华为公布 AI 框架 “升思 Mindspore” 成绩单

华为公布AI框架“升思Mindspore”成绩单3月22日，由升思MindSpore开源社区等开源组织联合主办的“升思人工智能框架峰会2024”在北京国家会议中心举办。升思Mindspore是华为在2020年开源的人工智能框架。会上，华为公司ICTMarketing总裁周军表示，目前，升思Mindspore社区核心贡献者超过2.5万名；升思Mindspore经过4年的发展，超过687万用户下载安装使用，在码云千万开源项目综合排名第一，服务企业数量超过5500家。升思Mindspore开源500多个模型，支持伙伴孵化、适配50多个大模型。3月22日，升思Mindspore2.3版本全新发布。目前，升思MindSpore位居中国人工智能框架使用率排名前列。2023年2月，根据研究机构Omdia《中国人工智能框架市场调研报告》发布的中国人工智能框架使用率排名结果显示，PyTorch、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle等人工智能框架在知名度与使用率市场份额上处于第一梯队。

升思 MindSpore 2.3 发布：已服务企业数量超过 5500 家，合作高校 360 所

升思MindSpore2.3发布：已服务企业数量超过5500家，合作高校360所在今日的升思人工智能框架峰会2024上，升思MindSpore2.3全新发布，进一步提升大模型开发训推效率。华为于2020年3月开源升思MindSporeAI框架，开源后获得国内外开发者的积极响应，访问量数千万，超过687万下载安装使用，服务企业数量超过5500家，合作高校360所。2023年以来，基于升思框架发表的会议论文数量超过1200篇，在所有AI框架中排名中国第一、全球第二。（新浪科技）

AI 大事记：Apple 带来开源模型的运行软件框架MLX

AI大事记：Apple带来开源模型的运行软件框架MLX今天由Apple研究团队发布了MLX，一个高效的机器学习框架，专为苹果芯片（即M系列）设计。视频为MLX实现的Llamav17B模型，在M2Ultra上运行。参考要点-AppleAI研究科学家AwniHannum提供了演示视频，MLX有各种示例，包括支持训练Transformer大模型或使用LoRA进行微调；使用Mistral生成文本；利用StableDiffusion生成图像；使用Whisper进行语音识别。-MLX是Apple芯片上用于机器学习的阵列框架，由Apple机器学习研究团队提供。-JimFan评价为，这可能是苹果公司迄今为止在开源人工智能方面的最大举措。该版本在设计深度学习受众熟悉的API方面做得非常出色，并在大多数人关心的开放源码软件模型上展示了极简的示例：Llama、LoRA、StableDiffusion和Whisper。MLXGithub地址：https://github.com/ml-explore/mlx文档齐全、独立的示例库：https://github.com/ml-explore/mlx-examplesInvalidmedia:

国泰君安：大模型开源路线得到确认，AI 应用场景创新迎来催化

国泰君安：大模型开源路线得到确认，AI应用场景创新迎来催化国泰君安研报表示，Meta推出其最新版本的人工智能开源大语言模型Llama3，包括8B和70B参数的两个版本，多项关键基准测试的表现优于诸多同类模型。随着未来400B参数的大版本模型Llama3的推出，开源社区有望迎来巨大变革，AI创新应用有望加速落地。当前大模型技术路线存在OpenAI为代表的闭源阵营和Llama为代表的开源阵营，此次Llama3在模型参数较小的情况下还能实现性能的显著优势，进一步肯定了开源的技术路线和Llama的训练框架。模型使用效率的提升也将调动周边的工具类应用，AI应用场景创新有望取得进一步突破。

苹果发布 OpenELM 大语言模型，基于开源训练和推理框架的语言模型

苹果发布OpenELM大语言模型，基于开源训练和推理框架的语言模型在WWDC24之前，苹果在HuggingFace平台上发布了一个“具有开源训练和推理框架的高效语言模型”，名为OpenELM。苹果这次发布了完整的框架，包括数据准备、训练、微调和评估程序，以及多个预训练的checkpoint和训练日志，以促进开源研究。其源码及预训练的模型权重和训练配方可在苹果Github库中获取。

基于 OpenAI 的聊天开源框架，旨在实现用户可同时获得多个大模型的并行输出。

基于OpenAI的聊天开源框架，旨在实现用户可同时获得多个大模型的并行输出。其特点在于支持单模型串行回答和多模型并行回答两种模式，可同时给一个或多个大语言模型发送提示并获得返回。目前，OpenAOE支持与多个商业大模型和开源大模型的API对接，包括gpt3.5、gpt4、GooglePalm、Minimax、Claude、Spark等。OpenAOE提供了后端API和WEB端两种方式，满足不同用户的需求。#框架