【OpenVI—AI热点日报】10月18日

简介: AI热点日报隆重推出! 我们汇集了最新的AI热点信息、最新论文和观点,为您提供最前沿的AI领域资讯。 (往期链接请在子社区查看官方博文哦~)

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我们汇总了世界各地最具影响力的AI项目、研究成果和创新应用的信息,为读者带来前沿的科技资讯。无论你是科技爱好者、人工智能从业者或者只是对未来科技趋势感兴趣的读者,我们都致力于满足你的需求。通过简明易懂的报道和深入的分析,本系列文章将带你领略未来的畅想,了解人工智能正在如何改变我们的生活和社会。

不容错过的每一期,让我们与科技同行,共同探索AI的无限可能。


🌈热点内容直通车

1. 文心大模型4.0正式发布,开启邀请测试

    10月17日,百度创始人董事长兼首席执行官李彦宏在百度世界 2023 上宣布文心大模型 4.0 正式发布,开启邀请测试。

     李彦宏表示,这是迄今为止最强大的文心大模型,实现了基础模型的全面升级,在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着明显提升,综合水平“与 GPT-4 相比毫不逊色”。李彦宏现场演示了文心 4.0 的四大能力,生成能力方面,在几分钟内,文心一言迅速生成了一组广告海报、五条广告文案以及一条营销视频。自 10 月 17 日起,企业用户可登录百度智能云官网,在千帆大模型平台上申请测试文心大模型 4.0 的 API。


2. 字节跳动视频编辑CapCut为广告商提供商业工具

     字节跳动旗下视频编辑器 CapCut 宣布推出免费的新软件 CapCut for Business,可为广告商和创作者提供一整套工具,包括人工智能脚本生成工具,可帮助广告商根据其产品或业务描述提出脚本创意,还包括数千个商业授权业务模板、以及将产品或登陆页面的 URL 转换成视频的智能工具等。除广告脚本生成外,CapCut for Business 还允许营销人员利用 AI 生成主播,并提供虚拟试穿功能。


3. 微软正式发布 AI 内容审核工具 Azure AI Content Safety

     为了营造健康和谐的社区环境,减少图片或文本中关于偏见、仇恨、暴力等相关的负面内容,微软于今年 5 月测试推出了 AI 内容审核工具 Azure AI Content Safety,该工具经过多月测试之后于今天正式发布。

     Azure AI Content Safety 提供了一系列经过训练的 AI 模型,能够检测图片或文本中与偏见、仇恨、暴力等相关的负面内容,并可以理解并检测包含八种语言的图片或文本,为被标记的内容严重性进行打分,指示人工审核员哪些内容需要采取行动。该内容审核工具最初整合到 Azure OpenAI 服务中,微软现在以独立系统方式正式推出。

     微软表示,与其他同类型产品相比,该款产品在公正性和理解上下文方面有显著改进,但该款产品仍需要依赖人工审核人员标记数据和内容。这意味着最终其公正性还是取决于人类。而在处理数据和内容时,人工审核人员可能带着自己的偏见,因此依然无法做到完全中立审慎。

📖新鲜论文早知道

6.7k Star量的vLLM出论文助大模型低成本部署

     今年六月来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了vLLM,其使用了一种新设计的注意力算法PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布LLM服务,该团队宣称vLLM能实现比HuggingFace Transformers高24倍的吞吐量。现在离vLLM最初宣布时差不多已过去三个月,他们终于发布了这篇关于vLLM和PagedAttention的研究论文,其中详细解释了他们如何通过类似操作系统虚拟内存管理的机制来实现高效的LLM服务。该论文已被将于十月底在德国举办的ACM操作系统原理研讨会(SOSP 2023)接收。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.06180

代码地址:https://github.com/vllm-project/vllm

文档地址:https://vllm.readthedocs.io/

📙精品课程多分享

Hala Nelson | 《人工智能基础数学:高效和成功人工智能系统数学》

     各家公司都在争先恐后地将人工智能整合到自己的系统和运营中。但是要构建真正成功的解决方案,您需要牢牢掌握基本的数学知识。这本通俗易懂的指南将带领你了解在人工智能领域蓬勃发展所必需的数学,例如专注于现实世界的应用,而不是密集的学术理论。

     工程师、数据科学家和学生都将通过计算机视觉、自然语言处理和自动化系统等流行应用,研究对人工智能至关重要的数学主题,包括回归、神经网络、优化、反向传播、卷积、马尔可夫链等。补充的Jupyter笔记本提供了Python代码和可视化的示例。无论你是刚刚开始你的职业生涯,还是已经有多年的经验,这本书都为你提供了深入研究该领域所必需的基础。

  • 了解驱动AI系统的底层数学,包括生成对抗网络、随机图、大型随机矩阵、数学逻辑、最优控制等
  • 学习如何将数学方法应用于完全不同领域的不同应用
  • 获得数学流利性,以解释和解释人工智能系统是如何做出决定的

原文(内有下载链接)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTQyNjc5Mg==&mid=2247489386&idx=1&sn=b7a210820a083fc288d87adf01271b5a&chksm=fd8be56dcafc6c7bda64a84a59016156e278c44f1ae1af5a5e7cc1a6688570e0aae3db1fb0e0&scene=0&xtrack=1

code: https://github.com/halanelson/Essential-Math-For-AI


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