大模型日报 2024-08-26

2024-08-28 01:12
文章标签 模型 2024 日报 26 08

本文主要是介绍大模型日报 2024-08-26,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

大模型日报

2024-08-26

大模型资讯

  1. AWS通过数据驱动方法提升大语言模型的信息检索
  • 摘要: AWS采用元数据、合成问答和元知识摘要等数据驱动方法,提升大语言模型的信息检索的准确性和相关性。
  1. MIT研究人员利用大型语言模型识别复杂系统问题
  • 摘要: MIT的研究人员使用大型语言模型来识别复杂系统中的问题,例如在风电场中找到一个故障的涡轮机。这一过程涉及分析数百个信号和数百万个数据点,类似于大海捞针。
  1. 研究显示GPT-4在金融预测方面优于人类
  • 摘要: 一项新研究表明,GPT-4在金融预测方面表现优于人类。基于GPT-4的交易策略比大盘更具盈利性,具有更高的夏普比率和阿尔法收益。
  1. AI模型更新需重建,成本高昂
  • 摘要: 新研究表明,AI模型每次更新时需要完全重新训练以学习新概念,这对AI公司来说是一个昂贵的问题。
  1. 麻省理工开发语言引导机器人导航的AI技术
  • 摘要: 麻省理工学院的研究人员开发了一种利用大型语言模型来引导机器人完成任务的AI导航方法。该技术通过处理文本信息,实现了更高效的机器人导航能力。
  1. 图结构融合语言模型:GraphRAG综合研究
  • 摘要: 大型语言模型(如GPT-4、Qwen2和LLaMA)在人工智能领域尤其是自然语言处理方面取得了革命性进展。本文对GraphRAG进行综合研究,探讨如何将图结构融入语言模型中,以提升其性能和应用范围。
  1. LinkedIn发布Liger内核:提升LLM训练效率20%,减少内存使用60%
  • 摘要: LinkedIn推出了Liger(Linkedin GPU Efficient Runtime)内核,这是一款革命性工具,可将大语言模型(LLM)训练效率提高20%以上,同时减少60%的内存使用。
  1. TWLV-I: 构建稳健视觉表示的视频基础模型
  • 摘要: TWLV-I是一种新的视频基础模型,能够为基于运动和外观的视频构建稳健的视觉表示。语言基础模型(LFMs)和大规模语言模型(LLMs)已展示了其高效处理多任务的能力。
  1. CLAIR:通过对比学习解决AI模型对齐中的不确定性
  • 摘要: CLAIR(对比学习从AI修正)是一种新的方法,通过锚定偏好优化(APO)解决AI模型对齐中的不确定性问题。该方法特别针对大语言模型(LLMs)的开发,旨在使这些模型更好地与人类需求对齐。
  1. 基于大语言模型的信息提取在放射学报告中的应用综述
  • 摘要: 放射影像是全球广泛使用的诊断方法,但放射学报告中的自由文本并未被充分利用。本文综述了基于大语言模型的信息提取方法在放射学报告中的应用,探讨了其潜力和挑战。

大模型产品

  1. Hey!: AI编程助手
  • 摘要: Hey! 是一个免费开源的CLI工具,适用于Linux、Mac和Windows用户,集成强大的大语言模型,解决开发问题。
  1. Seven24.ai:智能反馈转任务
  • 摘要: Seven24.ai通过收集和分析反馈,将其转化为可执行任务。创建工作区,AI分析反馈并按重要性排序任务。
  1. 定制AI新闻机器人
  • 摘要: Custom Craft Bot是一款AI驱动的工具,每天为您的X账号自动分享相关新闻,轻松提升社交媒体内容。
  1. EarlyBird:即时Upwork警报及AI提案
  • 摘要: 通过即时Upwork工作警报和AI生成的提案,EarlyBird帮助您更快更高效地找到理想的工作机会。
  1. Aurore.ai:工作游戏好伙伴
  • 摘要: Aurore.ai让你在游戏和工作中都有一个陪伴,随时聊天、出谋划策,让每一刻更有趣,任务更轻松。
  1. SubEasy.ai:AI字幕转录翻译平台
  • 摘要: SubEasy.ai提供自动转录和翻译服务,支持100种语言,具备高准确性和上下文感知AI翻译功能。

大模型论文

  1. RuleAlign: 提升LLM医学诊断能力
  • 摘要: RuleAlign框架通过对齐诊断规则,提升LLM在医疗对话中的信息收集和诊断推理能力,实验结果有效。
  1. MuMA-ToM:多模态多智能体心智理论基准
  • 摘要: MuMA-ToM是首个评估多模态多智能体交互中心智推理的基准,验证了其在人类实验中的有效性,并提出了新模型LIMP。
  1. Jamba-1.5:混合Transformer-Mamba模型
  • 摘要: Jamba-1.5是基于混合Transformer-Mamba架构的新指令调优大模型,提供高效长上下文处理,发布了94B和12B参数两种模型。
  1. ssProp: 能效训练卷积神经网络
  • 摘要: 提出一种通用能效卷积模块,通过通道稀疏性和梯度选择调度器减少40%计算,降低能耗和碳足迹,同时改善模型性能。
  1. 评估与构建多功能医学大语言模型
  • 摘要: 本文提出MedS-Bench基准,评估六个LLMs在11个临床任务中的表现,并开发了医学指令调优数据集MedS-Ins,显著提升模型性能。
  1. MEDCO:基于多代理框架的医学教育助手
  • 摘要: MEDCO是一个多代理的医疗教育系统,通过模拟真实医疗培训环境,提升学生提问能力和多学科协作,实验显示其有效性。
  1. GenderCARE: 评估与减少LLM性别偏见的综合框架
  • 摘要: GenderCARE框架通过创新标准、评估、减少技术和评估指标,全面量化和减少大语言模型中的性别偏见,显著提高公平性。
  1. Vintern-1B: 高效越南语多模态大模型
  • 摘要: Vintern-1B是一个拥有10亿参数的多模态大模型,适用于越南语OCR、文档提取和问答任务,并开源了多个越南语VQA数据集。
  1. 时序序列感知模型用于少样本动作识别
  • 摘要: 本文提出一种新颖的时序序列感知模型,通过序列感知适配器整合空间和时序信息,提升少样本动作识别性能。

大模型开源项目

以上就是20240826的大模型日报,很高兴为你服务!

本文由 mdnice 多平台发布

这篇关于大模型日报 2024-08-26的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1113308

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供,流动式起重机司机证模拟考试题库是根据流动式起重机司机最新版教材,流动式起重机司机大纲整理而成(含2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题参考答案和部分工种参考解析),掌握本资料和学校方法,考试容易。流动式起重机司机考试技

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享(附原数据表)

原文链接: https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日,小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞,这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示,公司准备量产,并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车,探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉,业内人士对飞行汽车行业

高效录音转文字:2024年四大工具精选!

在快节奏的工作生活中,能够快速将录音转换成文字是一项非常实用的能力。特别是在需要记录会议纪要、讲座内容或者是采访素材的时候,一款优秀的在线录音转文字工具能派上大用场。以下推荐几个好用的录音转文字工具! 365在线转文字 直达链接:https://www.pdf365.cn/ 365在线转文字是一款提供在线录音转文字服务的工具,它以其高效、便捷的特点受到用户的青睐。用户无需下载安装任何软件,只

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费