aiOS是 "hyperspaceai" 組織開發的世界首個基於 Mistral7B 模型的去中心化 AI 網絡。它旨在徹底改變人工智能的可訪問性,讓用戶能夠體驗到前沿的去中心化人工智能計算。目前該應用程序處於早期開發階段,提供給 Windows、Linux 和 macOS 用戶下載體驗。目前已經支持Llama-3,用戶可以免費體驗。

據官方稱,目前超過5000+節點,近期將會推出賺取積分服務。用戶可以通過官方下載體驗:https://aios.network/

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據官方稱,目前超過5000+節點,近期將會推出賺取積分服務。用戶可以通過官方下載體驗:https://aios.network/
Meta 在印度大選期間進行了幾個月的測試後,決定將其 Llama-3技術驅動的 AI 聊天機器人推廣到所有印度用戶。然而,Meta AI 目前僅支持英文,不支持其他本地語言。
["Meta 發佈兩個 24K H100GPU 集羣用於訓練 Llama-3。","Llama-3 使用 RoCEv2 網絡和 Tectonic/Hammerspace 的 NFS/FUSE 網絡存儲。","預計 Llama-3 將於 4 月末或 5 月中旬上線,可能是多模態模型且會繼續開源。","Meta 計劃到 2024 年底擁有 600,000 個 H100 的算力。"]
佐治亞理工學院與英偉達的兩位華人學者最新共同研發了一款名爲RankRAG的創新微調框架,該框架針對複雜RAG流程實現了顯著簡化,使用單一的LLM對檢索、排名及生成任務進行統一操作,效果遠超傳統流程。RAG技術在輔助大規模文本生成時普遍使用,然而,原有流程敏銳地識別到了如k值選擇的侷限性:當k值過大使長上下文處理變得吃力,或k值偏小削弱了檢索效率。RankRAG創新性地通過微調與擴展LLM能力,使LLM能夠自我適應進行檢索和排名。相較於常規流程,該框架在數據效率和性能方面都有顯著提升。實驗證明,通過微調更高效的Llama模型,在多個通用和生物醫學領域基準測試中,RankRAG的表現具有一定競爭力,甚至超越了前代頂級模型約10%的水平。這項技術引入了高度交互性和可編輯性的元素,允許用戶在生成內容後進行實時編輯與迭代,顯著提升工作效率,並且被推廣至可與任何平臺分享的成果。RankRAG的微調方案分爲指令監督與多階段強化訓練兩個階段,旨在提升LLM在不同指令、檢索與上下文排名能力上的綜合性。通過該框架,AI生成的內容在通用領域性能上超過了目前開源頂級系統。尤其在長尾QA及多跳QA任務中有超10%的性能提升。在適應性應用如生物醫學RAG基準Mirage上,即使是未經專門訓練的模型,RankRAG也展現出對專業領域任務的超越。隨着RankRAG的不斷優化與普及,我們期待AI與人類協作流程更加順利,技術及應用得到更大幅度的發展與創新。欲深入瞭解RankRAG技術,請訪問論文:https://arxiv.org/abs/2407.02485
Anthropic公司近期發佈更新,推出AI助手Claude3.5Sonnet,能力大幅提升,不僅對話聊天,還能通過指令生成文檔、代碼、思維腦圖、矢量圖形,甚至簡制遊戲。7月9日,Claude再度升級新增Artifacts分享和重新混合功能,允許用戶發佈自己製作的遊戲、應用,同時在他人創意上迭代創新,象徵技術平權時代到來。Claude在多項基準測試表現優異,特別在代碼生成方面。升級的Artifacts功能,使Claude從對話助手轉型爲全能創作夥伴,用戶能在實時界面編輯生成內容。Artifacts可極大提高工作效率,已被成功用於實際項目中,如Reddit用戶開發的工具用於運行、分享和重混Claude生成的React代碼。隨着Artifacts及其相關平臺工具的完善,此升級迎來了AI與人類創作協作的新紀元,之前述全新開創的AI與人類結合,有望推動更多創意作品和合作模式。
PaintsUndo是一個革命性的AI技術,允許用戶將靜態圖片轉化爲完整的繪畫過程視頻。只需提供圖片,無論是風景、人像還是抽象藝術,PaintsUndo就能生成詳細的繪畫視頻,展現從草圖到完成品的每一步,支持多種風格和細節程度。背後的技術核心是基於AI的模型,展示詳細繪圖過程如素描、上色和陰影處理,甚至進行創意調整,模擬人類繪畫風格。項目包含單幀和多幀模型,支持高度定製化的用戶輸入。儘管功能強大,但使用時需注意對電腦配置的要求較高(至少10GB顯存),且處理時間較長(5-10分鐘),最終生成視頻長度約25秒左右。建議在使用前提前檢查電腦配置並耐心等待。