3月29日

AI资讯速递4个月前更新 大Joe
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3月29日·周五 AI工具和资源推荐

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科学家提出新型数据科学解决方案,可用于自动数据处理和分析等领域

近日,DeepWisdom 公司创始人 &CEO 吴承霖带领团队,提出一种新型数据科学解决方案 Data Interpreter(数据解释器),采用分层图结构的动态计划、工具集成与经验重用方法,增强了基于大语言模型的智能体在多个数据科学领域任务上的能力。具体来说,在机器学习任务上,Data Interpreter 在 7 个数据集上的综合分数达到 0.95,与之前最优的 0.86 相比提升了 10.3%。在数学推理任务上,相较基线提升了 26%,在数论类型的难度等级为 5 的任务上,取得了 0.81 的准确率。在开放式任务中,相比于基线性能增长了 112%,不但显著超越目前其他的开源框架,还展示了该成果解决各种挑战的有效性。来源:微信公众号【 DeepTech深科技】

Attention isn’t all you need!Mamba混合大模型开源:三倍Transformer吞吐量

transformer 并不是生成式人工智能唯一的前进方向。最近,AI21 Labs 推出并开源了一种名为「Jamba」的新方法,在多个基准上超越了 transformer。Mamba 的 SSM 架构可以很好地解决 transformer 的内存资源和上下文问题。然而,Mamba 方法很难提供与 transformer 模型相同的输出水平。 Jamba 将基于结构化状态空间模型 (SSM) 的 Mamba 模型与 transformer 架构相结合,旨在将 SSM 和 transformer 的最佳属性结合在一起。Jamba 还可以作为 NVIDIA NIM 推理微服务从 NVIDIA API 目录进行访问,企业应用程序开发人员可以使用 NVIDIA AI Enterprise 软件平台进行部署。来源:微信公众号【机器之心】

Champ首发开源:人体视频生成新SOTA,5天斩获1k星,demo可玩

近日,由阿里、复旦大学、南京大学联合发布的可控人体视频生成工作 Champ 火爆全网。该模型仅开源 5 天 GitHub 即收获 1k 星,在 Twitter 更是「火出圈」,吸引了大量博主二创,浏览量总量达到 300K。目前 Champ 已经开源推理代码与权重,用户可以直接从 Github 上下载使用。官方 Hugging Face 的 Demo 已经上线,封装的 Champ-ComfyUI 也正在同步推进中。GitHub 主页显示团队将会在近期开源训练代码及数据集,感兴趣的小伙伴可以持续关注项目动态。Champ 利用先进的人体网格恢复模型,从输入的人体视频中提取出对应的参数化三维人体网格模型 SMPL 序列(Skinned Multi-Person Linear Model),进一步从中渲染出对应的深度图,法线图,人体姿态与人体语义图,作为对应的运动控制条件去指导视频生成,将动作迁移到输入的参考人像上,能够显著地提升人体运动视频的质量,以及几何和外观一致性。来源:微信公众号【机器之心】

马斯克大模型Grok1.5来了:推理能力大升级,支持128k上下文

Grok 1 开源才刚有 10 天,Grok 1.5 就来了。本周五早上,马斯克旗下的人工智能公司 xAI 正式推出了 Gork 大模型的最新版本 Grok-1.5。新一代模型实现了长上下文理解和高级推理能力,计划将在未来几天内向早期测试人员和 X 平台(前 Twitter)上的现有 Grok 用户提供。Grok-1.5 最明显的改进之一是其在代码和数学相关任务中的性能。在 xAI 的测试中,Grok-1.5 在 MATH 基准上取得了 50.6% 的成绩,在 GSM8K 基准上取得了 90% 的成绩,这两个数学基准涵盖了广泛的小学到高中的竞赛问题。此外,它在评估代码生成和解决问题能力的 HumanEval 基准测试中得分为 74.1%。Grok-1.5 中的另一个重要升级是在其上下文窗口内可以处理多达 128K token 的长上下文。这使得 Grok 的容量增加到之前上下文长度的 16 倍,从而能够利用更长文档中的信息。来源:微信公众号【机器之心】

10位拿到钱的AI创业者:他们的焦虑、预判和规划

验证 GenAI 的商业价值,成为新老 Players 的共同课题。不断变化的市场中,价值从什么区间显现,又如何能被自己捕获,每人依不同的策略而行动。FP 研究中心访谈了多位在去年拿到融资的创业者,请他们分享了在动态的市场中,如何调整、或坚持自己的判断,怎样定义自己的关键问题,又打算如何继续行动。地图未呈,风向在变。Players 需要敏锐捕捉、灵敏行动,一边想象完整的地图,一边思考自己是谁。有使用依赖性、且有付费习惯的用户才会成为 C 端产品的真正资产。在后互联网时代,受限于大模型的推理成本,在 C 端场景下,获客、用户运维成本大大高于以前。对创业公司而言,在早期一味追求高流量对后期探索商业模式帮助不大,甚至可能因成本负担而影响后续发展。因此在与用户交互早期,让用户认可所提供的服务/内容价值,并建立付费心智变得尤为关键。如我们之前总结,AI-Native 应用的核心在于智能化、个性化的用户体验。提供高质量的体验,并让用户认可其付费价值,将是大模型时代的核心产品力。个性化用户体验的建立,往往需要高质量的互动数据驱动。因此,自带用户与数据的互联网时代小应用,有潜力在 GenAI 时代被激活新价值。来源:微信公众号【Founder Park】

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