-
在当前智能对话模型的发展中，强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库，而如何构建这样的语料库，已成为行业中的一大挑战。在备受瞩目的AIforMath领域，由于高质量的数学语料相对稀缺，这限制了生成式人工智能在数学应用方面的潜力。为了应对这一挑战，上海交通大学生成式人工智能实验室推出了「MathPile」。这是一套专门针对数学领域的高质量、多样化预训练语料库，其中包含约95亿tokens，旨在提升大型模型在数学推理方面的能力。此外，实验室还推出了MathPile
-
VisionPro又现火爆新玩法，这回还和具身智能联动了~就像这样，MIT小哥利用VisionPro的手部追踪功能，成功实现了对机器狗的实时控制。不仅开门这样的动作能精准get：也几乎没什么延时。Demo一出，不仅网友们大赞鹅妹子嘤，各路具身智能研究人员也嗨了。比如这位准清华叉院博士生：还有人大胆预测：这就是我们与下一代机器互动的方式。项目如何实现，作者小哥朴英孝（YounghyoPark）已经在GitHub上开源。相关App可以直接在VisionPro的AppStore上下载。用VisionPro训练机
-
Sora一经面世，瞬间成为顶流，话题热度只增不减。强大的逼真视频生成能力，让许多人纷纷惊呼「现实不存在了」。甚至，OpenAI技术报告中透露，Sora能够深刻地理解运动中的物理世界，堪称为真正的「世界模型」。而一直将「世界模型」作为研究重心的图灵巨头LeCun，也卷入了这场论战。起因是，网友挖出前几天LeCun参加WGS峰会上发表的观点：「在AI视频方面，我们不知道该怎么做」。他认为，仅凭文字提示生成逼真视频并不等同于模型理解物理世界。生成视频的方法与基于因果预测的世界模型截然不同。接下来，LeCun更详
-
谷歌云正在加强其分析和事务数据库，包括BigQuery,AlloyDB和Spanner，旨在推动其客户生成人工智能应用程序的开发。BigQuery是谷歌云的高级数据库服务，专为支持分析和人工智能任务而设计。该服务引入了多项人工智能增强功能。首先，谷歌云推出了BigQuery和VertexAI的整合预览版本，专注于文本和语音方面的功能。这一整合将使用户能够从非结构化数据，如图像和文档中提取有价值的见解。公司最强大的人工智能模型双子座(Gemini)已经通过VertexAI向BigQuery客户开放。上周，该
-
在线预订平台已经在改变着人们计划旅行的方式。如今，移动应用程序的出现让用户在旅途中更方便地查找餐厅和旅游景点。对于那些选择在豪华酒店预订住宿的人来说，他们可能会惊喜地发现到一些最新的技术趋势。这些趋势包括智能客房设施，比如智能电视、智能灯光和智能温控系统，让客人能够通过手机或语音控制客房环境。另一个趋势是虚拟现实(VR)体验，1、客房服务App许多酒店现在提供客房服务App，让顾客无需拿起电话即可订购食物和其他物品。这些App通常适用于Android和iOS设备，可用于收集任何东西，从一杯简单的咖啡到一顿
-
出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）深夜，OpenAI最强对手Anthropic一口气发布了三个SOTA新品，其中包括：Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus。业界惊呼：Claude3带来了一系列的新的行业基准。其中，Opus寓意史诗级乐章，Sonnet是十四行诗，Haiku是俳句，三行短诗。据悉（图9），Haiku是AI市场上速度最快且最具成本效益的型号。它可以在不到三秒的时间内阅读arXiv上包含图表和图形的信息和数据密集的研究论文（约10ktok
-
要说最近最郁闷的公司，谷歌肯定算得上一个：自家的Gemini1.5刚刚发布，就被OpenAI的Sora抢尽了风头，堪称AI界的「汪峰」。具体来说，谷歌这次推出的是用于早期测试的Gemini1.5的第一个版本——Gemini1.5Pro。它是一种中型多模态模型（涉及文本、视频、音频），性能水平与谷歌迄今为止最大的模型1.0Ultra类似，并引入了长上下文理解方面的突破性实验特征。它能够稳定处理高达100万token（相当于1小时的视频、11小时的音频、超过3万行代码或70万个单词），极限为1000万toke
-
大型模型仅能记忆和理解有限的上下文，这已成为它们在实际应用中的一大制约。例如，对话型人工智能系统常常无法持久记忆前一天的对话内容，这导致利用大型模型构建的智能体表现出前后不一致的行为和记忆。为了让大型模型能够更好地处理更长的上下文，研究人员提出了一种名为InfLLM的新方法。这一方法由清华大学、麻省理工学院和人民大学的研究人员联合提出，它能够使大型语言模型（LLM）无需额外的训练就能够处理超长文本。InfLLM利用了少量的计算资源和显存开销，从而实现了对超长文本的高效处理。论文地址：https://arx
-
据2月26日消息，各大科技巨头正积极加大力度，着手消除被称为“碳定时炸弹”的潜在风险。随着人工智能（AI）技术的迅速发展，全球数据中心的能源消耗急剧增加，带来碳排放问题的日益严重。为了应对这一挑战，这些公司正在加快推动能源效率提升和采用可再生能源的举措，以减少碳足迹。这些努力旨在确保科技发展与环境保护相协调，推动可持续发展的目标。因此，谷歌引领的一项创新技术逐步获得关注：该技术利用软件在全球富含太阳能和风能资源的地区搜索清洁能源，然后将这些地区纳入数据中心的运营范围。这一做法不仅有助于减少碳排放，还可以降
-
使用Kubernetes时难免会遇到集群中的问题，需要进行调试和修复，以确保Pod和服务能够正常运行。无论你是初学者还是处理复杂环境的专家，调试集群内的进程并不总是易事，可能会变得耗时且繁琐。在Kubernetes中，诊断问题的关键是了解各个组件之间的关系，以及它们如何相互作用。日志记录和监控工具是解决问题的关键，可以帮助你快速定位并解决故障。另外，深入了解Kubernetes资源配置和调度机制也是解决问题的重要一环。当面对问题时，首先要确保你的集群和应用程序的配置是正确的。随后，通过查看日志、监控指标和
-
OpenAI最近宣布推出他们的最新一代嵌入模型embeddingv3，他们声称这是性能最出色的嵌入模型，具备更高的多语言性能。这一批模型被划分为两种类型：规模较小的text-embeddings-3-small和更为强大、体积较大的text-embeddings-3-large。这些模型的设计和训练方式的信息披露得很少,模型只能通过付费API访问。所以就出现了很多开源的嵌入模型但是这些开源的模型与OpenAI闭源模型相比如何呢？本文将对这些新模型与开源模型的性能进行实证比较。我们计划建立一个数据检索工作流
-
生成式人工智能已成为一股变革力量，突破了机器所能实现的界限。从文本和图像生成到创建真实的模拟，生成式人工智能已经在各个领域展示了其潜力。随着生成式人工智能领域对专业人员的需求不断增加，掌握这一技术的旅程变得更加具有挑战性。这需要深入理解其复杂性，并应对多方面的挑战，包括复杂的模型架构、道德考虑以及不断发展的技术竞争。学习生成式人工智能需要克服种种困难，但也能带来兴奋与满足感。学习者需要不断追赶技术发展的步伐，同时要应对不断变化的需求和挑战，以期实现这一领域的彻底变革。1、技术复杂性理解生成式人工智能所涉及
-
实现思路和步骤将轻量级LLM模型推理框架InferLLM移植到OpenHarmony标准系统，并编译出可以在OpenHarmony上运行的二进制文件。这个推理框架是一个简单高效的LLMCPU推理框架，可以在本地部署LLM中的量化模型。使用OpenHarmonyNDK来编译OpenHarmony上的InferLLM可执行文件（具体使用OpenHarmonylycium交叉编译框架,然后编写一些脚本。然后把其存放在tpc_c_cplusplusSIG仓库。)在DAYU200上本地部署大语言模型编译获取Infe
-
AR/VR技术如何为机器人提供动力以及它们如何使工厂和工业受益，本文对此进行探讨。由于新冠疫情持续蔓延，以及供应链中断、劳动力短缺和通货膨胀等挑战的出现，2022年商业环境发生了显著变化。这些问题的影响迫使许多企业和制造业高管不得不考虑采用自动化和机器人技术来改善其生产、分销和履行设施。这种转变不仅是为了提高生产效率和降低成本，还是为了应对不稳定因素对企业运营造成的影响。通过引入先进技术，企业可以更好地应对当前的挑战，提升竞争力，并为企业在持续的经济挑战和商业投资者的持续压力下，面临着更大的竞争压力。因此
-
编辑|X大语言模型(LLM)已应用于医疗保健和医学等专业领域。尽管有各种为健康环境量身定制的开源LLM，但将通用LLM应用于医学领域仍存在重大挑战。最近，法国阿维尼翁大学（AvignonUniversité）、南特大学（NantesUniversité）和Zenidoc的研究小组推出了BioMistral，这是一个专为生物医学领域量身定制的开源LLM。BioMistral基于Mistral模型开发，通过在PubMedCentral进行进一步的预训练，为生物医学研究提供了更强大的工具。研究人员对BioMis
