SuperMemory官网体验入口 AI知识管理信息整理工具免费使用地址
SuperMemory是一个帮助用户整理和回顾互联网上保存内容的工具,类似于为书签打造的ChatGPT。用户可以通过导入推文或使用Chrome扩展保存网站和内容。如果您希望提高信息整理的效率并增强信息回顾的质量,请立即体验SuperMemory!
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。
入口和粘性决定大模型应用成败!小米场景天然,秀技术参数没意义|小米栾剑@MEET2024
小米集团技术委员会AI实验室大模型团队负责人栾剑,在MEET2024智能未来大会上,透露了小米大模型独有的方法论。作为大模型应用的先行者、率先在手机端跑通大模型的小米,早早将轻量化和本地部署作为自身大模型应用突破点。我今天就讲到这里,谢谢大家。
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。
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。
英伟达发布Nemotron-4:150亿参数通用大模型,目标单张A100/H100可跑
英伟达最新推出的Nemotron-4语言模型引起广泛关注。这一通用大模型拥有150亿参数,经过在8Ttoken上的训练,在英语、多语言和编码任务中表现出色。Nemotron-4的推出标志着英伟达在通用大模型领域的一次重要突破,为单个A100或H100GPU上运行的最佳通用大模型设定了新标准。
谷歌开源Gemma:参数小、性能超越Llama2,可轻松在笔记本上运行
谷歌于2月22日宣布开源大语言模型Gemma,成为其生成式AI领域的新力量。Gemma采用Gemini架构,有20亿、70亿两个版本,分别支持预训练和指令微调。Gemma作为一款参数相对较小但性能异常强大的大模型,将为开发者提供更灵活、高效的AI应用解决方案。
英伟达ChipNeMo使用了多少个参数来训练它的模型
英伟达推出了一个名为ChipNeMo的大语言模型,它有430亿个参数,专门针对芯片设计领域。它可以帮助工程师提升工作效率,简化芯片设计的过程,涵盖了多种任务,如问答、EDA脚本生成和Bug总结等。英伟达的这一行动意味着大语言模型在半导体设计领域的应用迈出了重要的一步,为专业化领域提供了有用的生成式AI模型。
英伟达发布430亿参数大模型ChipNeMo
英伟达最新发布的430亿参数大语言模型ChipNeMo专注于辅助芯片设计,旨在提高工程师的工作效率。这一大语言模型的应用范围广泛,包括问答、EDA脚本生成和Bug总结等任务,使芯片设计变得更加便捷。英伟达的这一举措标志着大语言模型在半导体设计领域的应用迈出了重要的一步,为专业化领域提供了有用的生成式AI模型。