大模型日报

2024-06-24

大模型资讯

大模型产品

1. AI快速生成专业播客

• 摘要: MakePodcast.io使用AI语音，只需提供脚本并选择声音，即可在几分钟内生成专业质量的播客。

1. Sherloq：SQL用户的AI协作仓库

• 摘要: Sherloq为SQL查询提供一站式管理，通过AI插件协作保存和分享SQL代码，专注数据分析，无需离开IDE。

1. Intentional: AI专注工作屏蔽器

• 摘要: Intentional是一款应用，允许你为浏览会话设定目标，并屏蔽与你目标无关的网站，帮助你集中注意力。

1. Tap4 AI工具目录：开源AI导航

• 摘要: 在Tap4 AI工具目录中发现超过1000种AI工具和200多个类别，免费访问你最喜欢的AI工具。

1. WAIT - AI助力的间歇性断食应用

• 摘要: WAIT是一款AI驱动的间歇性断食应用，帮助你了解饮食习惯、轻松减重并提升整体健康。

1. review.legal：轻松理解法律文件

• 摘要: review.legal帮助非律师快速全面理解法律合同，让您自信签署法律文件，告别法律盲区。

1. Meeno：提升你的社交健康

• 摘要: Meeno每天提供关系建议，涵盖朋友、家庭、恋爱及职场。由专家指导，AI驱动，助你改善社交关系。

大模型论文

1. 模型合并与安全对齐：应对模型失衡

• 摘要: 研究模型合并对对齐的影响，提出通过生成合成数据并在优化过程中使用，以提高合并模型的安全对齐能力。

1. 跨模态思维的白板方法

• 摘要: 提出白板思维提示法，通过绘制图像来增强多模态大语言模型的视觉推理能力，显著提升任务准确率。

1. 异步大语言模型增强的自动驾驶规划器

• 摘要: 本文提出AsyncDriver框架，通过异步结合LLM和实时规划器，降低计算成本并保持高性能，验证于nuPlan场景。

1. GraphReader: 增强大语言模型长文本处理能力

• 摘要: GraphReader通过图结构和自主探索增强大语言模型处理长文本的能力，在多个基准测试中表现优异。

1. 大语言模型中的数据泄露与记忆模式

• 摘要: 研究大语言模型中的数据泄露风险，量化记忆现象，揭示训练过程中潜在记忆序列的存在及其隐私挑战。

1. 大模型可推理并表达隐性结构

• 摘要: 研究表明，大型语言模型能通过训练数据中的隐性信息推理出被屏蔽的知识，并应用于下游任务，尽管在复杂结构上表现不稳定。

1. 揭示数据库漏洞：零知识文本到SQL攻击

• 摘要: 研究通过零知识框架提问，利用文本到SQL模型推断数据库模式，揭示潜在安全隐患。

1. Prism: 分离与评估VLM能力的框架

• 摘要: Prism框架通过分离视觉感知和推理过程，评估VLM能力。该框架结合VLM和LLM，实现高效视觉语言任务处理，显著降低成本。

1. 大型语言模型在生成表格数据中的局限性

• 摘要: 研究表明，现有的大型语言模型在生成合成表格数据方面存在显著不足。通过使模型感知排列，可以部分克服这些缺陷。

1. PostMark：一种鲁棒的黑箱水印技术

• 摘要: PostMark是一种无需访问LLM logits的后处理水印技术，更能抵抗释义攻击，同时保持文本质量。

大模型开源项目

1. MindsDB：企业数据AI平台

• 摘要: MindsDB是一个用Python编写的平台，旨在从企业数据构建AI。它简化了AI模型的创建和部署过程。

1. 迷你自动微分引擎与神经网络库

• 摘要: karpathy项目提供一个小型标量自动微分引擎，并基于此构建了类似PyTorch的神经网络库，使用Jupyter Notebook编写。

1. Claude Opus智能子代理框架

• 摘要: Doriandarko是一个用Python编写的框架，用于智能地编排Claude Opus的子代理。

1. Lobe Chat: 多AI支持的开源聊天框架

• 摘要: Lobe Chat 是一个支持多AI提供商和多模态的开源现代设计聊天框架，支持插件系统，一键免费部署私人ChatGPT应用。