7月9日· AI语言模型革新与设计行业重塑：技术突破引领行业变革

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7月9日·周二 AI工具和资源推荐

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TTT架构：AI语言模型的新突破

斯坦福大学、UCSD等机构的研究人员历经五年研究，提出了一种名为TTT（Test-Time-Training layers）的全新架构，它有望彻底改变现有的语言模型方法。TTT层通过梯度下降压缩上下文，替代了传统的注意力机制，实现了具有表现力记忆的线性复杂度架构。这项技术不仅在语言建模上展现出卓越的性能，未来还有望应用于长视频建模。TTT层的提出，预示着AI领域在处理长上下文信息方面迈出了重要一步。来源：微信公众号【新智元】

RankRAG框架：微调Llama模型超越GPT-4

由佐治亚理工学院和英伟达的华人学者提出的RankRAG微调框架，在RAG任务上实现了性能的显著提升，甚至超越了GPT-4。该框架简化了传统RAG流水线，通过指令微调直接增强大型语言模型（LLM）的检索和排名能力，显著提高了数据效率和模型性能。在多个通用基准和生物医学知识密集型基准上，RankRAG微调的Llama 3模型表现卓越，证明了其在专业领域适应性的强大潜力。来源：微信公众号【新智元】

AI时代下设计行业的重塑与挑战

随着AI 2.0时代的来临，设计行业正经历着前所未有的变革。阿里国际数字商业集团副总裁杨光指出，AI不应被视为设计师的替代者，而应成为他们的助手，共同推动设计行业的创新与发展。尽管AI技术在设计领域的应用引发了从业者的广泛焦虑，但杨光认为，重塑设计流程、设计师角色和设计生态是AI时代的关键。他强调，设计师应拥抱AI，利用其激发生产力，同时保持创新能力，避免作品趋同。阿里推出的AI设计产品“堆友”教育版，旨在培养新一代设计师，弥合产业与学术界之间的鸿沟。来源：微信公众号【量子位】

鄂维南院士团队开发新型大模型Memory3，性能超越RAG

由鄂维南院士领衔的研究团队在大型语言模型（LLM）领域取得突破，开发出名为Memory3的新型大模型。该模型引入了显式记忆概念，作为继隐式记忆（模型参数）和工作记忆（上下文键值）之后的第三种记忆形式，有效降低了模型的参数大小、训练成本和推理成本。Memory3模型在各种任务上展现出超越更大LLM和RAG模型的性能，并实现了更高的解码速度。该研究受人类大脑记忆层次结构启发，通过显式记忆的引入，为降低大型模型成本提供了新思路，同时在减少幻觉和快速适应专业任务方面展现出优势。来源：微信公众号【机器之心】

谢赛宁团队突破3D高斯泼溅模型内存瓶颈

谢赛宁团队与NYU系统实验室合作，成功突破了3D高斯泼溅模型训练中的内存瓶颈问题。他们设计了一种创新的并行策略，推出了支持多显卡训练的方案Grendel，显著提升了训练效率。使用该方案在4卡上训练，速度可加速3.5倍以上，而在32卡上则能实现高达6.8倍的加速。Grendel系统通过混合粒度的并行策略，有效处理了高斯泼溅模型的多阶段并行粒度不同的问题，同时引入动态负载均衡机制，优化了GPU资源的利用。这项成果不仅加速了3D场景的渲染任务，还提高了生成结果的质量和分辨率。来源：微信公众号【量子位】