12月4日·亚马逊推出多模态Nova系列挑战英伟达

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12月4日·周三 AI工具和资源推荐

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亚马逊推出多模态Nova系列挑战英伟达

亚马逊近日推出了其强大的多模态模型Nova系列，旨在挑战英伟达在AI芯片领域的霸主地位。Nova系列在多项基准测试中表现出色，尤其是Nova Pro，超越了GPT-4o，仅次于Gemini 1.5 Pro和Claude 3.5 Sonnet。该系列以极具竞争力的价格提供，每百万token的输入价格低至0.0175美元，输出价格低至0.07美元。Nova系列能够处理复杂推理任务，如分析文档、视频，理解图表，并生成高质量的视频内容。此外，亚马逊还在构建数十万颗自研二代芯片的超算，进一步巩固其在AI领域的地位。来源：微信公众号【新智元】

AI程序员Devin引领编程革命，6个月估值20亿美金

由28岁三届IOI金牌得主Scott Wu创立的Cognition AI公司，推出了全球首个AI程序员Devin，短短6个月内公司估值飙升至20亿美元。Devin以其自主编码和快速学习能力，显著提升了工程师的编程效率，最高可达8倍。这一突破性技术不仅吸引了投资界的极大关注，也引起了程序员群体的广泛讨论。Devin的能力包括发现和修复bug、更新代码块、迁移代码等，甚至能够独立完成整个项目的编码任务。尽管面临质疑和挑战，Devin的潜力和对编程行业的重塑作用不容忽视。来源：微信公众号【新智元】

亚马逊云科技re:Invent大会发布Nova系列大模型与AI芯片

在被誉为“云计算春晚”的亚马逊云科技re:Invent大会上，亚马逊云科技发布了全新的自研生成式AI多模态Amazon Nova系列模型，包括纯文本模型Nova Micro、多模态模型Nova Lite和Nova Pro，以及功能最强的Nova Premier。这些模型在性能上达到了SOTA水平，并在成本上实现了业界领先，价格比Amazon Bedrock中同类模型便宜75%。同时，亚马逊云科技还宣布了Trainium2芯片的全面可用性，并预告了下一代3nm工艺的Trainium3芯片，预计将于2025年上市。这些技术的进步和创新，标志着亚马逊云科技在AI技术应用落地方面拉开了代差，为生成式AI技术的未来发展铺平了道路。来源：微信公众号【机器之心】

Karpathy揭示注意力机制的起源与被忽视的故事

著名AI研究者Andrej Karpathy近日在推特上分享了关于注意力机制的起源故事，强调了Dzmitry Bahdanau、Kyunghyun Cho和Yoshua Bengio在2014年发表的论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》，这篇论文比《Attention is All You Need》早了三年，却未能获得应有的关注。Karpathy指出，注意力机制的核心思想源于对源句子中词的关注，反映了人类的认知过程。Bahdanau在给Karpathy的邮件中提到，注意力机制的灵感来自于翻译时的目光移动，最终形成了“注意力”这一术语。Karpathy的分享引发了广泛讨论，许多读者对深度学习领域中被忽视的贡献者表示赞赏，认为这些“隐藏的英雄”在技术发展中发挥了重要作用。来源：微信公众号【机器之心】

阿里OmniSearch智能体：动态规划多模态检索新突破

阿里巴巴通义实验室最近推出了一款名为OmniSearch的多模态检索智能体，它通过模拟人类的思维方式，能够将复杂问题逐步拆解并进行智能检索规划。与传统的多模态检索增强生成（mRAG）方法相比，OmniSearch采用动态检索规划框架，显著提高了检索效率和内容生成的准确性。该智能体包括规划智能体、检索器、子问题求解器等核心组件，能够处理文本、图像等多模态信息，并根据检索结果动态调整检索策略。在新构建的Dyn-VQA数据集上，OmniSearch展现了卓越的性能，尤其在处理需要多步推理、多模态知识和快速变化答案的问题上，相较于现有mRAG方法表现更为优异。OmniSearch的模块化设计也使其能够灵活集成不同规模的多模态大语言模型，以适应不同的任务需求。来源：微信公众号【量子位】