RT Hao Chen

Databricks 5000名员工原创了15000个比GPT质量更好的数据集用于Dolly 2.0，并开源

Databricks5000名员工原创了15000个比GPT质量更好的数据集用于Dolly2.0，并开源Databricks：我们正在开源整个，包括训练代码、数据集和模型权重，所有这些都适合商业用途。这意味着任何组织都可以创建、拥有和定制可以与人交谈的强大LLM，而无需支付API访问费用或与第三方共享数据。如何开始？要下载Dolly2.0模型砝码，只需访问页面并访问上的Dolly存储库以下载.并加入我们的，了解如何为您的组织利用LLM。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

RT 九原客

RT 九原客论文阅读：FrugalGPT，降低LLM的成本。常规方法：1.优化Prompt2.Query合并3.语义相似缓存4.使用贵模型对便宜模型微调LLM级联：（重点）5.便宜模型回答后对回答自动打分，分数过低则调用更贵的模型，直到调用GPT-4感觉可以用LangChain自己实现一个。

Google DeepMind 发布视觉语言动作模型 RT-2

GoogleDeepMind发布视觉语言动作模型RT-2GoogleDeepMind今日发布了一种新的AI模型RoboticsTransformer2（RT-2），可以帮助训练机器人理解扔垃圾等任务。在论文中，谷歌介绍RT-2是一种新型视觉语言动作（VLA）模型，从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令，同时保留网络规模能力。例如，可以帮助训练机器人理解扔垃圾等任务。RT-2表明，视觉语言模型（VLM）可以转换为强大的视觉语言动作（VLA）模型，该模型可以通过将VLM预训练与机器人数据相结合来直接控制机器人。RT-2不仅是对现有VLM模型的简单而有效的修改，而且还显示了构建通用物理机器人的前景，该机器人可以推理、解决问题和解释信息，以在现实世界中执行各种任务。论文：https://robotics-transformer2.github.io/assets/rt2.pdf来源：https://www.deepmind.com/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

RT 宝玉厉害了，Llama2可以运行在iPhone和iPad上了

RT 宝玉厉害了，Llama2可以运行在iPhone和iPad上了BohanHou: #Llama2isrunningoniPhone,iPadnativelywithGPUacceleration.Nointernetconnectionisrequired.SeeIOSinstructionstogetthetestflightappnow:https://mlc.ai/mlc-llm/docs/get_started/try_out.htmlhttps://twitter.com/bohanhou1998/status/1681682445937295360/photo/1

RT Jiayuan

RT Jiayuan基于Toolformer这篇论文的灵感，在GPT-3的模型上fine-tune了一个新的模型，可以用来控制外部应用和API。因为现在数据量还比较少，所以效果还比较一般，仅能处理一些基础的操作，后面会针对性优化一下，可以看成是mini版的AdeptAI。AdeptAI前几天刚融资了3.5亿$，AGIisthefutureJiayuan: 1/把Meta前两天发布的这篇论文读了一遍，mindblowing这篇论文被近期ChatGPT&BingChat的风头盖过去了，不过我感觉论文中提到的内容可能是未来LanguageModel发展的一个重要的分支。--thread--

RT Dott