頭條
蘋果和 OpenAI 正在就 iOS 18 集成進(jìn)行談判
https://mashable.com/article/apple-openai-partnership-ios-18
蘋果目前正在探索與 OpenAI 和 Google 等多家 AI 提供商建立合作伙伴關(guān)系丐谋,將生成式 AI 技術(shù)集成到即將推出的 iOS 18 中。
Cohere 推出開發(fā)者工具包以加速構(gòu)建新一代 AI 應(yīng)用程序
https://cohere.com/blog/cohere-toolkit
Cohere 推出了新的開發(fā)人員工具包煌珊,使企業(yè) AI 應(yīng)用程序在任何云提供商中構(gòu)建更快号俐、更簡單,以便開發(fā)人員可以在生產(chǎn)中大規(guī)模部署定庵。借助 Cohere Toolkit吏饿,開發(fā)人員可以獲得源代碼來加速開發(fā)并在短短幾天內(nèi)快速設(shè)置應(yīng)用程序。
小型智能家居平臺(tái)
https://www.theverge.com/24135207/home-assistant-announces-open-home-foundation
Home Assistant 已加入 Open Home Foundation洗贰,這是一個(gè)非營利組織找岖,旨在通過優(yōu)先考慮智能家居領(lǐng)域的隱私、選擇和可持續(xù)性來對(duì)抗大型科技公司的影響敛滋。向基金會(huì)旗下實(shí)體的過渡使該平臺(tái)能夠擴(kuò)大其對(duì)消費(fèi)者的吸引力许布,同時(shí)保留其核心開源原則。即將推出的開發(fā)包括亞馬遜上直接面向消費(fèi)者的銷售绎晃、認(rèn)證合作伙伴擴(kuò)展蜜唾、本地語音控制硬件杂曲、與 Nvidia 的人工智能集成以及用戶界面的改進(jìn)以獲得更廣泛的家庭認(rèn)可。
研究
讓我們逐點(diǎn)思考
https://arxiv.org/abs/2404.15758
本文表明袁余,思想鏈 (CoT) 思維可以用“...”標(biāo)記來混淆擎勘。這需要訓(xùn)練模型,但表明解釋 CoT 步驟可能是不可能的颖榜,并且模型可能隱藏思維棚饵。
使用 PLLaVA 的視頻語言模型
https://pllava.github.io/
研究人員推出了一種名為 PLLaVA 的新模型,該模型通過使用獨(dú)特的池策略將圖像語言 AI 模型應(yīng)用于視頻任務(wù)而脫穎而出掩完。
TrackGPT:使用基于指令的技術(shù)進(jìn)行對(duì)象跟蹤
https://arxiv.org/abs/2312.17448v1
TrackGPT 集成了大型視覺語言模型功能來改變對(duì)象跟蹤噪漾。它理解用于跟蹤、簡化流程和增強(qiáng)性能的隱式指令且蓬,正如其在新的 InsTrack 基準(zhǔn)測試和其他具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上取得的令人印象深刻的結(jié)果所示欣硼。
工程
Luminal 深度學(xué)習(xí)框架 (GitHub Repo)
https://github.com/jafioti/luminal
一個(gè)快速的深度學(xué)習(xí)框架,在構(gòu)建時(shí)考慮到了速度和簡單性恶阴。
torchtitan (GitHub Repo)
https://github.com/pytorch/torchtitan
來自 Meta 的 Llama 模型的預(yù)訓(xùn)練框架完全用 PyTorch 編寫诈胜。
OpenLit (GitHub Repo)
https://github.com/openlit/openlit
OpenLIT 是一款 OpenTelemetry 原生 GenAI 和 LLM 應(yīng)用程序可觀測性工具,旨在只需一行代碼即可將可觀測性集成到 GenAI 項(xiàng)目中冯事。
雜七雜八
Llamafile 2 倍速更新
https://hacks.mozilla.org/2024/04/llamafiles-progress-four-months-in/
Llamafile 是獨(dú)立的可執(zhí)行文件焦匈,可以直接在任何平臺(tái)上運(yùn)行模型。它擁有 2 倍的速度和便攜性的顯著改進(jìn)桅咆。
FrugalGPT
https://portkey.ai/blog/implementing-frugalgpt-smarter-llm-usage-for-lower-costs/
FrugalGPT 是您可以采取的一系列操作括授,可大幅降低 LLM API 成本。它們包括即時(shí)壓縮岩饼、緩存等等荚虚。
學(xué)習(xí)看不見的東西 (GitHub Repo)
https://github.com/Gahyeonkim09/AAPL
研究人員開發(fā)了一種名為 AAPL 的新方法,可以增強(qiáng)人工智能模型的能力籍茧,使其能夠通過使用對(duì)抗性令牌嵌入來識(shí)別看不見的物體版述。
使用 Llama 3 完全在本地運(yùn)行 AI 小鎮(zhèn) (GitHub Repo)
https://github.com/a16z-infra/ai-town/pull/219
人工智能小鎮(zhèn)是一個(gè)可以完全在本地運(yùn)行的人類互動(dòng)模擬器。
Jensen Huang 和 Sam Altman 受邀加入聯(lián)邦人工智能安全委員會(huì)
https://www.theregister.com/2024/04/26/jensen_huang_and_sam_altman/
美國國土安全部成立了人工智能安全委員會(huì)寞冯,由來自主要科技公司和各個(gè)行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人組成渴析,就包括國家安全和基礎(chǔ)設(shè)施在內(nèi)的人工智能問題提供建議,并于 5 月份開始召開季度會(huì)議吮龄。