Meta 开源多感官人工智能模型

Meta 开源多感官人工智能模型 宣布了一个新的开源人工智能模型，该模型将多个数据流链接在一起，包括文本、音频、视觉数据、温度和运动读数。 该模型目前还只是一个研究项目，没有直接的消费者或实际应用，但它指向了生成式人工智能系统的未来，可以创造身临其境的多感官体验，并表明Meta在OpenAI和谷歌等竞争对手变得越来越隐秘的时候，仍在继续分享人工智能研究。 标签: #Meta #AI 频道: @GodlyNews1 投稿: @Godlynewsbot

速报：DeepSeek 刚刚发布了另一个开源人工智能模型 Janus-Pro-7B。

速报：DeepSeek 刚刚发布了另一个开源人工智能模型 Janus-Pro-7B。 是的，刚刚。 它具有多模态功能（可生成图像），在 GenEval 和 DPG-Bench 基准测试中击败了 OpenAI 的 DALL-E 3 和 Stable Diffusion。 绝对是故意的！ 绝逼下空单了

GitHub和其他公司呼吁在欧盟人工智能法案中增加对开源的支持。他们希望一些规则可以放宽以便促进开源人工智能的发展。

GitHub和其他公司呼吁在欧盟人工智能法案中增加对开源的支持。他们希望一些规则可以放宽以便促进开源人工智能的发展。 在一份发给欧盟政策制定者的文件中，包括GitHub、Hugging Face、Creative Commons等在内的公司，希望欧盟在考虑最终确定《人工智能法案》时，鼓励更多地支持不同人工智能模型的开源开发，EleutherAI、LAION和Open Future也在该文件上签署了意见。 他们在最终规则出台之前向欧洲议会提出的建议清单包括更清晰地定义人工智能组件，明确爱好者和研究人员在开源模型上的工作不会从人工智能中获得商业利益，允许对人工智能项目进行有限的实际测试，并为不同基础模型设定相应要求。

IBM宣布在watsonx上提供开源Mistral AI模型

IBM宣布在watsonx上提供开源Mistral AI模型 这有可能将延迟时间缩短 35-75%，具体取决于批量大小加快洞察时间。这是通过一个称为量化的过程实现的，该过程减少了 LLM 的模型大小和内存需求，反过来又能加快处理速度，有助于降低成本和能耗。Mixtral-8x7B 的加入扩展了 IBM 的开放式多模型战略，以满足客户的需求，为他们提供选择和灵活性，从而在其业务中扩展企业人工智能解决方案。通过数十年的人工智能研发、与 Meta 和 Hugging Face 的开放合作以及与模型领导者的合作，IBM 正在扩展其模型目录，并引入新的功能、语言和模式。IBM 的企业就绪基础模型选择及其 watsonx 人工智能和数据平台可以帮助客户利用生成式人工智能获得新的洞察力和效率，并基于信任原则创建新的业务模式。IBM 可帮助客户为金融等目标业务领域的正确用例和性价比目标选择正确的模型。Mixtral-8x7B 采用了稀疏建模（一种创新技术，只查找和使用数据中最重要的部分，以创建更高效的模型）和专家混合技术（Mixture-of-Experts）的组合，后者将擅长并解决不同部分问题的不同模型（"专家"）结合在一起。Mixtral-8x7B 模型因其能够快速处理和分析海量数据，提供与背景相关的见解而广为人知。IBM 软件公司产品管理与增长高级副总裁 Kareem Yusuf 博士说："客户要求有选择性和灵活性，以便部署最适合其独特用例和业务要求的模型。通过在watsonx上提供Mixtral-8x7B和其他模型，我们不仅为他们提供了部署人工智能的可选性，还为人工智能构建者和业务领导者提供了一个强大的生态系统，使他们能够利用工具和技术推动不同行业和领域的创新。"本周，IBM还宣布在watsonx上提供由ELYZA公司开源的日本LLM模型ELYZA-japanese-Llama-2-7b。IBM还在watsonx上提供Meta的开源模型Llama-2-13B-chat和Llama-2-70B-chat以及其他第三方模型，未来几个月还将提供更多。 ... PC版： 手机版：

OpenAI 和 Meta 准备推出具有“推理”能力的新人工智能模型

OpenAI 和 Meta 准备推出具有“推理”能力的新人工智能模型 OpenAI 和 Meta 即将发布新的人工智能模型，他们表示这些模型将具备推理和规划的能力，这是在机器中实现超人认知的关键步骤。本周，OpenAI 和 Meta 的高管表示，他们正准备推出其大型语言模型的下一个版本。Meta 表示将在未来几周内开始推出 Llama 3，而微软支持的 OpenAI 表示，其下一个模型 GPT-5 将“很快”推出。Meta 人工智能研究副总裁乔尔•皮诺表示：“我们正在努力研究如何让这些模型不仅能说话，还能真正推理、规划……拥有记忆”。OpenAI 首席运营官布拉德•莱特卡普在接受记者采访时表示，下一代 GPT 将在解决推理等“难题”方面取得进展。他说：“我们将开始看到人工智能能够以更复杂的方式完成更复杂的任务。”“我认为，我们才刚刚开始触及这些模型推理能力的表面。” （）

中国缺少自己的OpenAI 正利用开源技术缩小差距

中国缺少自己的OpenAI 正利用开源技术缩小差距 以下为部分内容翻译：英伟达在股市上的亮眼表现，突显了芯片质量及其可用性在决定人工智能时代胜者的关键作用。然而，想要全面评估这一领域的早期领先优势，还需要考虑到另一个重要因素。中国正在努力自主研发芯片或向英伟达增加采购量，但在其众多科技巨头和初创企业中，还没有出现能与OpenAI相匹敌的主流人工智能竞争者。在美国，由微软、谷歌、亚马逊等科技巨头及OpenAI、Anthropic等资深初创企业主导的人工智能市场，Anthropic最近从亚马逊那里获得了高达27亿美元的投资。而中国在这一领域的发展则相对较晚。在这个快速发展的领域里，美国与中国之间的差距依然显著。美国咨询公司DentonsGlobal Advisors负责中国和技术政策的高级副总裁保罗·特里奥罗（Paul Triolo）指出：“领先的中国企业以ChatGPT为标杆，正表明他们在人工智能领域落后。”人工智能风险投资公司Leonis Capital的合伙人珍妮·肖（Jenny Xiao）也表示：“能够自主支持大语言模型研发的公司非常少，背后需要的是巨额资金支持。在这方面，硅谷无疑处于领先地位。”从投资角度来看，美国仍然是全球人工智能领域最大的投资市场。根据市场研究机构CBInsights的数据，2023年全球对人工智能公司的投资总额达到425亿美元，其中对新一代人工智能公司的投资占了近一半。在美国，由风险投资和企业投资者的热情推动下，人工智能领域的投资热潮总额达到310亿美元，涉及1151笔交易。其中，OpenAI、Anthropic和Inflection等公司的巨额融资尤为引人注目。相比之下，中国在同期的68笔交易中筹集了20亿美元资金，与2022年的377笔交易和55亿美元相比呈现下降趋势。人工智能投资者、知名播客TechBuzz China的联合创始人马睿表示：“在构建新一代人工智能基础模型方面，中国明显处于劣势。”虽然中国在由OpenAI和谷歌的Gemini等主导的基础模型领域稍显落后，但正在积极利用Meta的Llama 1等开源大语言模型缩小与发达国家的差距。特里奥罗也提到，即便处于落后地位，中国的竞争者依然在不断优化美国现有的模型。马睿进一步解释说：“当前，许多中国模型实际上是基于Llama的衍生版本，业界普遍认为，这些衍生模型在技术上仍落后于美国的领军企业OpenAI及其视频模型Sora，大约落后一到两年。”尽管如此，中国拥有庞大的技术人才库，这将在未来人工智能竞争中发挥关键作用。根据保尔森基金会（Paulson Institute）旗下智库Marco Polo的研究，全球60%的顶尖人工智能机构位于美国，美国仍然是人工智能精英的首选工作地，占比为57%，而中国大约为12%。研究同时揭示了中国的某些优势。在培养顶尖人工智能研究人员（基于本科学位）方面，中国以47%的占比领先美国的18%。中国的新一代人工智能市场也展示了巨大潜力，能够迅速实现大规模应用。以百度为例，其2023年8月发布的ChatGPT竞争者文心一言，在短时间内吸引了1亿用户。三星计划将百度的人工智能模型集成到新款Galaxy S智能手机中，而苹果与百度就为iPhone 16提供生成式人工智能技术的合作也受到广泛关注。在推动人工智能发展的道路上，多家中国公司正在努力前行，并得到了中国科技市场主要参与者的支持。百度、阿里巴巴等大型云计算公司，以及字节跳动、腾讯等社交媒体和技术巨头都在积极投入这一领域。此外，商汤科技、科大讯飞、旷视科技和地平线机器人等科技公司，以及许多研究机构也在为之努力。月之暗面公司，在阿里巴巴等资助下，正致力于开发能处理长内容输入的大语言模型。同时，由前谷歌中国总裁李开复创立的零一万物公司，也成功开源了其生成式人工智能模型，并获得了阿里巴巴和创新工场的投资。中国在特定人工智能领域，如计算机视觉，已经取得了领先地位。马睿强调：“尽管芯片短缺对训练基础模型至关重要，因为需要特定类型的芯片，但在应用层面，这种需求不那么迫切。”特里奥罗认为，人工智能的“真正杀手级应用”将出现在那些愿意投入资金，将这项技术深度融入其业务运营的公司中。例如，阿里巴巴正在努力将人工智能整合进其庞大的电商生态系统。业内表示，尽管华为在过去一年中在消费市场上与苹果的iPhone展开了激烈竞争并取得了一定成就，但其野心不仅限于此。华为计划利用其内部硬件为特定行业（如采矿）开发定制的人工智能解决方案。波士顿咨询集团的研究显示，这个更广泛的新一代人工智能市场可能还需要一段时间才能在科技领域之外实现突破和发展。在接受调查的1400名业界高管中，有60%的人表示正在等待新一代人工智能相关法规的完善，而仅有6%的公司已经对其员工进行了新一代人工智能工具的培训。虽然许多中国开发者使用的开源新一代人工智能技术促进了全球合作，并随着技术进步共享见解，但业内也提醒，开源同时带来了一系列关于确保模型质量、安全性以及管理偏见和潜在的人工智能滥用的问题。 ... PC版： 手机版：