1月2日·全面打破GPT-4垄断、DeepSeek打下训练成本…2024年大模型领域进展全复盘

32 0 0

1月2日·周四 AI工具和资源推荐

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在[图片]这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的o g zAI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

全面打破GPT-4垄断、DeepSeek打下训练成本…2024年大模型领域进展全复盘

2024年是大模型技术飞速发展的一年，GPT-4的垄断地位被全面打破，众多公司和机构推出了性能卓越的模型。谷歌的Gemini系列和Anthropic的Claude 3系列等模型在性能和功能上取得了显著进步，尤其在多模态视觉和音频视频处理方面表现突出。此外，大模型服务的价格大幅下降，使得更多企业和个人能够负担得起这些强大的AI工具。然而，随着技术的快速发展，也出现了一些挑战，如模型的环境影响、知识分布不均匀等问题。尽管如此，2024年的进展为未来AI技术的应用和发展奠定了坚实的基础。来源：微信公众号【机器之心】

OpenAI模型参数意外曝光，GPT-4系列参数细节揭晓

一篇来自微软和华盛顿大学的医学论文意外披露了OpenAI的GPT-4系列模型参数。根据这篇论文，GPT-4的参数约为1.76万亿，而GPT-4o的参数约为2000亿，GPT-4o mini更是仅有80亿。此外，o1-preview的参数约为3000亿，o1-mini约为1000亿。这些参数的披露引发了广泛关注，尤其是在AI技术领域。论文中还介绍了MEDEC1评估基准，这是一个专为临床笔记医疗错误检测和纠正而设计的基准。研究人员使用该基准对包括GPT-4、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 2.0 Flash在内的多个模型进行了测试，结果显示，尽管最新的LLM在医疗错误检测和纠正方面表现出色，但与人类医生相比仍有差距。这项研究不仅为评估LLM在医学领域的应用提供了重要参考，也揭示了LLM在处理复杂医学任务时的潜力与挑战。来源：微信公众号【新智元】

美国H-1B签证争议升级，马斯克力挺外国劳动力

近期，美国围绕H-1B签证的争议愈发激烈。H-1B签证是美国引进高水平外国劳动力的主要途径，尤其在科技行业发挥着重要作用。然而，这一政策引发了两派的激烈辩论：科技大厂如亚马逊、谷歌等认为H-1B对企业的成功至关重要，能够填补人才缺口；而“美国人优先派”则主张应优先雇佣本土劳动力。数据显示，美国的软件开发和计算机科学等领域高度依赖外国劳动力，尤其是印度工程师。H-1B签证的供需严重不平衡，每年的签证名额远远不能满足需求。马斯克在社交媒体上公开支持H-1B签证，认为其对美国科技行业的发展至关重要，并表示将全力捍卫这一政策。特斯拉在2024年通过H-1B签证计划显著增加了外国员工的数量，这也引发了对签证政策的进一步讨论和争议。来源：微信公众号【新智元】

OpenBayes贝式计算获评“大模型最具潜力创业企业 TOP 10”

在2024年，多模态模型在多个领域实现了广泛应用，OpenBayes贝式计算凭借其在多模态大模型领域的创新与技术突破，被评为“大模型最具潜力创业企业 TOP 10”。OpenBayes的产品OpenBayes是中国最受欢迎的GPU计算系统之一，拥有超过17万注册科研人员和上百个集群私有部署客户。其推出的多模态模型贝式小算，结合了先进的视觉理解和语言生成技术，能够处理和分析多种形式的数据，包括静态图片和动态视频。该模型在MME-Realworld等评测中表现出色，成功落地于卫星遥感、医疗影像、法律财务等多个生产场景。OpenBayes贝式计算的创新不仅在技术上得到了认可，还在商业化应用中展现出巨大潜力，为多个科研院所和重点企业提供了高效可靠的大模型服务。来源：微信公众号【机器之心】

RoboVLMs模型在机器人领域取得突破性进展

近日，由清华大学、字节跳动、中科院自动化所等机构的研究人员共同开发的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）——RoboVLMs，在机器人领域取得了显著的突破。该模型不仅在模拟环境中表现出色，还在真实机器人实验中交出了满分答卷。RoboVLMs通过结合视觉理解和语言生成技术，使机器人具备了更强的动作预测和执行能力。在仿真任务中，RoboVLMs在CALVIN和SimplerEnv环境中取得了压倒性的胜利，展现出卓越的任务成功率和泛化能力。在真实环境中，它也能精准识别并应对复杂场景中的干扰，完成各项任务。研究团队通过对不同架构和训练策略的深入探索，确认了基于KosMos基座模型的设计是提升模型性能和泛化能力的关键。此外，实验还表明，在预训练阶段引入跨本体数据可以显著提升模型的鲁棒性。RoboVLMs的成功为未来机器人在多模态任务中的应用提供了新的可能性，有望推动机器人技术向更智能化、全能化的方向发展。来源：微信公众号【机器之心】