大模型成私人导游,一键规划Citywalk,港大MIT联合出品
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现在,大模型可以做私人导游,为你规划Citywalk路线了——
起猛了,GPT-4o被谷歌新模型超越了!
人工智能毫无疑问是当今一项重要议题,通过大模型、垂类应用、智能体等多种方式推动着数字经济的发展。
清华姚班学霸姚顺雨,官宣加入了OpenAI。
斯坦福大学心理学系研究科学家赵轩博士开发了一款人工智能心理疗愈 Agent——Sunnie,它具备多轮自然对话的能力,能够基于大语言模型推荐个性化活动。
AI终端终将百花齐放,财富脉络逐渐清晰。
我最近有一个很大的习惯转变:最早有问题是问百度,后来问小红书,现在我第一个想到的是先问下AI搜索。 当下AI搜索产品也有不少了,用了一圈下来,最后还是留下了三款能常驻我的使用序列里的产品。
近期,AI领域的发展呈现出一种矛盾的景象:表面上百花齐放,实则暗藏疲态。人工智能领域似乎进入了一个微妙的节点,众多科技巨头和创业公司纷纷推出自己的AI产品,却难掩同质化的窘境。
7月25日,非凡产研举办的《金融科技新动力:AI在金融创新与服务中的应用》主题活动在上海圆满落幕。 活动特别邀请到了三位AI+金融领域的资深专家深擎科技创始人&CEO 柴志伟、澜码科技创始人兼CEO 周健、甜新科技合伙人 郭尔东分别进行了专题分享,跟参会嘉宾进行了答疑互动。
不同类型的数据配比如何配置:先通过小规模实验确定最优配比,然后将其应用到大模型的训练中。 Token配比结论:通用知识50%;数学与逻辑25%;代码17%;多语言8%。
硅谷科技巨头的财报陆续发布,有的股票涨了,有的跌了。 不过不重要,我们关注的是,这些在 AI 上投入了巨资的巨头们,到底,谁在 AI 上挣到钱了?
值不值另外一说,但必须要说,这一代 AI PC 是真的不便宜。 不同于非 AI PC 在 4000 元以下还能找到机械革命无界 14X 这样产品力相当不错的 PC 产品,新一代 AI PC 好像直接就放弃了入门级市场,起步就是 5999 元的宏碁非凡 Go Pro AI —— 搭载高通骁龙 X Elite。
家处某二线城市的明明,在当地一所普通高校就读,还有一年就要大学毕业的他,害怕毕业后不好找工作,最近花了2万多元在当地培训机构报名了“AI训练师”的课程。 AI训练师指“使用智能训练软件,在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员”,可以简单理解为,所有与AI训练相关的职业,这一职业,在2020年被纳入国家职业分类目录。
换了发型的扎克伯格越来越不像机器人了。 这是网友们对扎克伯格最近形象转变的普遍评价,但看顺眼的网友更多是对他旗下 Meta 公司的认可。 时间往回倒退 3 年,当时的「Facebook」或许还指望着改名转运。
马斯克的 xAI 可能会买下 Character AI(信息来源权威爆料媒体 The Information,马斯克随后否认),前者估值 240 亿美元,刚完成 60 亿美元的 B 轮融资,全球仅次于 OpenAI 的超级 AI 独角兽。
数值天气预报是现在,AI 天气预报会是未来吗?
网友:学术圈该有的样子! 现在,arXiv的每篇论文,都能直接提问讨论了! 只需把URL中的arXiv替换成AlphaXiv,就能对任意一篇论文发布提问或讨论。
在商业化的道路上,AI模型的能力要进入具体场景才能产生巨大价值。Vanta就是一家在这个方面做的很好的公司。
随着竞争压力加大,开发AI模型成本上升,越来越多的AI初创公司考虑对外出售。
Transformer大模型尺寸变化,正在重走CNN的老路!
99美元(约710人民币),就能和AI“交个朋友”?
是时候用CPU通用服务器跑千亿参数大模型了!
为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。
大厂AI竞赛
有 AI 在的科技圈,似乎没有中场休息。除了大模型发布不断,各家科技大厂也在寻找着第一个「杀手级」AI 应用的落脚之地。
效率革命,骚扰更便捷?
开放域检测领域,迎来新进展——
上线仅仅一天,GPT-4o的高级语音功能(Advanced Voice Mode)简直要被玩疯了。无数网友脑洞大开的疯狂测试,GPT-4o这边呢,不仅各种奇葩任务全盘接收,表现好到更是让不少人连连惊呼“Blow my mind”。
今年 6 月底,谷歌开源了 9B、27B 版 Gemma 2 模型系列,并且自亮相以来,27B 版本迅速成为了大模型竞技场 LMSYS Chatbot Arena 中排名最高的开放模型之一,在真实对话任务中比其两倍规模以上的模型表现还要好。
千亿参数规模的大模型推理,服务器仅用4颗CPU就能实现!