帮开发者构建生成式 AI 应用，Meta 和微软合作推出开源模型 Llama 2

帮开发者构建生成式 AI 应用，Meta 和微软合作推出开源模型 Llama 2 Meta 和微软近日合作推出 Llama 2，这是 Meta 公司的下一代开源大型语言模型，可以免费用于研究和商业用途。 微软在新闻稿中表示，Llama 2 旨在帮助开发者和组织，构建生成式人工智能工具和体验。 Azure 客户可以在 Azure 平台上更轻松、更安全地微调和部署 7B、13B 和 70B 参数的 Llama 2 模型，此外通过优化可以在 Windows 本地运行。 Llama 2 模型与 Azure AI 的结合使开发人员能够利用 Azure AI 的强大工具进行模型训练、微调、推理，特别是支持 AI 安全的功能。 微软表示在 Windows 中加入 Llama 2 模型，有助于推动 Windows 成为开发人员根据客户需求构建人工智能体验的最佳场所，并释放他们使用 Windows Subsystem for Linux (WSL)、Windows 终端、Microsoft Visual Studio 和 VS Code 等世界级工具进行构建的能力。 、 、

Meta推出新AI模型 可翻译近百种语言

Meta推出新AI模型 可翻译近百种语言 Facebook的母公司Meta Platforms推出一款人工智能模型，能够翻译和转录数十种语言的语音，是实现跨语言实时交流工具的潜在基础。 路透社报道，Meta星期二在一篇博客文章中表示，其SeamlessM4T模型可以支持近100种语言的文本和语音翻译，以及35种语言的语音到语音翻译。 Meta总裁扎克伯格说，他设想这样的工具能够在元宇宙中促进来自全球各地用户之间的互动。 博客文章中说，Meta将这个模型提供给公众用于非商业用途。 Meta今年推出了一系列的AI模型，其中大部分是免费的。扎克伯格称，开放的AI生态系统对Meta更有利，因为公司通过有效的众包方式为其社交平台创建面向消费者的工具，比对模型的访问收费，获益更多。 对于SeamlessM4T模型，Meta的研究人员在一篇研究论文中表示，他们从约400万小时的“原始音频”中收集了音频训练数据。这些音频源自公开可用的网络数据库，但未具体指明是哪个库。 研究论文说，文本数据来自于去年创建的数据集，这些数据集从维基百科和相关网站中提取内容。

Meta推出新款AI芯片 旨在降低对英伟达的依赖

Meta推出新款AI芯片 旨在降低对英伟达的依赖 Meta转向人工智能服务带来了更高的算力需求。去年这家社交媒体巨头发布了自己的人工智能模型，来与OpenAI的ChatGPT竞争。该公司还给其社交应用程序增加了新的AI功能，包括定制的贴纸和名人脸的聊天机器人角色。去年10月，该公司表示将向支持人工智能的基础设施投入高达350亿美元，包括数据中心和硬件。其首席执行官扎克伯格当时对投资者表示：“人工智能将是我们2024年最大的投资领域。”这些支出中的很大一部分可能仍将流向生产热门的H100显卡的英伟达。今年早些时候，扎克伯格表示将采购35万块每块售价数万美元的此类芯片。但自研芯片的科技巨头也越来越多。除了Meta，亚马逊旗下AWS、微软公司和Alphabet Inc．旗下谷歌也都在试图摆脱这种代价高昂的依赖性。然而该进程难以一蹴而就。到目前为止，这些努力并没有削弱业界对英伟达人工智能加速器的旺盛需求。 ... PC版： 手机版：

第一财经 - 直播区<b>AI大模型催生巨大算力需求 市场“热捧”助推科技成果转化加速 |</b> 随着大模型等AI工具的快速发

第一财经 - 直播区 <b>AI大模型催生巨大算力需求 市场“热捧”助推科技成果转化加速 |</b> 随着大模型等AI工具的快速发展，高性能算力需求呈现爆发趋势，并推动通用算力向超算、智...| #财经 #新闻 #资讯

Meta正构建巨型AI模型 支持旗下所有产品的视频推荐引擎

Meta正构建巨型AI模型 支持旗下所有产品的视频推荐引擎 Meta旗下负责Facebook平台的汤姆·艾里森（Tom Alison）透露，这个项目是公司“2026年技术发展蓝图”的关键一环。他详细解释称，这一全新AI推荐模型将不仅支持类似于TikTok的Reels短视频服务，还将覆盖更多的传统长视频内容。艾里森在旧金山的摩根士丹利科技会议上提到，目前Meta对各个产品均采用独立的推荐模型，如Reels、Groups和核心的Facebook信息流等。新的巨型AI模型预计将改变这一局面，实现平台间的统一推荐。作为Meta进军人工智能领域的重要一步，该公司已在购买英伟达GPU上投入数十亿美元。这些GPU是AI研究人员训练大语言模型的主要工具，为ChatGPT等生成式人工智能模型提供动力。艾里森还具体说明了Meta技术蓝图的“第一阶段”，即公司正在将现有推荐系统从传统计算机芯片转向GPU，以提高产品性能。他透露，受去年大语言模型热潮影响，Meta高层对这些模型处理海量数据及具备聊天等通用能力的表现深感震撼。因此，Meta看到了开发能跨产品应用的巨型推荐模型的潜力，并在去年迅速搭建了这一新架构。目前，该模型已在Reels短视频服务上初步测试。艾里森进一步指出，这种新的“模型架构”在Facebook核心应用上取得显著成效，帮助增加了8%至10%的观看时间。这表明该模型在数据学习能力上超越前代模型。他强调，Meta正在加大投资，以确保能够在合适的硬件上扩大这些模型的规模。目前，该公司正在系统架构的“第三阶段”，重点是验证新技术的有效性，并推广至多个产品。艾里森表示：“我们的目标不仅是为Reels短视频服务提供动力，还计划使用单一的巨型模型驱动整个视频推荐生态系统，并最终将信息流推荐产品纳入其中。我们相信，这样不仅能使推荐内容更吸引人、更相关，还能提升推荐引擎的反应速度。”若计划成功，它将如何改变用户体验？艾里森解释说：“比如，用户在Reels中发现感兴趣的内容，当回到Facebook信息流时，基于之前的数据和模型分析，我们能为他们展示更多类似内容。”为支撑这一宏伟计划，艾里森透露Meta已积累大量GPU资源。这些高性能计算单元不仅用于驱动视频推荐模型，还将支持公司在更广泛生成式人工智能领域的项目，例如开发智能数字助理。Meta正探索生成式人工智能技术的多种应用场景，包括在核心信息流中加入更复杂的聊天工具，允许用户在看到感兴趣的内容时，通过简单操作就能获取更多相关信息。例如，面对泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的相关推荐帖子，用户可能仅需点击一个按钮，即可向Meta AI提问，获得更多信息。此外，Meta还计划将AI聊天工具整合至群组中，比如在Facebook的烘焙群组中，成员能就甜点制作问题直接从数字助理获得答案。艾里森称：“我相信，我们有能力将生成式人工智能带入到多用户的互动环境中去。” ... PC版： 手机版：

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GitHub上一款开源的图像修复工具：Lama Cleaner，基于 SOTA AI 模型构建，功能颇为齐全。 可用于快速去除图像中各种物品、人物、字体、水印等对象，并支持老照片修复、文本替换图像内容等。 | #工具