AI中文社区
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#AI工程
1984年出生的女性软件工程师使用内存映射mmap的方式大幅降低本地运行LLaMa 所需的内存量。

🖥 Github

运行LLaMa 30B 现在只需要5.8G 内存,单机跑大模型门槛越来越低。
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#AI工程

llama.cpp 和 whisper.cpp作者,在M1 Pro 32G的电脑上同时运行了4个聊天AI,模拟真人Podcast场景。

每个AI都独立运行whisper和 LLaMa 13B

4 个 AI 通过 mmap共享 LLM weights,节省大量内存,允许并行运行多个单独的实例
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#Midjourney #AI应用

用Midjourney v4做的 “巴黎世家版” 哈利波特, 哈哈哈太有才了!
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人工智能和传统行业的思考

长期以来,掌握了专业工具的人,通过利用自己的专业技能,把客户通过自然语言的沟通出的需求,转化为专业领域内的方案,最终提供实现满足客户的最终目标并收取费用。

如今,自然语言和逻辑之间的鸿沟被逐渐的填平了(GPT),工具能力和逻辑关系间的鸿沟在不断缩小。这意味着原本阻挡在需求实现中间的工具人们,存在的意义会慢慢的被淡化。这也是无数人突然觉得AI可以干掉很多工作岗位的原因。

#推荐阅读
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#AI应用
AI is about to change the music industry forever. The Jay-Z voice you hear in this song is entirely AI 🤯 Welcome to the new music/entertainment industry.
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你能听出来这首歌中 Jay-Z 的声音完全是 AI合成的吗?
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#AI论文
用一种新的方式对LLMs 性能比较和评估


⚜️ arxiv.org/abs/2304.00457

论文对 BLOOM, GPT-3, ChatGPT, LLaMa-13B 在物理、化学、生物、天文学、地球科学以及子领域上的评分。

ChatGPT稳居第一,LLaMa-13B 也不错。目前ChatGPT简中使用有一定门槛,然而LLaMa可算是近期最活跃的开源项目了,单机部署运行门槛越来越低,而且有不同参数规模版本。
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#AI论文
大语言模型调查


⚜️ arxiv.org/abs/2303.18223

图一: 现有LLMs时间线,标黄为开源项目
图二: 训练数据集中不同数据源的比例分布
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英伟达正在“垄断”AI产业

⭐️ NVIDIA市值 = 2个AMD + 3个INTEL

⭐️ 英伟达的 GPU 在超算中心的市场份额这几年稳居 90% 左右,在独立GPU市场份额一度超80%。

⭐️ AI 发展的数十年间,英伟达对 CUDA 开发和社区持续投入, CUDA 和各类 AI 框架深度绑定。当今使用排名靠前的AI 框架,没有不支持 CUDA 的,也就是说你想要让你的深度学习跑的快?买张支持 CUDA 的高性能卡是最好的选择,说人话就是——买 N 卡吧。

-- 展开阅读
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#AI应用
Smarty: AI键盘也来了

因为Smarty是输入法,所以可以在各种app内调用。主要功能:
⭐️网站摘要
⭐️Youtube视频摘要(需带CC字幕)
⭐️ 翻译
⭐️ 写作

⚜️https://t.co/YLJfG1FUwS
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拜登将与技术顾问讨论AI的“风险和机遇”

⭐️ 虽然AI很大程度未受到监管,但这并不是拜登政府第一次采取行动对抗新兴技术。去年白宫发布了“人工智能权利法案蓝图”,今年3月,美国FTC发布声明,命令AI从业者要保证人工智能的安全性

⭐️人工智能是一项需要整顿治理的复杂技术,不太指望 POTUS 在今天的会议上拿出一个非常清晰的前进路线图。但这次对话是一个积极的动作。且该领域的大多数专家(包括 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 本人)都支持监管。

⚜️https://artifact.news/s/L7ubIxtQW2Q=
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🥰10👍52👏2🔥1🤔1
红杉去年分享的模型应用发展进程预测时间表,2025年之后的时间为预估时间。

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#AI论文
大型语言模型可以评估新闻媒体的可信度


⚜️ arxiv.org/abs/2304.00228

- 用ChatGPT 评估各种新闻媒体的可信度
- 评级与人类专家的评级相对一致
- LLM可以成为事实可信度评级的参考
- 未来 LLM 训练应加强保持与权威机构对信息来源可信度判断的一致性,以提高信息准确性
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Meta 发布 Segment Anything Model 新AI模型

⚜️ segment-anything.com

新模型支持对图像/视频中的任何对象进行"抠图",具有强大的通用性,是图像内物件分割的超级利器!在商品识别(制作)、机器人视觉、医学图像诊断、自动驾驶、视频剪辑、增强现实等领域将发挥重要作用。
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纯语音对话构建部署一个网站

McKay Wrigley以其快速构建AI应用而著名,他的项目作品包括:
⭐️ Chatbot UI
⭐️ Siri with ChatGPT
⭐️ AI code translator 将代码转换成另一种语言

这次他构建了一个基于GPT-4的无代码助手,可通过语音启动项目、构建整个应用程序、创建GitHub仓库,将其部署为可运行的网站。

-- 来源
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🥰31👍7🤯71
OpenAI 最新官方发布应对AI 安全的策略
(中文翻译见评论区)

OpenAI主要探讨了安全地构建、部署和使用人工智能系统的方法。

⭐️ 强大的人工智能系统应该接受严格的安全评估。GPT-4在发布之前,内部员工耗时6个月确保模型更加安全和一致。
⭐️ 并且,还让外部专家参与反馈,利用人类反馈强化学习(RLHF)等技术改善模型的行为。
⭐️另外,文中还列出了其他确保AI安全的方法:- 从真实世界的使用中学习,以改进保障措施- 保护儿童- 尊重隐私- 提高事实的准确性

⚜️ https://openai.com/blog/our-approach-to-ai-safety
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最近一批YC创业项目超40%与AI/ML相关

YC每年“孵化”数百家公司,分夏季和冬季批次。在 2023 年冬季 (W23) 批次的 266 家公司中,超过 40% 与人工智能或机器学习 (ML) 有关。

⭐️其中很多是开发者工具,改进软件开发工作流程。

⭐️竞争激烈。有许多公司看起来非常相似。

⭐️公司很新。有相当数量的公司在上个月才上线。有些公司似乎是 ChatGPT/GPT-4 的简单包装。

⭐️大型企业、医疗保健和政府不会向 OpenAI 发送敏感数据。这为初创公司在为这些垂直行业构建内部部署的、合规的 GPT 留下了机会。

⭐️一些最有趣的公司正将 AI 引入专业领域。 AI 用于对冲基金、建筑项目、药物发现等等。

⚜️ 来源 (含有112项目列表介绍)
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一位YouTuber在2012年上传了这段视频,这是他在2004年写的博客里对人工智能的设想:

"展示未来的 Google 如何使用人工智能直接与用户对话并回答问题"

当时许多人看到的时候觉得这不可能。于是时间来到 了2023 年...

🔝 https://youtu.be/RupYlWs4EiM
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Anthropic计划未来4年筹集50亿美元挑战OpenAI

⭐️ Anthropic 计划未来18个月投入十亿美元训练比当今最强AI 强 10 倍的新模型“Claude-Next”。Anthropic称新模型是“自我学习的下一代AI算法”,开发了一种称为“constitutional AI”的训练技术。在较高层次上使 AI 与人类意图保持一致,比chatGPT更安全可控。

⭐️ 3 月初,Anthropic 正寻求以 41 亿美元的估值筹集 3 亿美元,使其筹资总额达到 13 亿美元。倒闭的FTX 的姊妹公司 Alameda牵头 5.8 亿美元 B 轮融资。谷歌承诺向 Anthropic 投资 3 亿美元获得 10% 的股份。Anthropic将谷歌云作为其“首选云提供商”。

⭐️ OpenAI 前研究副总裁Dario Amodei于 2021 年创立了 Anthropic 作为一家公益公司,并带走了一些 OpenAI 员工,其中包括 OpenAI 的前政策负责人Jack Clark。 Amodei 在对公司发展方向(即这家初创公司日益关注的商业重点)存在分歧后从 OpenAI 中分离出来。 OpenAI Mafia

-- 来源
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