本質(zhì)上,他是不是大模型按照自己的知識庫回答,然后先通過一些工程化手段,比如聯(lián)網(wǎng)搜索,比如文檔搜索等等,先把相關(guān)信息給找出來,讓大模型根據(jù)這些信息來進(jìn)行回答。
年輕人學(xué)習(xí)、辦公青睞電腦端AI應(yīng)用,夸克PC端下載量行業(yè)第一。
大模型的應(yīng)用落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。許多企業(yè)對大模型充滿期待,卻對如何將其融入自身業(yè)務(wù)感到困惑。如何選擇合適的模型?如何進(jìn)行模型訓(xùn)練和部署,最大限度地發(fā)揮大模型的價值、實(shí)現(xiàn)降本增效?這些問題如同層層迷霧,阻礙著企業(yè)擁抱AI的步伐。
OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman公開確認(rèn)購買了該域名,沒有說收購價格。但肯定比之前1100萬美元收購的AI.com(也是跳轉(zhuǎn)到ChatGPT)貴很多。
當(dāng)前,AI技術(shù)已成為媒體新質(zhì)生產(chǎn)力的核心引擎。從新聞熱點(diǎn)聚合、內(nèi)容策劃到創(chuàng)作和分發(fā),再到傳播力分析,AIGC賦能媒體業(yè)務(wù)全流程,顯著提升了生產(chǎn)效率。然而,在向AI轉(zhuǎn)型的過程中,媒體也面臨著諸多挑戰(zhàn),例如算力需求的滿足、專屬大模型的打造、相關(guān)技能的學(xué)習(xí)、內(nèi)容安全機(jī)制的制定,等等。
IBM在企業(yè)AI領(lǐng)域做出了一系列頗為獨(dú)特的探索。藍(lán)色巨人目前正在推動全棧技術(shù)布局,以自2020年來興起的AI和混合云作為企業(yè)戰(zhàn)略領(lǐng)域的兩大基礎(chǔ)性支柱,同時借鑒了自身在其產(chǎn)品組合中積累下的優(yōu)勢。
目前,很多大模型會出現(xiàn)一本正經(jīng)胡說八道的問題,例如,你提問NBA歷史上得分最多的是誰,它回答是邁克爾喬丹,實(shí)際上是勒布朗詹姆斯。包括OpenAI自己發(fā)布的GPT-4o、o1-preview、o1mini等前沿模型都有這些“幻覺”難題。
谷歌準(zhǔn)備推出接管計算機(jī)的人工智能。上周三Claude、周五智譜AI、周末Google,然后微軟。短短一周內(nèi),已經(jīng)有四個公司爆出來要發(fā)布類似的產(chǎn)品了,其中三個已經(jīng)悄悄發(fā)布產(chǎn)品:Anthropic的Claude,智譜的AutoGLM和微軟的OmniParser。這些產(chǎn)品的能力有目共睹。
從PC時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代,再到如今的AI時代,每一輪技術(shù)變革都在不斷降低使用門檻和開發(fā)門檻,智算的發(fā)展也將進(jìn)一步降低生成式AI的應(yīng)用,使其可以快速推進(jìn)。
提案針對我國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用存在的問題,提出強(qiáng)化關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、促進(jìn)數(shù)據(jù)安全共享、加強(qiáng)倫理治理規(guī)范、強(qiáng)化人才引培等建議,對提升我國生成式人工智能整體競爭力,推動人工智能快速有序健康發(fā)展具有重要意義。
Anthropic在這次更新中不僅提升了模型的整體性能,還在專業(yè)領(lǐng)域如編程、視覺理解等方面取得了顯著進(jìn)步。特別是新增的計算機(jī)使用能力,雖然仍處于早期階段,但展現(xiàn)出了AI與計算機(jī)交互的新可能性。
當(dāng)前,新能源頭部企業(yè)對于“智能化”與“AI技術(shù)”的定位,早已不再是整齊劃一的機(jī)械臂和簡單存儲的云平臺了。AI技術(shù)正在接受海量樣本數(shù)據(jù)喂養(yǎng),加速實(shí)現(xiàn)行業(yè)落地,成為頭部企業(yè)爭先布局的“先手棋”,以保障成功穿越周期,繼續(xù)領(lǐng)跑未來。
大模型的研發(fā)和運(yùn)行確實(shí)需要大規(guī)模的資源和資金支持,非小規(guī)模團(tuán)隊(duì)能夠輕易承擔(dān)。這一點(diǎn)在當(dāng)前的人工智能領(lǐng)域尤為明顯。以GPT4-o為例,其訓(xùn)練涉及了文本、視覺和音頻等多種數(shù)據(jù)模態(tài),這意味著它需要處理和分析的數(shù)據(jù)量是巨大的。據(jù)OpenAI透露,GPT-4o在訓(xùn)練過程中使用了多達(dá)13兆的數(shù)據(jù),這比之前的一些大型模型如LLAMA和PaLM使用的數(shù)據(jù)量還要多。此外,GPT-4o的模型參數(shù)數(shù)量也非常龐大,達(dá)到了1.8萬億。
保持提示詞簡單直接:模型擅長理解和相應(yīng)簡單、清晰的指令,而不需要大量的指導(dǎo)。 當(dāng)時我對這一條的理解,覺得是為了讓o1模型更好的理解我的要求,同時可以加快模型的處理速度,因?yàn)槟P筒恍枰ㄙM(fèi)額外的時間去解析復(fù)雜的語句。
AIGC應(yīng)用發(fā)展高峰論壇暨AIGC100年度評選”將于下周在北京隆重開幕。本次活動將匯聚超過50位頂尖AI創(chuàng)業(yè)者,通過主題演講、圓桌論壇、落地工坊、互動展區(qū)、播客馬拉松、派對晚宴等多樣化的形式,為與會者提供一個全面而深入的AI交流平臺。
GPTQ 的核心思想是通過最小化量化引入的輸出誤差,實(shí)現(xiàn)高精度低比特量化。具體來說,GPTQ 在后量化過程中,針對每一層的權(quán)重矩陣,利用一小部分校準(zhǔn)數(shù)據(jù),最小化量化前后模型輸出的差異。
“慢思考”概念的提出,也引發(fā)了全行業(yè)的深思。如360兩月前便提出的CoE(專家協(xié)同)架構(gòu)。該架構(gòu)通過整合多個大型模型和專家模型,構(gòu)建了一個協(xié)作網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了“快思考”與“慢思考”的有機(jī)結(jié)合,進(jìn)一步提高了推理任務(wù)的靈活性和精確度。
本次開源的Qwen2.5語言模型主要包含7種尺寸,0.5B到72B全尺寸覆蓋,彌補(bǔ)了Qwen2 14B/32B這兩種業(yè)務(wù)黃金尺寸缺失的遺憾,并且開源了強(qiáng)勁的3B的端側(cè)模型。本次開源,一個字:尺寸豐富,性能強(qiáng)勁。(此外還包括Math、Code和VL專項(xiàng)模型)
在AI與大模型技術(shù)的加持下,人形機(jī)器人不再是冷冰冰的鋼鐵機(jī)器,而是擁有了更強(qiáng)大的“大腦”,它們能夠理解、推理、學(xué)習(xí),甚至與人類進(jìn)行自然流暢的互動。釘釘,這個我們熟悉的辦公平臺,在其中扮演什么關(guān)鍵角色?“云啟智躍·產(chǎn)業(yè)蝶變”本屆的“云棲大會”為我們揭開了迷霧。