AI 文摘

斯坦福Monarch-32k检索模型发布,优于闭源模型;网络安全领域语言模型开源;开放式精调模型NR完成500万美元种子轮融资





作者: 人工智能技术与时代人物风云 来源: 人工智能技术与时代人物风云

1. 斯坦福Monarch-32k检索模型发布,比闭源嵌入式模型表现更佳

Together Compute一直在探索不同的Transformer替代方案。最近,他们发布了一款检索模型,该模型的表现优于许多闭源嵌入式模型,适用于检索任务。该模型命名为Monarch Mixer 32k。它是一个基于深度神经网络的模型,可以将查询和文档转换为嵌入式表示,并计算它们之间的相似性得分。它的特点是,它使用了一种称为“Monarch Mixer”的新型注意力机制,该机制可以显著提高检索性能。该模型在许多基准数据集上进行了广泛的评估和比较,结果表明,它的表现远远优于其他检索模型。

划重点

  • Together Compute发布了一款检索模型,该模型的表现优于许多闭源嵌入式模型,适用于检索任务。

  • 该模型命名为Monarch Mixer 32k,是一个基于深度神经网络的模型,可以将查询和文档转换为嵌入式表示,并计算它们之间的相似性得分。

  • 该模型使用了一种称为“Monarch Mixer”的新型注意力机制,该机制可以显著提高检索性能。

标签:Together Compute , Monarch Mixer 32k , 检索模型

原文链接见文末/1[1] ####

2. 网络安全领域语言模型发布,拥有33B参数

近日,一种33B参数的网络安全语言模型发布,该模型同时具备进攻性和防御性。这是一种通用编码模型,可以协助网络安全任务。这意味着,您可以使用它来保护您的网络,并学习如何防范不同的黑客攻击和漏洞。该模型的发布将有助于网络安全领域的进一步发展。

划重点

  • 网络安全语言模型参数为33B

  • 模型具备进攻性和防御性

  • 该模型可用于网络安全任务

标签:网络安全 , 语言模型 , 防御性

原文链接见文末/2[2] ####

3. Swarovski开发AI智能双筒望远镜,能识别9000种鸟类和野生动物

Swarovski推出了一款AI智能双筒望远镜,能够识别9000多种鸟类和野生动物,同时还能拍摄照片和视频。这个智能双筒望远镜内置了AI算法,可以对拍摄的图像进行分析和识别,从而快速准确地识别出目标物体。这款智能双筒望远镜具有高度的精度和准确性,几乎可以100%地识别各种常见的鸟类和野生动物。此外,这款智能双筒望远镜还具有高清拍摄功能,可以拍摄出清晰的照片和视频。如果你是一位爱好者,或者是一名野生动物保护工作者,那么这款智能双筒望远镜无疑是你不可或缺的好帮手。

划重点

  • Swarovski开发了一款AI智能双筒望远镜,能够识别9000多种鸟类和野生动物。

  • 这款智能双筒望远镜具有高度的精度和准确性,几乎可以100%地识别各种常见的鸟类和野生动物。

  • 此外,这款智能双筒望远镜还具有高清拍摄功能,可以拍摄出清晰的照片和视频。

标签:AI智能双筒望远镜 , 野生动物保护 , 鸟类识别

原文链接见文末/3[3] ####

4. MiniMA项目开源:高效压缩的语言模型

MiniMA项目致力于将大型语言模型压缩成小型学生模型的挑战。研究人员发现了不同学生模型的一致最优容量差,并利用这一发现创建了MiniMA,它是从一个7B教师模型中压缩出来的3B模型。MiniMA在效率和性能方面创造了新的基准。

划重点

  • MiniMA项目发布,挑战大型语言模型压缩

  • MiniMA从7B教师模型中压缩出3B模型

  • MiniMA在效率和性能方面创造了新的基准

标签:MiniMA , 语言模型 , GitHub

原文链接见文末/4[4] ####

5. Triplit开源:实时同步浏览器与服务器数据的数据库

Triplit是一个能够实现实时同步浏览器与服务器数据的数据库。通过Triplit,用户可以快速创建实时应用程序。Triplit提供了一种简单的方式来管理数据,并在浏览器和服务器之间同步数据。Triplit还提供了一个易于使用的API,使得开发人员可以快速创建应用程序并在实时中进行同步。Triplit已经在GitHub上开源。

划重点

  • Triplit是一个实时同步浏览器与服务器数据的数据库

  • 用户可以快速创建实时应用程序

  • Triplit提供了一个易于使用的API,使得开发人员可以快速在实时中进行同步

标签:Triplit , 实时同步 , 数据库

原文链接见文末/5[5] ####

6. 谷歌云推出新AI工具,为零售商提供更好的在线购物体验

谷歌推出了一套新的工具,使用生成式人工智能技术,旨在增强在线购物体验和零售运营。该套件包括一个基于生成式AI技术的聊天机器人,可用于网站和移动应用程序,提供个性化的产品推荐。此外还有一个大型语言模型功能,可改善产品搜索。预计在今年晚些时候将更广泛地推出。这些工具将帮助零售商提高销售额并增强其竞争力。

划重点

  • 谷歌云推出新的AI工具,使用生成式人工智能技术,旨在增强在线购物体验和零售运营。

  • 这些工具将帮助零售商提高销售额并增强其竞争力。

  • 该套件包括一个基于生成式AI技术的聊天机器人,可用于网站和移动应用程序,提供个性化的产品推荐。

标签:谷歌云 , AI工具 , 零售商

原文链接见文末/6[6] ####

7. 如何通过简单语言提升代码翻译效果

最近的一项研究表明,为代码添加简单语言解释显著提高了语言模型在19种不同编程语言之间的翻译效果,特别是对于复杂代码的翻译。这项研究由GitHub和OpenAI共同完成,GitHub在其代码库中添加了简单语言解释,并使用这些解释进行代码翻译,结果显示这种方法比使用没有解释的代码更加准确。研究人员表示,这项研究结果可以帮助开发人员更好地理解代码,并且可以提高跨语言团队之间的沟通效率。

划重点

  • 为代码添加简单语言解释显著提高了语言模型在19种不同编程语言之间的翻译效果

  • GitHub在其代码库中添加了简单语言解释,并使用这些解释进行代码翻译

  • 这项研究结果可以帮助开发人员更好地理解代码,并且可以提高跨语言团队之间的沟通效率

标签:GitHub , 代码翻译 , 语言模型

原文链接见文末/7[7] ####

8. 论文:自我监督学习提高歌声合成相似度和泛化性能

研究人员开发了一种新的框架来更好地理解和分析歌声。通过在孤立的人声轨道上进行自我监督学习,并专注于域外泛化,他们在歌声相似性和合成等任务上取得了进展,从而改进了现有技术。这种新方法可以通过对歌声的不同部分进行学习和训练,提高歌声合成的品质和准确性。

划重点

  • 新的框架可以更好地理解和分析歌声

  • 自我监督学习提高歌声合成相似度和泛化性能

  • 新方法可以提高歌声合成的品质和准确性

标签:歌声合成 , 自我监督学习 , 泛化性能

原文链接见文末/8[8] ####

9. 开放式精调模型Nous Research完成500万美元的种子轮融资

Nous Research是最好的开放式精细调整模型的创建者。最近,该公司完成了500万美元的种子轮融资,以继续构建模型。该公司的模型可用于各种应用程序,包括语音识别、自然语言处理和计算机视觉。

划重点

  • Nous Research完成了500万美元的种子轮融资

  • 该公司创建了最好的开放式精细调整模型

  • 该公司的模型可用于各种应用程序

标签:Nous Research , 种子轮融资 , 精细调整模型

原文链接见文末/9[9] ####

####每日AIGC

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参考资料

[1]

原文链接见文末/1: https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2024-01-11-m2-bert-retrieval?utm_source=talkingdev.uwl.me

[2]

原文链接见文末/2: https://huggingface.co/whiterabbitneo/WhiteRabbitNeo-33B-v1?utm_source=talkingdev.uwl.me

[3]

原文链接见文末/3: https://www.designboom.com/technology/marc-newson-swarovski-optik-world-first-ai-binoculars-ax-visio-ces-2024-01-11-2024/?utm_source=talkingdev.uwl.me

[4]

原文链接见文末/4: https://github.com/genezc/minima?utm_source=talkingdev.uwl.me

[5]

原文链接见文末/5: https://github.com/aspen-cloud/triplit?utm_source=talkingdev.uwl.me

[6]

原文链接见文末/6: https://www.cnbc.com/2024/01/11/google-cloud-launches-new-generative-ai-tools-for-retailers.html?utm_source=talkingdev.uwl.me

[7]

原文链接见文末/7: https://github.com/pootiet/explain-then-translate?utm_source=talkingdev.uwl.me

[8]

原文链接见文末/8: https://arxiv.org/abs/2401.05064v1?utm_source=talkingdev.uwl.me

[9]

原文链接见文末/9: https://nousresearch.com/?utm_source=talkingdev.uwl.me

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