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11月8日消息，目前各大互联网厂商都在开发自家的AI大模型产品，其中涉及到不少版权争议，且各家的竞争也异常激烈。爱企查App显示，11月7日，华为技术有限公司申请的“一种语言模型保护方法、装置及计算设备集群”专利公布。专利文件称，开发基于大语言模型的系统需要高昂的机器和人力成本，因此大语言模型本身是公司构建AI竞争力的核心资产。目前，研究已经证实了通过模型窃取技术，可以用很低的成本实现大语言模型功能的复刻，从而导致大语言模型的知识产权遭到侵犯。因此，需要对大语言模型进行有效的保护，避免模型窃取的攻击，实现
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快科技11月14日消息，在最近的一次采访中，OpenAI首席执行官SamAltman表示，计划从微软获得更多资金支持，用以创造相当于人脑的超级AI——通用人工智能（AGI）。Altman表示，虽然目前OpenAI的GPT-3.5及GPT-4在消费者市场取得了不错的成绩，但其仍正在开发下一代人工智能模型GPT-5。不过其并没有透露具体的时间和进度，只是说GPT-5会比GPT-4更加复杂，连他也无法准确预测GPT-5会具有哪些新功能和新技能。据Altman表示，GPT-5的最终目标是实现与人脑相媲美的超级人工
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无需改变原本意思，需要重写的内容是：图片来源：摄图网11月23日，微软联合创始人比尔·盖茨周二在特雷弗·诺亚（崔娃）的一档播客节目中，表达了自己对AI的看法，盖茨称，总有一天，人类“不需要如此努力地工作”，AI可以让人每周工作3天成为可能。盖茨表示：“假如未来社会每周只需要工作三天，那应该会不错。”盖茨认为，未来的世界可能是这样的，“机器可以制造所有的食物和东西”，人们不必每周工作五天以上来赚取维持生活的工资。当前，盖茨认为人工智能可以给人们带来一些积极的变化，但他此前也表示过：“我不认为人工智能的影响会
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在电商行业发展增速逐渐放缓的当下，如何深入挖掘用户潜力、对当前的客户结构进行深度调整，是每个企业不得不面对的难题。这个困局不止停留了电商，有所带有服务性质的行业都或多或少受此影响。这时，人工智能的爆火，让人们再度将目光放到了对话式用户体验上。在当下，对话式人工智能是如何帮助企业进行更加深入的用户挖掘的呢？实时的个性化服务：相较于传统的人工客服，AI客服虽然互动性上需要进一步提升；但在响应速度、交互数量、反馈追踪等方面，都拥有更加出色的表现。并且，AI客服在提供服务上更有主动性，能够根据对用户行为的分析提供
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面向广大社区的深度势能核心开发者团队，在通向通用大原子模型（LargeAtomicModel，LAM）的征途上，发起了名为OpenLAM的大原子模型计划。OpenLAM的口号是“征服元素周期表！”，旨在通过建立一个开源、开放的微观尺度大模型生态系统，为微观科学研究提供新的基础设施，并推动材料、能源、生物制药等领域微观尺度工业设计的变革。深度势能团队最近发布了一款名为DPA-2的深度势能预训练大模型。这个项目得到了来自北京科学智能研究院、深势科技、北京应用物理与计算数学研究所等29家单位的合作支持，共有42
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在这篇NeurIPS23论文中，来自鲁汶大学、新加坡国立大学和中科院自动化所的研究者提出了一种视觉「读脑术」，能够从人类的大脑活动中以高分辨率解析出人眼观看到的图像。在认知神经科学领域，人们意识到人类的感知不仅受到客观刺激的影响，还深受过去的经验所影响。这些因素共同作用，形成了大脑中复杂的活动。因此，解码大脑活动中的视觉信息成为了一项重要的任务。其中，功能性磁共振成像（fMRI）作为一种高效的非侵入性技术，在恢复和分析视觉信息，尤其是图像类别方面发挥着关键的作用然而，由于fMRI信号的噪声特性和大脑视觉表
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Hellofolks，我是Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LLM评估。一、传统文本评估面临的挑战近年来，大型语言模型(LLM)的迅速发展和改进使得传统的文本评估方法在某些方面可能不再适用。在文本评估领域，我们已经听说过一些方法，如基于“单词出现”的评估方法，比如BLEU，以及基于“预训练的自然语言处理模型”的评估方法，如BERTScore。这些方法对于评估文本的质量和相似性提供了更准确的指标。LLM的快速发展为文本评估领域带来了新的挑战和机遇，我们需要不断探索和改进评估方法，
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随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了LLM提示工程指南，包括微软、OpenAI等等。最近，Meta提供了一份交互式提示工程指南，专门针对他们的Llama2开源模型。这份指南涵盖了使用Llama2进行快速工程和最佳实践的知识。以下是这份指南的核心内容。Llama模型2023年，Meta推出了Llama、Llama2模型。较小的模型部署和运行成本较低，而更大的模型能力更强。Llama2系列模型参数规模如下：CodeLlama是
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Wasserstein距离，又称为EarthMover'sDistance（EMD），是一种用于度量两个概率分布之间差异的度量方法。相比于传统的KL散度或JS散度，Wasserstein距离考虑了分布之间的结构信息，因此在许多图像处理任务中展现出更好的性能。通过计算两个分布之间的最小运输成本，Wasserstein距离能够测量将一个分布转换为另一个分布所需的最小工作量。这种度量方法能够捕捉到分布之间的几何差异，从而在图像生成、风格迁移等任务中发挥重要作用。因此，Wasserstein距离成为了概率分布比较
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浏览我们的指南，掌握如何让您的企业充分利用人工智能技术。了解RAG和CRAG集成、矢量嵌入、LLM和提示工程等内容，这对那些希望负责任地应用人工智能的企业来说非常有益。为企业打造AI-Ready平台企业在引入生成式人工智能时，会遇到许多需要战略管理的业务风险。这些风险通常是相互关联的，范围从导致合规问题的潜在偏见到缺乏领域知识。主要问题包括声誉损害、遵守法律和监管标准（尤其是与客户互动有关）、知识产权侵权、道德问题和隐私问题（尤其是在处理个人或可识别数据时）。为了应对这些挑战，提议采用检索增强生成（RAG
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通用矩阵乘法（GeneralMatrixMultiplication，GEMM）是许多应用程序和算法中至关重要的一部分，也是评估计算机硬件性能的重要指标之一。通过深入研究和优化GEMM的实现，可以帮助我们更好地理解高性能计算以及软硬件系统之间的关系。在计算机科学中，对GEMM进行有效的优化可以提高计算速度并节省资源，这对于提高计算机系统的整体性能至关重要。深入了解GEMM的工作原理和优化方法，有助于我们更好地利用现代计算硬件的潜力，并为各种复杂计算任务提供更高效的解决方案。通过对GEMM性能的优化和改进，
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从2023年11月起，Grok首次亮相以来，马斯克的xAI正在大模型领域不断取得进步，向OpenAI等先行者发起进攻。在Grok-1开源后不到一个月，xAI的首个多模态模型就问世了。昨天，xAI推出了Grok-1.5V，该模型不仅能理解文本，还能处理文档、图表、截图和照片中的内容。Grok-1.5V是一种多模态模型，能够在许多领域展现出优雅的表现，从多学科推理到理解文档、科学图表、截图和照片等。xAI还表明，在接下来的几个月里，预计在图像、音频和视频等各种模态上显示出更高的模型能力。我们看到了Grok-1
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商汤绝影将带来面向量产的真·端到端自动驾驶解决方案UniAD上车演示首秀商汤绝影打造敏锐洞察、深度思考、高效执行的多模态场景大脑“VisionPro”裸眼上车，商汤绝影将展示全球首创3D高精视线交互2024年，北京国际汽车展览会将于4月25日至5月4日重磅回归。作为行业首个提出感知决策一体化自动驾驶通用模型的公司，商汤绝影将带来面向量产的真·端到端自动驾驶解决方案UniAD的上车演示首秀。同时还会展示以多模态场景大脑为核心的AI大模型座舱产品矩阵和全新座舱3D交互。目
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Llama3来了！就在刚刚，Meta官网上新，官宣了Llama380亿和700亿参数版本。并且推出即为开源SOTA：Meta官方数据显示，Llama38B和70B版本在各自参数规模上超越一众对手。8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval等多项基准上均胜过Gemma7B和Mistral7BInstruct。而70B模型则超越了闭源的当红炸子鸡Claude3Sonnet，和谷歌的GeminiPro1.5打得有来有回。Huggingface链接一出，开源社区再次沸腾。眼尖的盲生们还第一时间发现了华点：M
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