ZOMI酱:从艺术生到大模型训练专家
ZOMI酱:从艺术生到大模型训练专家技术阿甘在不停奔跑。
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技术阿甘在不停奔跑。
昨天的谷歌Next大会可是太精彩了,谷歌一连放出不少炸弹。 - 升级「视频版」Imagen 2.0,下场AI视频模型大混战 - 发布时被Sora光环掩盖的Gemini 1.5 Pro,正式开放 - 首款Arm架构CPU发布,全面对垒微软/亚马逊/英伟达/英特尔
Stable Diffusion数位核心开发者离职,紧接着该公司创始人、首席执行官Emad Mostaque宣布卸任相关职务,并表示未来将专注开发去中心化AI。如今更是有消息称,据Stability AI内部文件和数十位知情人士透露,该公司的现金储备已经枯竭。
GPT-4问世一年后,全世界已经到处都是GPT-4级别的大模型了。 尤其是最近几个月,这些模型以越发密集的频率现身
纯C语言训练GPT,1000行代码搞定!,不用现成的深度学习框架,纯手搓。 发布仅几个小时,已经揽星2.3k。
来自Meta、基于Llama2,可是开源界最先进的AI编程大模型之作
大模型在今年的落地,除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外,算力和推理的优化,可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
近日,朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3:知识的 Scaling Laws》用海量实验(50,000 条任务,总计 4,200,000 GPU 小时)总结了 12 条定律,为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
这次,谷歌要凭「量」打败其他竞争对手。 当地时间本周二,谷歌在 Google’s Cloud Next 2024 上发布了一系列 AI 相关的模型更新和产品,包括 Gemini 1.5 Pro 首次提供了本地音频(语音)理解功能、代码生成新模型 CodeGemma、首款自研 Arm 处理器 Axion 等等。
对代码大模型而言,比能做编程题更重要的,是看是能不能适用于企业级项目开发,是看在实际软件开发场景中用得顺不顺手、成本高不高、能否精准契合业务需求,后者才是开发者关心的硬实力。