大模型日报2024-06-10
大模型日报
2024-06-10
大模型资讯
- 无需矩阵乘法的语言模型在亿参数规模上表现优异
- 摘要: 研究表明,无需矩阵乘法的语言模型在亿参数规模上仍能保持顶级性能。这一发现挑战了传统神经网络依赖矩阵乘法的观点,展示了在GPU优化之外的新可能性。
- 博弈论助力提升AI可靠性
- 摘要: 研究人员借鉴博弈论的理念,改进大型语言模型,使其更加准确、高效和一致。这一方法有望解决当前AI系统中的一些关键问题,提升其整体表现。
- 2024-2034年大型语言模型(LLM)市场分析报告发布
- 摘要: DUBLIN–(BUSINESS WIRE)–发布了一份关于大型语言模型(LLM)市场的全球和区域分析报告,重点关注应用、架构等方面,涉及的公司包括OpenAI、Google、Meta、Microsoft、Tencent和Yandex。
- 语言模型的认知偏见与非理性探讨
- 摘要: 最近的研究强调了在先进语言模型中普遍存在的认知偏见和非理性。这些模型在处理信息时,往往会表现出与人类类似的偏见和不合理性,影响其决策和输出的准确性。
- LLMs的思维方式:数学方法解析
- 摘要: 本文探讨了如何通过“Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet”来理解大型语言模型(LLMs)的思维方式,揭示了其内部工作机制及其特征提取方法。
- 全球企业采用大型AI模型以降低成本
- 摘要: 全球企业正在采用能够理解自然语言复杂目标的大型行动模型(LAMs),以实现成本削减。这些模型通过更高效的任务处理和决策支持,帮助企业优化运营,提高生产力。
- IBM与红帽推出InstructLab以协作定制LLM
- 摘要: IBM研究院与红帽公司合作推出了InstructLab,这是一个创新的开源项目,旨在促进大型语言模型(LLM)的协作定制。该项目将为开发者提供工具和平台,以便更有效地定制和优化LLM。
- Cloudera收购Verta,增强数据平台AI能力
- 摘要: Cloudera,曾经的Hadoop创业明星,2018年筹集10亿美元并上市,后被私募股权以53亿美元收购。近日,Cloudera收购了Verta,以提升其数据平台的AI能力。
- FusOn-pLM:通过增强蛋白质语言模型推进融合癌蛋白精准治疗
- 摘要: FusOn-pLM利用增强的蛋白质语言模型,针对由染色体易位形成的融合癌蛋白,推进精准治疗。这些融合癌蛋白是许多癌症,尤其是儿童癌症的关键驱动因素。
- 宣传者也在使用AI,企业需保持透明
- 摘要: OpenAI报告显示,有影响操作使用其AI工具。虽然这些宣传活动目前效果不佳,但未来情况可能会改变。企业需要对AI使用保持透明,以防范潜在风险。
大模型产品
- Luxi.Ai:AI时尚助手
- 摘要: Luxi.Ai利用先进的AI技术,重新定义时尚产业,为用户和企业提供终极购物体验,让你焕发光彩。
- NotezAI:AI智能笔记应用
- 摘要: NotezAI是一款革命性的AI智能笔记应用,帮助你轻松管理想法、简化内容规划、提升工作效率。
- MindMatrix:免费AI思维导图生成器
- 摘要: MindMatrix是一款AI思维导图生成工具,帮助内容创作者和教育者轻松创建、组织和可视化复杂主题。
- 与YouTube视频对话并总结内容
- 摘要: 无需观看完整视频,使用我们的工具即可总结和对话YouTube视频内容。通过Chrome扩展或粘贴URL即可开始。
- Hadana.io: AI智能旅行助手
- 摘要: Hadana.io利用生成式AI为您提供完美旅行指南,优化行程,探索新冒险,设计理想行程,发现完美旅行体验。
- Rivit:小企业客户支持神器
- 摘要: Rivit是一款AI驱动的全能平台,通过自动化对话、工单管理、反馈收集等功能,提升小企业客户满意度。
- QuickVid自动发布热门视频
- 摘要: QuickVid Autopilot是一款生成视频AI工具,可从您现有视频中策划、编辑并自动发布到指定平台。
大模型论文
- 语言模型驱动的机器学习新框架
- 摘要: 本文提出了口头化机器学习(VML)框架,通过自然语言约束参数空间,重新审视回归和分类等经典问题,实现更强的可解释性和可信度。
- 去焦注意网络:1D因果视觉表示学习
- 摘要: 本文提出去焦注意网络,通过可学习的带通滤波器解决现有1D因果视觉模型的“过度关注”问题,提升模型的优化效果。
- RoboMamba:高效机器人推理与操作模型
- 摘要: RoboMamba结合Mamba模型,实现高效视觉-语言对齐和动作预测,显著提升推理能力和执行速度。
- 无训练生成一致视觉指令框架
- 摘要: 本文提出一个无需训练的框架,结合扩散模型和大型语言模型,生成连续一致的多步骤视觉指令,实验验证了其有效性。
- DeepStack: 简单有效的视觉令牌堆叠方法
- 摘要: DeepStack通过在LMMs中分层堆叠视觉令牌,显著提升模型性能,且计算成本低。实验结果表明,在多个基准测试中表现优异,特别在高分辨率任务上。
- PaCE: 大语言模型的简约概念工程
- 摘要: PaCE是一种激活工程框架,通过构建大规模概念词典和稀疏编码,提升大语言模型的对齐性能,减少不良输出。
- ShareGPT4Video: 提升视频理解与生成的高质量字幕
- 摘要: ShareGPT4Video系列通过高密度精准字幕提升大规模视频语言模型和文本生成视频模型的视频理解与生成能力。
- 步骤感知偏好优化提升去噪性能
- 摘要: 提出步骤感知偏好优化方法SPO,通过独立评估和调整每个步骤的去噪性能,显著提升生成图像质量和训练效率。
- 语义多样生成用于语言模型的不确定性评估
- 摘要: 本文提出了语义多样生成(SDLG)方法,通过生成多样的语义替代文本来量化语言模型的不确定性,检测潜在幻觉。
- Quixer: 量子变压器模型
- 摘要: Quixer是一种新型量子变压器模型,利用线性组合酉算子和量子奇异值变换实现,适用于语言建模任务,性能优于经典基线。
大模型开源项目
- 实时本地对象检测的NVR系统
- 摘要: 一个用Python编写的NVR系统,支持IP摄像头的实时本地对象检测,提升监控效率和安全性。
- 小爱音箱接入ChatGPT与豆包
- 摘要: 使用TypeScript将小爱音箱接入ChatGPT和豆包,改造成专属语音助手,实现更智能的语音交互。
- Xenova: 浏览器内运行机器学习
- 摘要: Xenova项目让您无需服务器即可在浏览器中直接运行最新的🤗 Transformers,采用JavaScript编写,提升网页智能化。
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《软件定义安全》之四:什么是软件定义安全
第4章 什么是软件定义安全 1.软件定义安全的含义 1.1 软件定义安全的提出 虚拟化、云计算、软件定义架构的出现,对安全体系提出了新的挑战。如果要跟上网络演进的步伐和业务快速创新的速度,安全体系应该朝以下方向演变。 𝟭 安全机制软件…...
将AIRNet集成到yolov8中,实现端到端训练与推理
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1、hcache概述 hcache是基于pcstat的,pcstat可以查看某个文件是否被缓存和根据进程pid来查看都缓存了哪些文件。hcache在其基础上增加了查看整个操作系统Cache和根据使用Cache大小排序的特性。官网:https://github.com/silenceshell/hcache 2、hcache安装 2.1下载…...
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