2024年8月3日,中国人民大学与百川智能共同成立了"大模型联合实验室",旨在推动大模型技术的创新和发展。
联合实验室的成立标志着双方将在大模型预训练、对齐、检索增强、智能体、多模态等前沿技术领域展开深入合作。中国人民大学将利用其在大模型研究上的人才和技术优势,与百川智能在工程和产品研发方面的力量相结合,共同推进相关技术的研究和应用。
未来,双方期望通过多层次、多领域和多形式的合作,在科学研究、成果转化、人才培养等方面取得突破,为中国大模型技术的发展做出贡献。
2024年8月3日,中国人民大学与百川智能共同成立了"大模型联合实验室",旨在推动大模型技术的创新和发展。
联合实验室的成立标志着双方将在大模型预训练、对齐、检索增强、智能体、多模态等前沿技术领域展开深入合作。中国人民大学将利用其在大模型研究上的人才和技术优势,与百川智能在工程和产品研发方面的力量相结合,共同推进相关技术的研究和应用。
未来,双方期望通过多层次、多领域和多形式的合作,在科学研究、成果转化、人才培养等方面取得突破,为中国大模型技术的发展做出贡献。
新加坡企业高管对生成式AI的快速采用持谨慎态度,根据Console Connect与阿灵顿研究公司对全球1000名CTO及高级IT领导的调查结果。82%的新加坡高管认为,AI的迅速采用将对技术基础设施规划产生长期影响。调查还显示,81%的新加坡企业认为当前网络基础设施无法满足生成式AI的需求,而80%的新加坡企业表示其IT团队正面临越来越大的压力,必须在组织内推广AI。安全问题成为企业在采用生成式AI时的主要障碍,58%的新加坡受访者担忧AI可能增加网络攻击或数据泄露的风险。行业领导者认识到,在没有战略规划的情况下急于接受AI所带来的长期后果。
亚马逊网络服务(AWS)委托的研究揭示,使用AWS数据中心进行计算密集型或人工智能(AI)工作负载,与本地数据中心相比,碳排放量显著降低98%。埃森哲的研究指出,迁移IT工作负载至云数据中心,是减少环境足迹的有效策略。AWS全球基础设施在效率上相比本地数据中心高4.1倍,印度组织在AWS上优化AI工作负载的潜在碳减排机会高达99%。这得益于AWS在硬件利用率、电力和冷却效率提升以及更多无碳能源采购的策略。使用专为特定目的设计的硅芯片进一步优化工作负载,可将AI工作负载的总碳减排潜力提升至99%。这一发现为印度实现其1万亿美元数字经济目标和减少IT相关碳排放提供了重要机遇。
Neuralink公司宣布成功为第二位人类受试者植入脑机接口设备,标志着向心灵感应未来的重大进展。首位患者Noland Arbaugh通过意念控制电脑展示了技术潜力。第二位患者植入了400根电极,显示了技术的成熟和稳定性。马斯克与Lex Fridman的访谈中透露,今年计划完成至少8次植入手术。Neuralink的短期目标是解决神经损伤问题,首个产品"Telepathy"旨在帮助恢复身体功能,"Blindsight"产品则可能使盲人重见光明。马斯克预言植入Neuralink设备的人将拥有超越人类的能力,包括超越职业游戏玩家的反应速度、视力提升及与AI共生。访谈中还讨论了技术的安全性、监管、对外星生命的好奇以及对创新和工程的独特见解。Neuralink的长期愿景是实现数亿人与AI的深度融合,开启一个全新的交流和认知时代。
据多家媒体报道,社交媒体巨头Meta正在积极洽谈,计划为其人工智能产品引入多位知名演员和网红的声音。这项新功能可能最快将于今年9月的Meta Connect大会上亮相。
LlamaCoder平台基于Llama3.1405B模型,显著革新了应用程序开发领域。其核心优势在于强大的自动化能力,允许开发者通过简单指令生成完整的React应用程序和组件,大幅缩短开发周期,尤其适合初学者。该平台采用现代化技术栈,包括Next.js和Tailwind,提供美观且易用的界面,支持高效和准确的AI推理,确保生成应用的质量。LlamaCoder还提供了实时测试、调试、性能监控和用户行为分析等功能,提升用户体验和开发效率。通过低门槛的入门方式和便捷的部署功能,LlamaCoder吸引了广泛开发者。未来计划包括一键导出、多语言支持、版本管理和暗黑模式等功能,以及组件库的集成,进一步优化用户体验。作为开源项目,LlamaCoder有望汇聚全球开发者智慧,推动AI辅助开发进入实用阶段。虽然AI带来便利,但其对人类创造力和洞察力的平衡、代码质量和安全性的考量仍需重视。
阿尔伯塔大学、多伦多大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了一种名为TexGen的新方法,旨在解决3D建模领域生成逼真纹理的难题。这项技术通过文本描述生成相应3D纹理,显著优于现有技术。核心为多视角采样与重采样框架,结合预训练的文本到图像扩散模型。该方法通过维护RGB参数的纹理图,并在每次采样后更新,有效减少了视角间的差异,实现视角一致的纹理生成。引入的注意力引导多视角采样策略和噪声重采样技术,确保了纹理在不同视角下的一致性和细节保留。经过评估,TexGen在纹理质量、视角一致性和外观细节方面超越了当前先进方法,尤其在纹理编辑上表现出色。