當(dāng)被要求猜測(cè)1到50之間的數(shù)字時(shí),ChatGPT、Claude、Gemini和Llama等主流AI模型都給出了相同答案:27。研究顯示,這種現(xiàn)象源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差和共同的詞匯預(yù)測(cè)方法。專家指出,大語(yǔ)言模型缺乏真正的隨機(jī)性,在數(shù)字選擇上表現(xiàn)出高度確定性和偏見(jiàn)性,這提醒我們AI模型無(wú)法獨(dú)立做出無(wú)偏決策,限制了其在需要隨機(jī)性任務(wù)中的應(yīng)用能力。
AI代理很快就會(huì)變得無(wú)處不在,復(fù)雜業(yè)務(wù)流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,為員工處理日常任務(wù)——至少這是各種軟件廠商的說(shuō)法,這些廠商正在迅速將智能機(jī)器人添加到各種工作應(yīng)用中。
人工智能登場(chǎng)。ChatGPT 是兩年前推出的,在此期間人工智能迅速成為焦點(diǎn)。投資者、科技公司和醫(yī)療機(jī)構(gòu)在人工智能領(lǐng)域投入了巨額資金,也發(fā)布了無(wú)數(shù)的新聞稿,啟動(dòng)的試點(diǎn)項(xiàng)目的數(shù)不勝數(shù),有時(shí)候甚至還描繪出人工智能可以拯救醫(yī)療保健系統(tǒng)的美好愿景。
多層次記憶:Mem0支持用戶級(jí)、會(huì)話級(jí)和AI代理級(jí)的記憶保留,確保信息在不同層面得到適當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)和利用。 自適應(yīng)個(gè)性化:系統(tǒng)能夠根據(jù)與用戶的交互不斷改進(jìn),提供越來(lái)越精準(zhǔn)的個(gè)性化體驗(yàn)。
本文討論了構(gòu)建大型語(yǔ)言模型(LLM)的關(guān)鍵要素:向量、令牌和嵌入。向量是機(jī)器理解語(yǔ)言的基礎(chǔ),通過(guò)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維向量空間中的表示。令牌是文本數(shù)據(jù)在模型內(nèi)部的表示形式,可以是單詞、子詞或字符。嵌入則是融入了語(yǔ)義語(yǔ)境的令牌表征,代表文本的意義和上下文信息。這些組件共同構(gòu)筑了LLM的技術(shù)支柱,賦予模型卓越的語(yǔ)言理解和生成能力。
極智視界分享了Groq LPU的特點(diǎn),這是一款專注于生成式AI推理加速的近存計(jì)算AI芯片。Groq的LPU以其高推理效率和近存計(jì)算技術(shù),特別適合處理大型語(yǔ)言模型(LLM)。
我們推出了ChatMusician,一個(gè)開(kāi)源的大型語(yǔ)言模型(LLM),它通過(guò)在文本兼容的音樂(lè)表示上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào),能夠理解和生成音樂(lè)。
數(shù)源AI推薦了一篇論文AVI-Talking,該論文提出了一種基于音頻-視覺(jué)指令的系統(tǒng),用于生成表現(xiàn)力豐富的3D說(shuō)話人臉。系統(tǒng)通過(guò)大型語(yǔ)言模型理解音頻信息,并生成指令來(lái)指導(dǎo)基于擴(kuò)散的生成網(wǎng)絡(luò)合成逼真的3D面部動(dòng)畫。
思科的一位合作伙伴在談及該公司重塑統(tǒng)一通信與協(xié)作(UC&C)統(tǒng)治地位的計(jì)劃時(shí),對(duì)CRN表示:“我認(rèn)為,從呼叫的角度來(lái)說(shuō),(Webex)仍然處于相當(dāng)有利的位置,而且我認(rèn)為他們會(huì)通過(guò)聯(lián)絡(luò)中心加速前進(jìn)。