大模型日报
2024-06-14
大模型资讯
- Meta发布Llama 3并专注大规模语言模型研发
- 摘要: Meta于2024年4月发布了开源的大规模语言模型Llama 3，并详细解释了他们在训练这些模型时关注的重点和方法。Meta目前正专注于大规模语言模型的进一步发展。
- 微软研究人员推出VALL-E 2：实现人类水平的零样本文本转语音合成
- 摘要: 微软研究人员推出了VALL-E 2，这是一种语言建模方法，能够在零样本条件下实现与人类相媲美的文本转语音合成（TTS）。
- Meta如何大规模训练大型语言模型
- 摘要: Meta专注于AI研究和开发，以解决日益复杂的问题。本文介绍了Meta在大规模训练大型语言模型方面的方法和技术。
- GPT-4在心智理论测试中表现出色，接近或超越人类
- 摘要: 科学家发现，强大的AI模型GPT-4在心智理论测试中表现出色，几乎可以像人类一样回答问题。然而，它在某些社交情境中仍然存在困难。
- 大型生成图模型（LGGM）：基于大规模图数据的新型图生成模型
- 摘要: 大型生成模型（如GPT、Stable Diffusion、Sora和Suno）在创造性和生成任务中取得了显著进展。现在，提出了一种新的图生成模型——大型生成图模型（LGGM），通过大规模图数据训练，展示了在图生成领域的潜力。
- Cognizant在Google Cloud平台推出医疗大语言模型
- 摘要: Cognizant（纳斯达克代码：CTSH）在与Google Cloud扩展合作关系后，推出首批医疗大语言模型（LLMs）。该发布是去年八月宣布的合作的一部分。
- Cognizant推出首套医疗大语言模型解决方案
- 摘要: Cognizant（纳斯达克代码：CTSH）在去年八月宣布扩展合作伙伴关系后，推出了首套医疗大语言模型解决方案，作为生成式人工智能合作的一部分。
- 大语言模型在术后牙科护理中的应用研究
- 摘要: 本研究强调了人工智能在医疗保健中的变革性作用，特别是大语言模型在术后牙科护理中的应用前景。
- 加强大语言模型的安全对齐措施
- 摘要: 人工智能对齐策略对于确保大语言模型的安全性至关重要。本文探讨了如何通过深化对齐措施来提高大语言模型的安全性，确保其在各种应用中的可靠性和安全性。
- 苹果智能：WWDC 2024发布的生成式AI新功能
- 摘要: 在WWDC 2024大会上，苹果公司推出了名为“苹果智能”的新技术，标志着其进军生成式人工智能领域。这些新功能将应用于iPhone、iPad和Mac设备，为用户带来更智能的体验。
大模型产品
- Namify AI：免费AI品牌名生成器
- 摘要: Namify AI使用AI生成最合适的品牌名，并进行商标、域名和用户名检查，还免费提供LOGO！
- PyjamaHR：AI招聘系统
- 摘要: PyjamaHR是一款AI驱动的招聘系统，只需一键即可根据设定标准筛选和面试数千名候选人，支持多平台集成。
- Autodesigner 2.0：AI生成UI设计
- 摘要: Autodesigner 2.0结合ChatGPT的对话流和Uizard的生成UI与拖拽编辑器，快速将创意转化为数字产品概念。
- Omi：AI合同与供应商管理平台
- 摘要: Omi是一款为财务和运营团队设计的AI文档管理平台，集中管理合同，提醒续约和操作事项，轻松搜索和协作。
- Icons8推出专业AI插画生成器
- 摘要: Icons8发布首个由专业艺术家打造的AI插画生成器，生成独特风格插画，商用无忧，合法合规。
- OTTO SEO：自动化SEO优化
- 摘要: OTTO SEO是全球首个自动化SEO AI助手，只需几次点击即可完成数千网页优化，节省营销团队数百小时。
- SkillReactor Academy：零基础学AI编程
- 摘要: 通过AI驱动的三步法 - 学习、练习、构建，掌握编程基础，参与真实项目，打造认证编程作品集。
- Oasis：AI生成的深度专注工作空间
- 摘要: Oasis by BeforeSunset AI提供AI氛围生成器，定制你的专注空间。包含笔记、计时器、专注音乐等功能，免费试用，展示你的创意背景！
- Saner.ai: ADHD者专属AI生产力应用
- 摘要: Saner.ai是一款专为ADHD者设计的AI生产力应用，帮助用户应对任务切换、压力和健忘，提升工作与生活效率。
- Mapify: AI智能思维导图工具
- 摘要: 通过Mapify，快速从文档、YouTube视频或简单提示生成思维导图。提高生产力和创造力，效率提升10倍。
大模型论文
- 利用LLaMA-3重新标注十亿网页图像
- 摘要: 本文使用开源的LLaMA-3模型重新标注DataComp-1B数据集中的1.3亿张图像，显著提升了视觉-语言模型的训练效果。
- 利用OOV词改进LLM推荐系统
- 摘要: 通过引入OOV词，提升LLM推荐系统的用户和物品区分能力，改进推荐效果并超越现有方法。
- Real2Code:通过代码生成重建关节物体
- 摘要: Real2Code方法通过图像分割和形状补全重建物体部分，再用大语言模型预测关节。实验显示其在重建精度上显著优于现有方法。
- PAL: 多元化偏好对齐框架
- 摘要: 提出PAL框架，通过混合建模和理想点模型，捕捉多元化人类偏好，显著提高奖励模型效率和准确性。
- Magpie：通过提示对齐LLM自生成数据
- 摘要: Magpie方法利用对齐的LLM生成高质量指令数据，并通过综合分析选出优质数据，提升模型性能。
- OLMES: 语言模型评估标准
- 摘要: OLMES是一个开放的标准，用于解决语言模型评估中的可重复性问题，提供详细的评估实践指南和实验结果。
- TasTe: 通过自我反思提升大语言模型翻译能力
- 摘要: TasTe框架通过自我反思过程改进大语言模型翻译性能，分为生成初步翻译和自评、根据评估结果改进翻译两个阶段。
- 下一代数据库接口：LLM文本到SQL综述
- 摘要: 本文综述了LLM在文本到SQL领域的应用，介绍了挑战、数据集、评估指标及最新进展，并探讨未来方向。
- OmniCorpus:千万亿级图文数据集
- 摘要: OmniCorpus是一个包含86亿图像和1696亿文本的多模态数据集，具有高质量、多样性和灵活性，为未来多模态模型研究提供数据基础。
- 发现并优化大型语言模型偏好算法
- 摘要: 本文通过LLM驱动的目标发现，自动发现新的偏好优化算法DiscoPOP，并展示其在多任务中的优异性能。
大模型开源项目
- 超快LLM推理工具
- 摘要: EricLBuehler项目使用Rust语言编写，实现了超快的大型语言模型（LLM）推理能力，提升AI应用性能。
- Huggingface Diffusers：图像音频生成
- 摘要: Huggingface Diffusers提供最先进的扩散模型，用于图像和音频生成，支持PyTorch和FLAX，使用Python编写。
- Warp：现代Rust终端
- 摘要: Warp是基于Rust的现代终端，内置AI功能，帮助团队更快地构建优秀软件。
- 高盛量化金融工具包
- 摘要: 这是一个用Jupyter Notebook编写的Python工具包，专为量化金融设计，提供多种金融分析和建模功能。
- Grounding DINO官方实现
- 摘要: 本项目提供了论文《Grounding DINO》的官方实现，结合了DINO和预训练技术，用于开放集对象检测。
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