阿里通义千问开源 320 亿参数模型

阿里通义千问开源 320 亿参数模型 4 月 7 日，阿里云通义千问开源 320 亿参数模型 。通义千问此前已开源 5 亿、18 亿、40 亿、70 亿、140 亿和 720 亿参数 6 款大语言模型。 此次开源的 320 亿参数模型，将在性能、效率和内存占用之间实现更理想的平衡。例如，相比通义千问 14B 开源模型，32B 在智能体场景下能力更强；相比通义千问 72B 开源模型，32B 的推理成本更低。通义千问团队希望 32B 开源模型能为企业和开发者提供更高性价比的模型选择。 目前，通义千问共开源了 7 款大语言模型，在海内外开源社区累计下载量突破 300 万。来源， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

通义千问开源千亿级参数模型

通义千问开源千亿级参数模型 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，成为全系列首个千亿级参数开源模型。通义千问1100亿参数模型延续了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构，采用了分组查询注意力方法(GQA)，使得模型在推理时更加高效。110B模型支持32K上下文长度，具备优秀的多语言能力，支持中、英、法、德、西、俄、日、韩、越、阿拉伯等多种语言。 来源：雪球7X24资讯

OpenAI官宣启动“下一代前沿模型”训练 或整合“文生视频”模型Sora

OpenAI官宣启动“下一代前沿模型”训练 或整合“文生视频”模型Sora OpenAI在该博客文章中表示，“虽然我们为打造和发布在能力和安全性方面都处于业界领先地位的模型而感到自豪，但在这个重要时刻，我们欢迎围绕这一问题展开激烈的讨论。”公司称，其成立的这个新委员会的目的就是来评估这项“新的前沿模型”可能带来的任何风险。虽然目前外界普遍预计OpenAI所谓的“下一代前沿模型”就是GPT-5，但公司迄今未做过任何官方形式的表态。而根据OpenAI开发者体验主管罗曼·韦（Romain Huet）上周在巴黎的一次演讲，OpenAI下一代模型可能将被命名为“GPT-Next”。不过，也有外媒认为这实际上是Omni-2一个更精致、训练参数更多、更强的GPT-4o增强版。OpenAI称，新成立的“安全与保障委员会”的首要任务“将是在未来90天内评估进一步发展OpenAI的流程和保障措施”。随后，OpenAI将在董事会审查后公开分享“采纳建议”的最新情况。这意味着OpenAI的董事会应该最迟在今年8月26日收到该委员会的建议。如果按照这样的时间表来计算，OpenAI最快可能在今年秋季发布所谓的“下一代前沿模型”。不过，《纽约时报》报道称，AI模型的训练可能需要数月甚至数年时间。训练完成后，AI公司通常还会再花几个月时间来测试该模型，并对其进行微调，之后才能供公众使用。这就意味着，OpenAI的下一代模型可能并不会在90天之后就发布。在最近的国际人工智能首尔峰会期间发布的“安全更新（Security Update）”中，OpenAI也表示，在（其下一代模型）发布前，公司将花更多时间评估新模型的功能，这可以解释为什么没有具体的发布日期。OpenAI并未明确提及训练中模型的名称，但外界第一时间猜测这一“前沿模型”就是GPT-5。此前，OpenAI的基础模型一直遵循着明确的命名顺序，即GPT后以递增数字的形式变化。不过，需要注意的是，本月OpenAI发布的模型却命名为GPT-4o。在当地时间5月22日巴黎举行的VivaTech会议上演示 ChatGPT Voice时，OpenAI开发者体验主管罗曼·韦展示了一张幻灯片，揭示了未来几年人工智能模型的潜在增长趋势和命名，其中并没有GPT-5。 罗曼·韦展示了GPT-3时代、GPT-4时代、GPT-Next和“未来的模型”，而“Today（今天）”就处于GPT-4时代和GPT-Next之间。这似乎意味着，OpenAI推出的下一代模型或将命名为GPT-Next，但有外媒认为这实际上是Omni-2一个更精致、训练参数更多、更强的GPT-4o增强版。而且，罗曼·韦在演讲中也表示，在未来几个月或者说今年，人们将看到更多类型的OpenAI模型，而不仅仅是ChatGPT一种模型。迭代趋势预示下一代模型将整合Sora福布斯报道称，OpenAI所谓的“下一代前沿模型”可能会取代其领先的基础模型GPT-4，以及图像生成器、虚拟助手、搜索引擎和旗舰聊天机器人ChatGPT等强大的生成式AI工具。科技媒体ZDNET报道称，按照过去的趋势，外界可以预期“下一代前沿模型”的反应会更加准确，因为它将接受更多数据的训练。模型训练的数据越多，该模型生成连贯、准确内容的能力就越强，从而也能拥有更好地性能。例如，有研究称GPT-3.5是在1750亿个参数上训练的，而GPT-4的训练参数则已经达到1万亿。报道称，如果OpenAI“下一代前沿模型”发布，我们可能会看到该模型在训练参数上更大的飞跃。而回顾OpenAI过往的基础模型，从GPT-3.5到最新的GPT-4o，可以看到，随着模型的升级，产品的迭代已经让其变得更加智能，包括价格、响应速度、上下文长度等等。要知道，GPT-3.5只能输入和输出文本，而到GPT-4 Turbo时，已经可以通过文字和图像的输入以获得文本的输出。GPT-4o更是展示了更强大的能力，不仅能处理文本，还能创建图像内容，并以高度对话化的语音方式回答问题和响应指令。ZDNET报道称，按照OpenAI基础模型这样的迭代趋势，“下一代前沿模型”或将拥有输出视频的能力。今年2月，OpenAI发布了“文生视频”模型Sora，这可能会被整合到“下一代前沿模型”中以输出视频。OpenAI的目标是在超越竞争对手的同时，更快地推进AI技术，同时也安抚那些认为该技术越来越危险、助长虚假信息传播、取代工作岗位甚至威胁人类生存的批评者。虽然OpenAI在周二的博客文章中称，预期其“新前沿模型”将使我们在通往AGI的道路上达到更高的能力水平，这是一种能够理解、学习和执行人类可以执行的任何智力任务的 AI 形式。不过，专家们对 AGI 的可行性以及何时可能实现存在分歧。被誉为 AI 教父的 Geoffrey Hinton 估计，可能需要 20 年才能发展出 AGI。英伟达CEO黄仁勋则预测称，AI会在五年内通过人类测试，AGI将很快到来。 ... PC版： 手机版：

苹果新发布20个Core ML模型和4个数据集 全部开源供开发者们使用

苹果新发布20个Core ML模型和4个数据集 全部开源供开发者们使用 苹果日前在知名 AI 模型托管平台 HuggingFace 上新发布了 20 个 Core ML 模型和 4 个数据集，这些模型全部采用 Apache 2.0 许可证进行开源，所有开发者均可使用。这些采用 Core ML 框架的新模型在功能上都有所不同，不过侧重点都是在设备端本地运行 AI 模型执行任务，这样数据不需要上云解决潜在的隐私问题。例如开发者可以构建一款用于图像分类的应用程序，在获得用户授权图库访问权限后，可以调用设备端模型进行处理；或者构建一个可以快速去除图像背景的应用程序，使用设备端模型也可以不上传图片，解决用户的隐私担忧。当然采用设备端模型还有个好处就是响应速度会非常快，借助云端处理开发者需要提供性能更强的服务器才能支撑并发使用，而服务器响应和处理都需要使用，本地处理则不需要使用网络，因此也免去了响应时间问题。目前设备端运行 AI 模型最大的问题在于芯片性能，例如苹果推出的苹果智能仅支持 A17 Pro 和 Apple M 系列芯片，对于更旧的芯片还是得第三方开发者们提供支持，虽然这也会存在性能问题。HuggingFace 创始人称这是一次重大更新，苹果将许多基于 Core ML 的新模型上传到了 HuggingFace 存储库，而 Core ML 模型严格在设备端运行无需网络连接，这可以让开发者的应用保持 “闪电般” 的速度，还可以确保用户数据的私密性。有兴趣的开发者们可以访问 HuggingFace 上的苹果主页获取这些模型，苹果也为部分模型提供了论文描述，开发者可以根据论文说明快速了解这些模型的性能： ... PC版： 手机版：

苹果公司已经取消了下一代 iPhone SE 的发布计划

苹果公司已经取消了下一代 iPhone SE 的发布计划 根据分析师 Ming-Chi Kuo（郭明𫓹） 的说法，我们可能不会在 2024 年获得新的 iPhone SE，他的预测基于供应链中的消息来源。 上周五，郭在一篇博文中写道，在他上个月预测第四代 iPhone SE 可能被取消或推迟后，苹果公司已经取消了这款手机的生产和发货计划。 郭认为这款手机被下架的原因可能是苹果低端手机的销量低于公司的预期（9 月，彭博社报道称，iPhone 14 Pro 的需求高于普通 iPhone 14s），并且由于担心另一款 该系列的价格上涨可能会降低它对价格敏感买家的吸引力。 如果 Apple 最终没有在 2024 年发布 iPhone SE，那也未必令人感到意外。 今年 3 月，Kuo 和 Nikkei Asia 报道称，在 iPhone SE 发布仅几周后，苹果就已经降低了其计划生产的 iPhone SE 的数量。 虽然从那以后我们还没有听说过这款手机的销售情况，但如果苹果不急于对一款利润不高的手机进行后续开发，这是可以理解的，尤其是考虑到 2023 年 看起来这对大型科技公司和整体经济来说可能会很艰难。

苹果发布可在本地运行的开放模型 OpenELM

苹果发布可在本地运行的开放模型 OpenELM 苹果发布了它的开放模型 ，可以在本地设备而不是云端运行。OpenELM 的权重、训练的不同检查点（checkpoints）、预训练评估微调等的指南都公布在 Hugging Face 平台上。示例代码许可并不禁止商业使用或修改，只是要求在重新发布时包含苹果完整且没有修改过的声明。OpenELM 由一组旨在高效执行文本生成任务的小模型组成，共八个模型，四个预训练四个指令微调，参数规模从 2.7 亿到 30 亿。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat