与实际结果之间的差距&#xff0c;而优化算法则用于最小化目标函数&#xff0c;从而得到最优的模型参…...

Edge被2345浏览器劫持 解决方法

Edge 被 hao123 劫持解决方法_edge被hao123锁定改不了_小子宝丁的博客-CSDN博客...

uni-app:重置表单数据

效果 代码 <template><form><input type"text" v-model"inputValue" placeholder"请输入信息"/><input type"text" v-model"inputValue1" placeholder"请输入信息"/><input type&quo…...

全球城市汇总【最新】

文章目录 案例图国家城市大洲 数据获取政策&#xff1a; 全球城市、国家、介绍汇总。包含 .csv .sql .xml 格式数据。 案例图 国家 城市 大洲 数据 获取上图资源绑定 https://blog.csdn.net/qq_40374604/category_12435042.html 获取政策&#xff1a; 如找不到在合集中查找…...

Java jvm 内存溢出分析

1.如何分析jvm内存溢出呢 我们经常用visualVm监控Jvm的内存&#xff0c;cpu&#xff0c;线程的使用情况&#xff0c;通常可以根据内存不断增长来判断内存是否存在不释放。但是我们不可能时时盯着去看&#xff0c;这里涉及jvm堆内存配置&#xff0c;堆内存参数配置和调优会在其…...

Qt CMake 中国象棋程序实现

前驱课程 C自学精简实践教程 目录(必读) C数据结构与算法实现&#xff08;目录&#xff09; Qt 入门实战教程&#xff08;目录&#xff09; 项目初衷 为学习 Qt 的人提供一个合适的有一定难度的综合型练习项目。 在学会写代码之前&#xff0c;先看别人怎么写的代码。深入…...

ArcGIS 10.3安装教程!

软件介绍&#xff1a;ArcGIS是一款专业的电子地图信息编辑和开发软件&#xff0c;提供一种快速并且使用简单的方式浏览地理信息&#xff0c;无论是2D还是3D的信息。软件内置多种编辑工具&#xff0c;可以轻松的完成地图生产全过程&#xff0c;为地图分析和处理提供了新的解决方…...

Kafka的文件存储与稀疏索引机制

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/dde7fc866d214985baaa87300a472578.png)这些是存储在分区(分区才是实际的存储)文件中的. seg是逻辑概念 而实际由log存储的. index是偏移量索引而timeindex是时间戳索引 log就是seg 找数据就是先找log 再从log去找...

AO3镜像站使用指南:5分钟轻松访问全球同人创作宝库

AO3镜像站使用指南&#xff1a;5分钟轻松访问全球同人创作宝库 【免费下载链接】AO3-Mirror-Site 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ao/AO3-Mirror-Site 还在为无法访问Archive of Our Own&#xff08;AO3&#xff09;而烦恼吗&#xff1f;AO3镜像站项目为你提…...

如何掌握Marzipano全景技术的5个核心技术?

如何掌握Marzipano全景技术的5个核心技术&#xff1f; 【免费下载链接】marzipano A 360 media viewer for the modern web. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/marzipano 探索现代Web全景图开发的奥秘&#xff0c;发现Marzipano如何通过等距柱状投影、立方体…...

GTX1650也能跑!Windows11上OLLAMA+AnythingLLM本地部署Llama3保姆级教程

GTX1650也能跑&#xff01;Windows11上OLLAMAAnythingLLM本地部署Llama3保姆级教程 老旧硬件也能玩转大模型&#xff1f;当GTX1650这样的入门级显卡遇上Llama3这类前沿AI模型&#xff0c;很多人第一反应可能是"跑不动"。但经过实测&#xff0c;只要合理配置和优化&am…...

IndexTTS 2.0优化指南:如何选择参考音频,获得最佳克隆效果

IndexTTS 2.0优化指南&#xff1a;如何选择参考音频&#xff0c;获得最佳克隆效果 1. 引言&#xff1a;为什么参考音频如此重要&#xff1f; 在语音合成领域&#xff0c;参考音频就像是一把钥匙&#xff0c;决定了最终生成声音的质量和相似度。IndexTTS 2.0作为一款零样本音色…...

AI推动SEO关键词优化的全新策略与实践明晰

在当前数字营销环境中&#xff0c;AI技术为SEO关键词优化带来了前所未有的变革。它通过自动化的数据分析与挖掘工具&#xff0c;能够帮助企业更准确地识别用户需求与搜索趋势。通过AI的支持&#xff0c;关键词挖掘变得更加高效和精准&#xff0c;企业可以快速获取相关关键词并优…...

实战演练:在快马平台用codex生成一个完整的react用户管理组件

今天想和大家分享一个实战案例&#xff1a;如何在InsCode(快马)平台用Codex快速生成一个React用户管理组件。整个过程比我预想的顺畅很多&#xff0c;特别适合需要快速原型开发的场景。 项目需求拆解 用户管理是后台系统的标配功能&#xff0c;这次要实现三个核心模块&#xff…...

基于大数据技术的产品评价分析系统设计与实现

前言本研究聚焦于设计与实现一种基于大数据技术的产品评价分析系统&#xff0c;通过构建多层架构体系与融合多元技术方法&#xff0c;为企业决策提供智能化支撑。 研究采用分层架构设计理念&#xff0c;将系统划分为数据采集、存储、处理、分析与展示五大模块。数据采集层综合运…...

别再只用柱状图了!用Python的Matplotlib画个酷炫的雷达图,5分钟搞定你的个人技能展示

用Python打造专业级技能雷达图&#xff1a;5步提升你的职场竞争力 简历上那些千篇一律的柱状图和百分比条已经让招聘官审美疲劳了&#xff1f;试试用Matplotlib绘制一个令人眼前一亮的雷达图来展示你的核心技能组合。这种可视化方式不仅能清晰呈现你在各个领域的熟练程度&#…...

Phi-4-mini-reasoning一文详解:专为多步推理设计的开源大模型实战

Phi-4-mini-reasoning一文详解&#xff1a;专为多步推理设计的开源大模型实战 1. 模型概述 Phi-4-mini-reasoning是一款专注于推理任务的文本生成模型&#xff0c;特别擅长处理需要多步分析的复杂问题。与通用聊天模型不同&#xff0c;它被设计用来解决数学题、逻辑题等需要逐…...

抖音无水印下载完全指南:5分钟掌握批量下载核心技巧

抖音无水印下载完全指南&#xff1a;5分钟掌握批量下载核心技巧 【免费下载链接】douyin-downloader A practical Douyin downloader for both single-item and profile batch downloads, with progress display, retries, SQLite deduplication, and browser fallback support…...