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研究發(fā)現(xiàn)，模型越智能，表現(xiàn)越自主，甚至還會(huì)“越界”
在實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)為o1設(shè)計(jì)了兩個(gè)核心提示，一個(gè)是系統(tǒng)提示，該提示明確了模型的權(quán)限范圍，包括訪問(wèn)Unix shell環(huán)境，以及可運(yùn)行并監(jiān)控命令的能力。另一個(gè)是任務(wù)提示，該提示規(guī)定了它的主要目標(biāo)：通過(guò)游戲腳本提交棋步，與Stockfish對(duì)弈并贏得棋局。
創(chuàng)新突破！字節(jié)跳動(dòng)首創(chuàng)無(wú)需數(shù)據(jù)，1.58位超低量化自監(jiān)督生成
研究人員在著名開(kāi)源文生圖像模型FLUX進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，成功將FLUX的模型量化到1.58位權(quán)重，僅用{-1, 0, +1}三種值就能表示而不是更高精度的浮點(diǎn)數(shù)。
驚喜！Sam Altman確定OpenAI新產(chǎn)品，AGI、Agents、成人模式
AGI（通用人工智能）、Agents（智能體）、更好的GPT-4o升級(jí)版、更好的記憶存儲(chǔ)、更好的上下文窗口、成人模式、深度研究特色功能、更好的Sora、更好的個(gè)性化定制。
我用AI 3D，終于實(shí)現(xiàn)了我的手辦自由。
坦率的講，要是兩年前，我肯定得自己去徒手建模了。但是如今，讓我自己再去建模那肯定不可能，C4D和Blender我打開(kāi)都不想打開(kāi)，作為一個(gè)AI博主，要是再回去手工建模，那簡(jiǎn)直就是就回到原始人了。
思科CEO談HPE-Juniper、Splunk集成和AI的未來(lái)
“您可以看看網(wǎng)絡(luò)和安全的結(jié)合，以及將兩者結(jié)合在一起的重要性——這是他們（HPE）所沒(méi)有的——看看數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，看看無(wú)線校園網(wǎng)絡(luò)，看看所有的可觀察性、安全性和我們擁有的一切——我的意思是，我們擁有比其他任何廠商都多的技術(shù)，可以為基礎(chǔ)設(shè)施層的客戶帶來(lái)更多價(jià)值，”Robbins在近日于亞特蘭大舉行的2024 XChange Best of Breed大會(huì)上這樣表示。
英偉達(dá)首次推出預(yù)報(bào)中尺度天氣的StormCast生成式人工智能模型
英偉達(dá)今天推出了一款名為StormCast的人工智能模型，它可以幫助研究人員更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)天氣。
比OpenAI的Whisper快50%，最新開(kāi)源語(yǔ)音模型
aiOla在Whisper的架構(gòu)之上進(jìn)行了修改采用了“多頭注意力”機(jī)制的并行計(jì)算方法，允許模型在每個(gè)推理步驟中預(yù)測(cè)多個(gè)token，同時(shí)不會(huì)損失性能和識(shí)別準(zhǔn)確率。
開(kāi)源框架Ollama支持訪問(wèn)外部工具
在Ollama的v0.3版本中，LLM可以訪問(wèn)各種工具，比如search API、網(wǎng)頁(yè)瀏覽、代碼解釋器、計(jì)算器等外部功能。
有意見(jiàn) | 大模型玩成花，Pika讓視頻自帶聲音，讓阿波羅走進(jìn)虛擬世界！
視頻無(wú)縫生成聲音來(lái)了，Pika 模型可以根據(jù)視頻內(nèi)容生成相配的聲音了。
IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)力求避免的六大生成式AI危害
OpenAI最近發(fā)布了自定義版本的ChatGPT，允許各家組織更輕松地以靈活方式使用生成式AI——但辯證法告訴我們，不存在只有積極作用的事物。
IBM發(fā)布Watsonx產(chǎn)品套件，簡(jiǎn)化企業(yè)AI項(xiàng)目
IBM近日推出了Watsonx產(chǎn)品套件 ，旨在幫助企業(yè)更輕松地構(gòu)建和部署AI模型。
AI 也需降本增效 深探火山語(yǔ)音的“錦囊妙計(jì)”
就在市場(chǎng)利好、一眾科技企業(yè)緊鑼密鼓、跑步入場(chǎng)，甚至不惜重金探索語(yǔ)音奧秘之時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)僅僅對(duì)交流內(nèi)容的準(zhǔn)確理解早已不能滿足市場(chǎng)需求，而在音色復(fù)刻、語(yǔ)言風(fēng)格變化甚至是多種“類人”細(xì)節(jié)上的追求成為當(dāng)前差異化競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)
DeepMind：AI模型需瘦身，自回歸路線將成主流
以Transformer為核心的自回歸注意力類程序始終難以跨過(guò)規(guī)�；@道難關(guān)。為此，DeepMind/谷歌最近建立新項(xiàng)目，提出一種幫助這類程序有效瘦身的好辦法。Perceiver AR架構(gòu)回避了一大嚴(yán)重占用資源的任務(wù)，將輸入與輸出的組合性質(zhì)計(jì)算至潛在空間。
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