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7天B站涨粉20万,“猫meme”为何风靡全网?
“猫meme”正在入侵互联网。一个名为“ねこのつぶやき”的日本UP主在B站走红,短短半个月涨粉超27万。我们喜欢猫meme,其实也是喜欢一个好故事,亦或一段真实鲜活的人生切片。
英伟达发布Nemotron-4 15B: 8 万亿训练数据,性能超LLaMA-2
英伟达最新推出的大型语言模型Nemotron-415B,以其卓越性能和创新架构引起广泛关注。该模型拥有150亿参数,基于庞大的8万亿文本标注数据进行了预训练。这一成就为大型语言模型的发展和应用提供了崭新的视角。
阿里巴巴等开源语音情感基座模型emotion2vec
情感识别技术在各种场景中都有广泛的应用,如客服机器人根据客户语气调整策略、智能助手根据用户情绪提供建议、情感健康应用监测用户情感状态。为了支持情感理解,上海交通大学、阿里巴巴、复旦大学和香港中文大学的研究者联合开发了通用的语音情感表征模型emotion2vec。这表明emotion2vec不仅在训练数据集上表现优秀能适应不同录音环境,为多样情感任务提供支持。
英伟达最强通用大模型Nemotron-4登场!15B击败62B,目标单张A100/H100可跑
英伟达团队推出了全新的模型Nemotron-4,150亿参数,在8Ttoken上完成了训练。值得一提的是,Nemotron-4在英语、多语言和编码任务方面令人印象深刻。这种能力凸显了Nemotron-415B对广泛的自然语言的深刻理解。
Meta引入全新注意力机制Sytem 2 Attention 提升Transformer架构推理能力
Meta的研究者发表了一项关于Transformer架构的新研究,提出了一种名为System2Attention的全新注意力机制。该研究旨在解决大型语言模型在推理能力上的不足,特别是在处理复杂任务时可能出现的错误。S2A的引入为解决当前LLM推理能力不足的问题提供了一种创新性的解决方案。