精准狙击Llama 3.1?Mistral AI开源Large 2,123B媲美Llama 405B
精准狙击Llama 3.1?Mistral AI开源Large 2,123B媲美Llama 405BAI 竞赛正以前所未有的速度加速,继 Meta 昨天推出其新的开源 Llama 3.1 模型之后,法国 AI 初创公司 Mistral AI 也加入了竞争。
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AI 竞赛正以前所未有的速度加速,继 Meta 昨天推出其新的开源 Llama 3.1 模型之后,法国 AI 初创公司 Mistral AI 也加入了竞争。
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用,代码已开源。
OpenAI 的新奖励机制,让大模型更听话了。
就在去年,由斯坦福大学和谷歌的研究团队开发的“AI小镇”一举引爆了人工智能社区,成为各大媒体争相报道的热点。他们让多个基于大语言模型(LLMs)的智能体扮演不同的身份和角色在虚拟小镇上工作和生活,将《西部世界》中的科幻场景照进了现实中。
继去年初的第一代VALL-E模型之后,微软最近又上新了VALL-E 2模型,标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。
大模型格局,再次一夜变天。Llama 3.1 405B重磅登场,在多项测试中一举超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。史上首次,开源模型击败当今最强闭源模型。小扎大胆豪言:开源AI必将胜出,就如Linux最终取得了胜利。
以GPT-4o为代表的多模态大语言模型(MLLMs)因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。它们不仅在日常工作中成为用户的得力助手,还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域,掀起了一场技术革命。
我们知道 LLM 是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的,机器之心曾介绍过不少用于辅助和改进 LLM 训练流程的方法和技术。而今天,我们要分享的是一篇深入技术底层的文章,介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练 LLM 的计算机集群。
传统天气预测、气候模拟,正被 AI 颠覆
大模型迈入“小而强”时代。
近年,短视频生态的赛道迅猛崛起,围绕短视频而生的创作编辑工具在不断涌现,美图公司旗下专业手机视频编辑工具 ——Wink,凭借独创的视频画质修复能力独占鳌头,海内外用户量持续攀升。
近日,MIT CSAIL 的一个研究团队(一作为 MIT 在读博士陈博远)成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起,提出了一种训练和采样范式:Diffusion Forcing(DF)。
随着人工智能技术的快速发展,能够处理多种模态信息的多模态大模型(LMMs)逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息,LMMs 展现出一定的推理和理解能力,在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
Llama 3.1 终于现身了,不过出处却不是 Meta 官方。
不用H100,三台苹果电脑就能带动400B大模型。 背后的功臣,是GitHub上的一个开源分布式AI推理框架,已经斩获了2.5k星标。
超逼真的机器人小镇来了! 在这里,机器人可以像人一样在超市里购物
Scaling Law还没走到尽头,「小模型」逐渐成为科技巨头们的追赶趋势。Meta最近发布的MobileLLM系列,规模甚至降低到了1B以下,两个版本分别只有125M和350M参数,但却实现了比更大规模模型更优的性能。
多模态大模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力,尽管如此,这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
数据是大语言模型(LLMs)成功的基石,但并非所有数据都有益于模型学习。
具身智能狂潮降临的一年多里,物理世界与信息的生产与交互方式发生着革命性变化。
家人们,消除“视频闪烁”(比如画面突然一白)有新招了!
针对视觉-语言预训练(Vision-Language Pretraining, VLP)模型的对抗攻击,现有的研究往往仅关注对抗轨迹中对抗样本周围的多样性,但这些对抗样本高度依赖于代理模型生成,存在代理模型过拟合的风险。
近日,机器人领域著名会议 RSS(Robotics: Science and Systems) 2024 在荷兰代尔夫特理工大学圆满落幕。
「通过系统优化软件的帮助,开发的门槛会被降低,各种不同硬件会得到统一,让技术生态得到发展。
前谷歌科学家Yi Tay重磅推出「LLM时代的模型架构」系列博客,首篇博文的话题关于:基于encoder-only架构的BERT是如何被基于encoder-decoder架构的T5所取代的,分析了BERT灭绝的始末以及不同架构模型的优缺点,以史为鉴,对于未来的创新具有重要意义。
AlphaFold 3的论文太晦涩?没关系,斯坦福大学的两位博士生「图解」AlphaFold 3 ,将模型架构可视化,同时不遗漏任何一个细节。
小模型时代来了?OpenAI带着GPT-4o mini首次入局小模型战场,Mistral AI、HuggingFace本周接连发布了小模型。如今,苹果也发布了70亿参数小模型DCLM,性能碾压Mistral-7B。
在信息爆炸的当今时代,我们如何从浩如烟海的数据中探寻深层次的联系呢?
小模型成趋势?
首个专为各种机器人设计的模拟互动 3D 社会。