AI日报:AMD向英伟达亮剑推出最强AI芯片;斯坦福AI团队承认抄袭国产大模型;suno将推“哼歌”功能;昆仑万维开源2千亿稀疏大模型天工MoE
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1、挑战英伟达!AMD亮出旗下最强AI芯片锐龙AI 300系列
AMD在Computex科技大会上展示了最新的AI芯片产品线,展示了Zen5架构的Ryzen99950X处理器和锐龙AI300系列APU,挑战英伟达在AI领域的地位。
【AiBase提要:】
🚀 英伟达和AMD在Computex科技大会上展示最新技术成果,AMD展示了Zen5架构的Ryzen99950X处理器和锐龙AI300系列APU。
💥 苏姿丰强调Zen5架构的Ryzen CPU具有更宽的CPU引擎指令窗口,支持完整的AVX512吞吐量,提升AI性能一倍。
🔥 AMD的锐龙AI300系列APU采用XDNA AI NPU,算力高达50TOPS,超越了其他竞争对手的性能标准。
2、Suno又要推新功能!随便哼两句它就能帮你创作成歌曲了
Suno最近宣布推出令人激动的新功能,可以通过哼唱声音生成完整的歌曲,展示出人工智能在音乐创作领域的无限可能。Suno的创新举措为音乐创作注入新活力,让用户通过日常声音创作音乐作品,开拓了音乐创作的新可能性。期待Suno未来带来更多令人惊叹的创新。
【AiBase提要:】
🎵 哼唱生成歌曲:Suno推出新功能,用户哼唱一小段即可创作完整歌曲,音乐与原声融合自然
🎶 日常声音转化音乐:Suno新功能能将任何声音转化为音乐作品,展示技术强大创意潜力
🎤 激发音乐创作活力:Suno的创新举措为音乐创作领域注入新活力,开拓音乐创作新可能性
详情链接:https://top.aibase.com/tool/suno-ai
3、昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE
昆仑万维公司开源了具有里程碑意义的稀疏大型语言模型Skywork-MoE,该模型性能强劲,推理成本大幅降低,为大规模密集型LLM带来有效解决方案。
【AiBase提要:】
🌟 开源和免费商用: Skywork-MoE模型权重、技术报告完全开源,免费商用,推动人工智能领域发展。
💡 推理成本降低: Skywork-MoE在保持性能的同时大幅降低了推理成本,解决大规模数据处理挑战。
🚀 技术创新和性能优势: Skywork-MoE是首个支持单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型,性能强劲且参数量大。
详情链接:https://top.aibase.com/tool/skywork-moe
4、Adobe 发布 VideoGigaGAN 超分辨率视频模型
Adobe 和研究人员合作推出 VideoGigaGAN,兼顾帧率连贯性和细节丰富的超分辨率视频模型。该模型解决了超分辨率视频模型的时间连贯性和细节丰富性问题,为视频处理领域带来了重要突破。
【AiBase提要:】
⭐ VideoGigaGAN 基于 GigaGAN 模型开发,添加时序卷积、自注意力层和光流引导模块,解决超分辨率视频模型的时间连贯性和细节丰富性问题。
⭐ VideoGigaGAN 利用时序卷积捕捉视频帧之间的时间依赖性,自注意力层提取空间细节和纹理信息,光流引导模块保持特征的空间一致性,生成清晰的超分辨率视频。
⭐ VideoGigaGAN 具有视频超分辨率、时域一致性、丰富细节处理、抗锯齿处理等功能特点,适用于多种视频处理场景。
详情链接:https://top.aibase.com/tool/videogigagan
5、斯坦福大学AI研究团队被指抄袭清华系模型
这篇文章报道了斯坦福大学AI研究团队的Llama3-V开源模型因抄袭清华系明星创业公司面壁智能开发的开源模型“小钢炮”MiniCPM-Llama3-V2.5而引发的风波。事件曝光后,斯坦福团队的两位主要作者向面壁智能团队和公众道歉,并承诺撤下所有Llama3-V模型。
【AiBase提要:】
🔍 斯坦福大学AI研究团队的Llama3-V模型被指抄袭清华系明星创业公司面壁智能开发的MiniCPM-Llama3-V2.5模型。
🚨 网友发现Llama3-V模型的结构和代码与“小钢炮”模型高度相似,引发广泛关注和热议。
🔗 面壁智能团队证实抄袭事实,斯坦福团队的两位主要作者在社交平台上公开道歉并承诺撤下所有Llama3-V模型。
详情链接:https://top.aibase.com/tool/minicpm-llama3-v-2-5
6、多模态模型再进化,已学会看图玩扑克、算“12点”
本文介绍了UC伯克利等高校研究团队提出的新强化学习框架RL4VLM,成功提升了多模态大模型在决策任务上的表现。该模型通过强化学习微调学会了看图玩扑克、算“12点”等任务,超越了GPT-4v。研究团队由多位重量级人物组成,成果已在GitHub上开源。
【AiBase提要:】
🧠 新强化学习框架RL4VLM成功提升多模态大模型决策能力,超越GPT-4v。
🌟 研究团队由重量级人物组成,包括图灵奖得主LeCun等。
💡 RL4VLM采用强化学习微调,直接使用环境奖励信息,赋予多模态模型自主决策能力。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2405.10292
项目地址:https://top.aibase.com/tool/rl4vlm
7、OpenAI衍生公司人工智能模型 让机器人像人一样思考、学习
本文介绍了OpenAI衍生公司Covariant推出的人工智能模型,使机器人具备像人类一样思考、学习的能力。该模型结合推理与物理能力,具有多模态输入、自主执行任务、反馈与交互、适应性等特点,代表了机器人学习和自动化技术的重大进步。
【AiBase提要:】
🤖 Covariant AI系统融合了推理技能和物理灵巧性,开发了RFM-1模型处理多种输入类型,使机器人更全面地理解任务需求。
🧠 机器人可以自主执行任务,根据反馈和交互请求建议,适应环境而不依赖特定任务代码,简化了编程过程。
🔗 Covariant的AI系统赋予机器人视觉识别、思考、行动和学习的能力,提高了自动化的灵活性和效率。
8、比特币矿工向人工智能企业投入数百万美元,寻求数十亿美元回报
比特币矿工Core Scientific与云公司CoreWeave达成35亿美元合作,拓展人工智能业务,迎接人工智能领域需求增长。这一举动将带来丰厚收入,推动矿工企业转型应对比特币减半带来的挑战。
【AiBase提要:】
⭐ 比特币矿工Core Scientific与CoreWeave达成35亿美元合作,拓展人工智能业务。
⭐ 人工智能领域需求巨大,将提供丰厚收入,推动矿工企业转型。
⭐ 比特币矿工们在AI市场中寻求多样化收入,应对减半带来的挑战。
9、IBM 推出高效 LLM 基准测试方法,计算成本降低99%
IBM研究推出了一种创新的LLM基准测试方法,通过微型化基准测试大幅降低评估LLM所需的时间和金钱成本,引起AI社区关注,有望推动人工智能模型评估领域的快速发展。
【AiBase提要:】
⭐️ 创新的LLM基准测试方法降低计算成本99%。
⭐️ 高效方法利用微型化基准测试,减少评估LLM时间和金钱成本。
⭐️ 引起AI社区关注,被广泛采用,有望推动人工智能模型评估领域发展。
10、麦肯锡全球调查:生成式AI采用开始产生价值
AI的广泛应用正在改变组织的运营方式,但也带来了一些负面影响。麦肯锡的调查显示,人工智能在营销、销售等领域带来成本降低和收入增长,但不准确性和安全性仍是关注点。高绩效者在GenAI采用中更具挑战性,但通过最佳实践取得成功。
【AiBase提要:】
⭐️ 65%的组织正在定期使用AI,GenAI在多个领域得到广泛应用,带来成本降低和收入增长。
⭐️ 44%的受访者表示从GenAI使用中经历了负面影响,主要包括不准确性、网络安全和知识产权侵权等风险。
⭐️ 高绩效者在GenAI采用中更有挑战性,但通过增加风险认识、建立明确流程和培养员工技能取得成功。
谷歌搜索推出EdiT5 具备语法检查功能
要点:谷歌搜索引擎引入了名为EdiT5的文本编辑AI模型,具备语法检查功能,提高了搜索结果的语法准确性和速度。EdiT5模型采用了一种革命性的方法,将语法错误校正视为文本编辑问题,采用T5Transformer编码-解码架构,大大减少了解码步骤,降低了延迟。通过精心的数据训练和模型大小的优化,EdiT5模型在语法错误校正性能方面表现出色,同时具有低延迟。站长网2023-11-02 18:17:590000为什么都在加码全域?财报告诉你
全域是时下新兴的爆点,由全域引发的运营变化、场景变化越来越多。在对比了7家财报从2020年到2022年财报的变化,发现企业在持续加码升级自家全域能力,同时平台方和服务商也在帮助商家构建更优质的全域运营平台和服务。腾讯在首次定义的全域经营概念时指出全域经营即企业以数字化手段建立的,以消费者为中心,整合线上线下场景,整合公域私域触点的一体化经营模式。0000百度:数字人或将与生成式AI相结合 成为新的技术风口
近日,针对推出钱学森数字人vlog一事,百度表示,百度AI数字人在口型、动作、表情、话术匹配等细节上的准确率接近99%。最新的文心一言及相关行业大模型也已经具备对话交互、内容创作、知识推理、多模态生成等能力。百度称,以文心一言为代表的行业大模型不仅可以实现更加准确、流畅且自然的表达,更能通过快速的学习和适应,为用户提供更具个性化的服务,甚至“复刻”作者本人,做出更多的数字分身。站长网2023-04-25 08:46:120000我国实现电视开机广告全面取消 开机时长大幅缩短
自2023年底以来,国家广播电视总局联合工业和信息化部、文化和旅游部、市场监督管理总局等部门单位开展的治理电视“套娃”收费和操作复杂工作已取得显著成果。经过四个多月的推进,第一阶段工作已实现“开机看直播、收费包压减50%、提升消费透明度”的目标。站长网2024-01-24 08:36:310000基于 Transformer 的大模型如何从参数中提取知识
最近一项由GoogleDeepMind、特拉维夫大学和Google研究人员进行的研究,旨在探究基于Transformer的大型语言模型(LLMs)如何存储和提取事实关联。研究采用信息流的方法,研究模型如何预测正确的属性,并观察模型在不同层次中的内部表示是如何演变的。论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.14767站长网2023-07-26 15:01:190000