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奇绩大模型日报(6月 19日)

2024年6月20日修改
推特
Meta FAIR:宣布了四个新的公开可用的AI模型和其他研究成果
今天是开放科学的好日子。
作为我们持续致力于开放生态系统增长和发展的承诺的一部分,今天在Meta FAIR我们宣布了四个新的公开可用的AI模型和其他研究成果,以激发社区的创新并以负责任的方式推动AI的发展。更多内容请观看视频 @jpineau1。
我们发布的内容:
🦎 Meta Chameleon
7B和34B语言模型,支持混合模态输入和纯文本输出。
🪙 Meta Multi-Token Prediction
使用多令牌预测进行代码补全的预训练语言模型。
🎼 Meta JASCO
生成性文本到音乐模型,能够接受各种条件输入以实现更大的可控性。今天发布了论文,预训练模型即将推出。
🗣️ Meta AudioSeal
我们认为这是第一个专门为本地化检测AI生成语音设计的音频水印模型,可通过商业许可证获得。
📝 额外的RAI工件
包括研究、数据和代码,以衡量和改进AI系统中地理和文化偏好及多样性的表示。
我们相信,获取最先进的AI技术为每个人创造了机会——不仅仅是少数几家大型科技公司。我们很高兴分享这项工作,并期待看到社区如何学习、迭代和利用这项技术进行构建。
FAIR今天发布的所有内容的详细信息和访问途径 ➡️ https://go.fb.me/tzzvfg
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Open Interpreter Local III:正在构建可以离线工作的计算机控制代理
Open Interpreter的Local III今天发布了。
我们正在构建可以离线工作的计算机控制代理。这是我们最大的一步进展。
interpreter --local 设置快速的本地LLMs。
我们提供免费的推理端点。
我们正在训练自己的模型。
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人工智能无法成为通用智能,除非它至少能做到这些
如果你需要了解LLMs、ARC-AGI竞赛以及提高AI系统通用性的最新进展,这是一段很棒的视频入门教程。
“人工智能无法成为通用智能,除非它至少能做到这些”(此外,LLMs正在升级的六个关键方法)
这是迄今为止最清晰的展示,说明为什么当前的LLMs还无法通过“规模”达到通用智能。首先,我将介绍AI在多个方面的混乱情况,从虚假宣传到公地悲剧的杂乱无章,再到隐私侵犯和糟糕或延迟的演示。但是随后,我会讨论十多篇论文和实际部署的LLMs、CNNs等,阐述我们不应因噎废食的观点。关键是,我将介绍六种关键方法,这些方法正被开发以推动LLMs向AGI迈进。希望这段视频至少能让你对当前的AI发展情况有更清晰的了解。
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微软Florence:可以处理许多视觉任务的视觉模型