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1、Bing推生成式AI搜索功能
Bing最近推出了新的搜索体验,将人工智能生成的答案放在搜索结果页面的显眼位置,改变了传统搜索结果的排列方式。这一举措旨在提供更全面的解答,结合了大型和小型语言模型,以更有效地满足用户需求。然而,这一变革也引发了一些用户担忧。
2、震撼来袭!Open-Sora Plan v1.2发布,清晰度、推理速度起飞
Open-Sora Plan v1.2版本引入新的3D全注意力架构,提升了对物理世界的理解能力。更新带来了全新的3D全注意力架构,文本生成视频能力升级,清晰度和一致性提升,空间与时间完美融合,推理速度大幅提升。Open-Sora团队开源代码、数据、模型,致力让每个人成为视频创作的上帝。
3、神仙打架!Mistral Large2突然开源:1230亿个参数、媲美Llama3.1
Mistral AI推出旗舰模型Mistral Large2,拥有1230亿个参数,超大的128k上下文窗口,性能与成本表现卓越。用户可通过La Plateforme访问新模型,在云服务平台上广泛应用。
4、腾讯智影PC端推出“智能画布”功能
腾讯智影PC端最近推出了一项新功能——“智能画布”,为用户提供了多种实用的图片编辑功能,结合AI绘画技术,让作图变得更加轻松。这项功能特别适合需要对AI绘画图片进行再创作、抠图、消除、扩图等编辑操作的用户。用户现在可以登录智影首页,体验这些新功能。
5、金山办公WPS AI上线“AI 伴写”功能
金山办公最近推出了WPS AI中的AI伴写功能,旨在提升用户写作效率和质量。用户可通过WPS Office界面启用该功能,享受智能建议和续写服务,轻松表达灵感。AI伴写还提供多样化的内容生成和中华诗词引用支持,增强写作连贯性。WPS AI2.0升级进一步推动了人工智能在办公领域的应用。
6、Stable Video4D横空出世,一键让你的视频变身全景大片!
Stable Video4D是一款颠覆性的视频处理工具,由Stability AI推出,能让普通视频变身为八面玲珑的全景大片。其快速生成多视角视频,保持画面一致性,将影响游戏开发、视频编辑和VR制作领域。未来或将改变观影方式,带来全新的互动式体验。
7、AI音乐生成工具Udio更新 V1.5模型音质提升显著
昨晚,AI音乐生成工具Udio带来了一系列令人瞩目的更新,其中V1.5模型的音质得到显著提升,为音乐创作者提供更清晰丰富的听觉体验。新功能包括关键音调控制、多语言支持等,拓宽了用户群体。产品功能增强包括专属创作页面、下载音乐片段等,提供更个性化和高效的创作环境。
8、媲美GPT-4o!复旦推语音模型SpeechGPT2能听懂你的喜怒哀乐
SpeechGPT2是复旦大学研究团队提出的一种创新的大型语言模型,具有跨模态的语音理解和生成能力。虽然展现出强大的任务执行能力,但仍存在噪声鲁棒性和音质稳定性方面的挑战。团队计划未来开源技术报告、代码和模型权重,以推动技术的进一步发展和完善。
9、Reddit开启 “付费墙”,屏蔽搜索引擎和AI机器人随意抓取内容
Reddit最近采取了引人注目的举动,开始限制各大搜索引擎和AI机器人获取其内容,需付费才能获取。这一举措导致除Google外的搜索引擎无法轻易访问最新的Reddit内容,引发了广泛关注和讨论。
10、Nvidia AI推ChatQA2长文本理解和RAG能力媲美GPT-4
在人工智能的快速发展中,长文本上下文理解和检索增强生成(RAG)的能力变得至关重要。Nvidia AI 的最新研究——ChatQA2模型,正是为了应对这一挑战而生。ChatQA2通过扩展上下文窗口和实施三阶段指令调整过程,取得了与GPT-4-Turbo相媲美的长文本理解和RAG性能。
11、百川智能完成50亿元A轮融资,估值达200亿元
百川智能近期完成A轮融资,融资总额达50亿元人民币,估值攀升至200亿元。这标志着大模型初创公司取得了重要的资本支持,展现出行业发展的活力和潜力。
12、英伟达推出 Minitron 小型语言模型
英伟达最新推出的Minitron小型语言模型在人工智能领域引起轰动。这一系列模型训练速度提高了40倍,通过修剪和知识蒸馏技术,大幅降低了训练成本,并已开源在Huggingface上,推动AI技术普及。
13、OpenBuddy开源大语言模型团队发布Llama3.1-8B模型中文版
Meta最近发布了新一代开源模型系列Llama3.1,其中包括一个405B参数的版本,其性能接近甚至在某些基准测试中超越了GPT-4等闭源模型。OpenBuddy利用Llama3.1-8B-Instruct模型,通过在少量中文数据上进行训练,发布了OpenBuddy-Llama3.1-8B-v22.1-131K,具备中文问答和跨语言翻译能力。
14、颠覆认知!AI自训练9次崩溃 牛津剑桥发现AI潜藏致命弱点
这篇文章揭示了通过再训练AI图像生成模型使用自己生成的图像可能导致模型崩溃的现象。研究人员发现,即使只包含少量自生成图像在再训练数据中,模型也会产生高度扭曲的图像,难以完全恢复。这一发现提醒我们AI系统对数据“污染”非常敏感,需要谨慎处理。