APPL: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT）

:一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT）主要特征通过与Python无缝集成实现可读性和可维护性：APPL将自然语言提示无缝嵌入到Python程序中，保持提示的可读性，同时继承宿主编程语言的模块化、可重用性、动态性和生态系统。灵活及时的工程：除了允许使用Python控制流和提示的模块化分解之外，APPL还提供提示编码助手，以模块化和可维护的方式促进提示编程。通过异步计算自动并行化：APPL异步安排LLM调用，利用它们之间潜在的独立性来促进高效的并行化。这减轻了用户手动管理同步的负担，几乎不需要额外的工作。平滑的工具调用集成：APPL提供了直观的方法将Python函数转换为LLM可以调用的工具，使用户可以轻松地将现有的Python库和函数与LLM集成。跟踪和故障恢复：APPL跟踪LLM调用的执行并支持从故障中恢复，这对于LLM编程范例中的调试和错误处理至关重要。更多功能：APPL还为使用的多个LLM后端提供统一的接口litellm，使用的结构化生成instructor以及许多其他功能。

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架预训练已经成为人工智能技术的重要组成部分，为大量人工智能相关任务带来了显著提升。TencentPretrain是一个用于对文本、图像、语音等模态数据进行预训练和微调的工具包。TencentPretrain遵循模块化的设计原则。通过模块的组合，用户能迅速精准的复现已有的预训练模型，并利用已有的接口进一步开发更多的预训练模型。通过TencentPretrain，我们建立了一个模型仓库，其中包含不同性质的预训练模型（例如基于不同模态、编码器、目标任务）。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用。TencentPretrain继承了的部分工作，并在其基础上进一步开发，形成支持多模态的预训练模型框架。TencentPretrain有如下几方面优势:可复现TencentPretrain已在许多数据集上进行了测试，与原始预训练模型实现（例如BERT、GPT-2、ELMo、T5、CLIP）的表现相匹配模块化TencentPretrain使用解耦的模块化设计框架。框架分成Embedding、Encoder、Target等多个部分。各个部分之间有着清晰的接口并且每个部分包括了丰富的模块。可以对不同模块进行组合，构建出性质不同的预训练模型多模态TencentPretrain支持文本、图像、语音模态的预训练模型，并支持模态之间的翻译、融合等操作模型训练TencentPretrain支持CPU、单机单GPU、单机多GPU、多机多GPU训练模式，并支持使用DeepSpeed优化库进行超大模型训练模型仓库我们维护并持续发布预训练模型。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用SOTA结果TencentPretrain支持全面的下游任务，包括文本/图像分类、序列标注、阅读理解、语音识别等，并提供了多个竞赛获胜解决方案预训练相关功能TencentPretrain提供了丰富的预训练相关的功能和优化，包括特征抽取、近义词检索、预训练模型转换、模型集成、文本生成等#框架

英国制定规则 提高人工智能模型训练透明度

英国制定规则提高人工智能模型训练透明度据英国金融时报，英国部长们正在制定计划，以提高科技公司训练人工智能模型的透明度。此前，创意产业对未经许可或付费的作品被复制和使用表示担忧。英国文化大臣弗雷泽表示，政府将首次尝试针对人工智能团体使用电视节目、书籍和音乐等材料制定规则。弗雷泽称，部长们最初将把重点放在确保人工智能开发人员使用哪些内容来训练他们的模型上，以提高透明度，这实际上将使该行业能够看到其生产的成果是否被剽窃。

Pile-T5：更好的通用预训练语言模型

：更好的通用预训练语言模型Pile-T5通过在Pile数据集上预训练T5模型，并使用LLAMA分词器，改进了原始T5的编码能力。Pile-T5总体上明显优于原始T5v1.1模型，尤其在代码任务上的提升更大。这主要得益于Pile中包含代码数据以及LLAMA分词器包含编程常用字符。在多个下游任务的微调中，Pile-T5不同规模的模型表现优异，如在SuperGLUE、CodeXGLUE、MMLU和BigBenchHard上的结果。尽管与专门微调的Flan-T5相比略逊色，但Pile-T5仍优于T5v1.1，表明其预训练质量更高，更适合多任务微调。公开了Pile-T5模型在不同训练步长的中间检查点，这有利于模型演化和解释性研究。Pile-T5Large模型在某些任务上的表现不佳，可能存在bug，用户需谨慎使用。

一个免费的现代模型编辑器，适用于具有像素艺术纹理的低多边形和四四方方的模型。 模型可以导出为标准化格式，以进行共享、渲染、3D

一个免费的现代模型编辑器，适用于具有像素艺术纹理的低多边形和四四方方的模型。模型可以导出为标准化格式，以进行共享、渲染、3D打印或在游戏引擎中使用。MinecraftJava和BedrockEdition还有多种专用格式，具有特定于格式的功能。Blockbench具有现代直观的UI，插件支持和创新功能。它是为MinecraftMarketplace创建自定义3D模型的行业标准。#编辑器#3D

华为盘古NLP模型是华为云推出的一种中文自然语言处理模型，是业界首个千亿参数语言预训练模型 1. 它在预训练阶段学习了40T

华为盘古NLP模型是华为云推出的一种中文自然语言处理模型，是业界首个千亿参数中文语言预训练模型1.它在预训练阶段学习了40TB中文文本数据，是最接近人类中文理解能力的AI大模型1.盘古NLP大模型可用于内容生成、内容理解等方面，并首次使用Encoder-Decoder架构，兼顾NLP大模型的理解能力和生成能力，保证了模型在不同系统中的嵌入灵活性3.总之，华为盘古NLP模型是一种中文自然语言处理模型，它是业界首个千亿参数中文语言预训练模型，可用于内容生成、内容理解等方面，并首次使用Encoder-Decoder架构​盘古大模型已经产出工业成果了，HI自动驾驶就是基于盘古模型学习的，问界的语音控制也是，还有个重磅的就是C919的诞生，是中国商飞上海飞机设计研究院联合华为发布了世界首个工业级​流体仿​真大模型东方•御风也是基于盘古模型打造的​华为盘古大模型在工业领域较为出色，大模型的名称是因为，这玩意不是你用个电脑就能跑起来的，就算放到云上让你用，成本和延迟也不允许。所以盘古大模型的性能优化应该没有GPT那么惊艳。至于文心一​言，它是百度的半成品，我认为它的进步的速度会非常快，1-2个月后可见分晓，千万不要以固有思维去理解AI，chatgpt刚出来时也表现一般#文章#AI#科技viaJasonh