大模型日报

 

2024-05-30

 

大模型资讯

 

1. 大型语言模型未来将超越人类金融分析师

 

• 摘要: 新研究表明，大型语言模型在金融预测方面表现优于人类专家，为交易策略提供了宝贵的洞见。

 

1. DLM技术提高语音识别准确率

 

• 摘要: 本文介绍了通过去噪语言模型（DLM）提高语音识别准确率的方法。语音识别技术旨在将口语转换为文本，涉及声学建模、语言建模等过程。

 

1. 苹果推出首个多模态AI模型

 

• 摘要: 苹果发布了MM1，一系列能够处理图像和文本的多模态模型。这标志着苹果在人工智能领域的重要进展，展示了其在多模态技术方面的创新能力。

 

1. 大型语言模型在临床肿瘤学问题上错误率高于人类

 

• 摘要: 研究对五种公开的大型语言模型进行了比较评估，测试了2044个涵盖肿瘤学综合主题的问题。结果显示，大型语言模型在回答这些问题时的错误率高于人类。

 

1. 亚利桑那州立大学研究ReAct提示：示例相似性在增强大语言模型推理中的作用

 

• 摘要: 亚利桑那州立大学的研究人员评估了ReAct提示，探讨了示例相似性在增强大语言模型（LLMs）推理中的作用。近年来，LLMs在自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）领域取得了迅速发展。

 

1. IBM与新加坡AI合作本地化生成式AI

 

• 摘要: IBM与新加坡人工智能（AISG）签署合作协议，测试使用IBM人工智能的SEA-LION大型语言模型（LLM），以实现生成式AI的本地化。

 

1. IBM测试东南亚大语言模型并推动本地化

 

• 摘要: IBM与AI Singapore合作，将在其AI平台上测试并提供SEA-LION大语言模型。这一合作旨在促进东南亚地区的语言本地化工作。

 

1. 利用大型语言模型代理生成资产管理外壳：迈向语义互操作性

 

• 摘要: 本研究提出了一种新方法，通过大型语言模型代理实现数字孪生中的语义互操作性，并辅助创建资产管理外壳。

 

1. 阿布扎比开发的AI模型推动中东科技发展

 

• 摘要: AWS高管Kevin Miller表示，阿布扎比开发的Falcon大型语言模型在全球范围内获得了强劲的关注。这些由阿联酋制造的AI模型正在帮助中东地区在全球科技版图中占据一席之地。

 

1. SambaNova在最新速度测试中击败NVIDIA

 

• 摘要: SambaNova Systems，这家拥有最快模型和最先进芯片的生成式AI解决方案公司，在最新的速度测试中明显胜过了NVIDIA，成为此次测试的明确赢家。

 

大模型产品

 

1. Frontly：无代码构建AI驱动应用

 

• 摘要: 使用Frontly，无需编程即可生成AI应用，通过拖放界面编辑，快速启动响应式布局，支持高级操作和自动化平台同步。

 

1. Lawformer AI：法律团队的智能合约工具

 

• 摘要: Lawformer AI 提供合约解构工具，帮助法律团队创建个性化条款库，集中管理内部知识。

 

1. VIVA: AI视觉设计平台

 

• 摘要: VIVA提供AI视频生成、4K视频增强和自动优化提示，助您轻松创作引人入胜的视频，体验无与伦比。

 

1. ChainClarity：AI助力轻松掌握加密货币

 

• 摘要: ChainClarity利用AI技术解读白皮书，简化学习过程，促进讨论，提高加密货币认知。轻松进入加密货币世界，将复杂变简单。

 

1. Tykr移动应用：AI助力投资信心

 

• 摘要: Tykr推出备受期待的iOS和Android应用，让初学者和高级投资者能在移动设备上自信管理投资。

 

1. StartKit.AI：首个AI SaaS模板

 

• 摘要: StartKit.AI结合多年编程与AI经验，推出首个SaaS模板，助力您快速构建AI驱动的初创企业。

 

1. timeOS 2.0：智能日程管理

 

• 摘要: timeOS 2.0 是一个AI驱动的新标签页，帮助您为下次会议做准备。悬停查看Gmail、会议记录和LinkedIn信息，点击与AI对话，秒级准备。

 

1. Tonic Textual：AI数据湖解决方案

 

• 摘要: Tonic Textual是首个为生成式AI准备的安全数据湖，快速处理并部署非结构化数据。

 

1. Syllaby V2.0：AI视频营销神器

 

• 摘要: Syllaby V2.0利用AI简化病毒视频创作，提供创意、排程、脚本和虚拟形象视频制作，优化营销流程。

 

1. Squire AI：智能代码审查助手

 

• 摘要: Squire AI 是一个上下文感知的助手，帮助撰写拉取请求描述、审查PR，并学习您的代码审查偏好。

 

大模型论文

 

1. 基于图神经网络的RAG重排方法改进

 

• 摘要: 本文提出G-RAG，利用图神经网络改进RAG，通过文档间连接和语义信息进行重排，性能优于现有方法。

 

1. Instruct-MusicGen: 高效文本到音乐编辑

 

• 摘要: Instruct-MusicGen通过微调预训练的MusicGen模型，实现高效的文本指令音乐编辑，仅增加8%参数，训练5K步，性能优越。

 

1. OwLore：内存高效的LLM微调方法

 

• 摘要: OwLore通过动态采样预训练层和低秩投影，实现了内存高效的LLM微调，性能优于基线方法。

 

1. LLaMA-NAS: 高效大语言模型架构搜索

 

• 摘要: 提出基于LLaMA2-7B的一次性NAS方法，通过遗传算法优化模型架构，实现模型尺寸和复杂度的显著降低，同时保持精度。

 

1. 基于MLLM的可靠性课程学习在SFDA中的应用

 

• 摘要: 本文提出了一种新的可靠性课程学习框架，利用多模态大语言模型在无源域适应中进行知识转移和伪标签生成，显著提升了适应性和鲁棒性。

 

1. 泰语Winograd基准：评估常识推理的新数据集

 

• 摘要: 本文提出了一套泰语Winograd基准数据集，用于评估泰语中的常识推理能力。研究显示，当前大型语言模型在泰语中的表现显著低于英语，揭示了多语言常识推理的挑战。

 

1. PromptWizard: 任务感知的提示优化框架

 

• 摘要: PromptWizard通过迭代生成和优化提示，提升模型性能。其特点包括计算效率高、适应性强，并在多任务评估中表现优越。

 

1. 3D标记LLM在自动驾驶中的关键作用

 

• 摘要: 本文提出通过DETR风格的3D感知器作为3D标记器，结合LLM，实现可靠的自动驾驶。该方法在nuScenes数据集上表现优异。

 

1. 提升多语言性能的动态学习策略

 

• 摘要: 本文提出三种策略优化多语言大模型性能，包括优化提示、混合RAG方法和动态选择策略，实现多语言理解和生成的显著提升。

 

1. MMCTAgent：多模态批判性思维代理框架

 

• 摘要: MMCTAgent通过迭代分析和任务特定评估标准，提升多模态复杂视觉推理能力，超越现有模型表现。

 

大模型开源项目

 

1. Grok开源发布：Python实现

 

• 摘要: Grok开源发布，由xai-org开发，使用Python语言编写，提供可解释人工智能解决方案，助力AI透明化。

 

1. YOLOv10：实时端到端目标检测

 

• 摘要: THU-MIG推出YOLOv10，使用Python编写，实现实时端到端目标检测，提升检测速度与精度。

 

1. iyaja: 自组织文件系统

 

• 摘要: iyaja是一个使用llama 3的自组织文件系统，采用Jupyter Notebook语言编写，旨在提升文件管理效率。

 

1. TrueFoundry的RAG框架

 

• 摘要: TrueFoundry推出的RAG框架，用于构建模块化、开源的生产应用，基于Python语言开发。

 

1. 企业级Agentic RAG工具

 

• 摘要: ragapp：最简单的企业级Agentic RAG使用方式，基于TypeScript语言开发，助力企业轻松实现智能化应用。

 

1. FlashRAG高效研究工具包

 

• 摘要: RUC-NLPIR发布的FlashRAG是一个用Python编写的高效RAG研究工具包，旨在提升研究效率。

 

1. Fabric：增强人类的开源AI框架

 

• 摘要: Fabric是一个用Python编写的开源框架，通过AI增强人类，提供模块化解决方案，利用众包AI提示解决特定问题。

 

1. Khoj AI: 您的AI第二大脑

 

• 摘要: 使用Khoj AI获取问题答案，无论在线或笔记。支持GPT-4和本地LLM。可自托管或云端使用，支持多平台。

 

1. SD.Next: 稳定扩散高级实现

 

• 摘要: SD.Next 是一个用 Python 编写的项目，提供了稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现。

 

1. 多语言OCR与布局分析工具

 

• 摘要: VikParuchuri项目实现了90多种语言的OCR、布局分析、阅读顺序和行检测功能，使用Python编写。