2023/10/03

发布时间：1970-01-20 15:11:33
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AI模型 背景替换工具 LLM集成 视觉研究 本地LLM工具 视频生成 AutoML技术 AI历史 脑机接口
2023年10月3日，多项人工智能领域的进展和研究成果被公布。Meta发布了Llama 2 Long，该模型在处理长时间用户提示方面优于GPT-3.5 Turbo和Claude 2。Shopify AI团队利用Stable Diffusion XL开发了背景替换工具，简化了在线商店的图像制作。Dataiku推出了LLM Mesh，旨在为企业提供高效、可扩展且安全的大型语言模型集成平台。此外，Sam Altman指出，人工智能虽擅长完成任务，但无法完全替代人类工作，未来人类将专注于AI无法胜任的领域。在工程研究方面，视觉Transformer通过引入寄存器标记提升了信息存储效率，Transformer-VQ则通过独特的向量设计优化了注意力处理速度。其他研究包括改进真假面孔识别技术、从声音生成视频的方法，以及SapientML自动生成高质量数据管道的技术。延伸阅读中，AI被比作现代炼金术，而脑机接口技术则引发了对数据隐私的讨论。
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🚀 产业资讯

  • Meta发布了Llama 2 Long Meta发布了Llama 2 Long，这是一种新的AI模型，在长时间的用户提示方面优于GPT-3.5 Turbo和Claude 2。
  • Shopify AI团队使用Stable Diffusion XL构建背景替换工具 建立在线商店需要大量高质量的产品和营销图像。这是由Shopify AI团队使用Stable Diffusion XL构建的背景替换工具的早期演示，该工具使您可以轻松地使用现有产品图像来制作新内容。
  • **Dataiku推出LLM Mesh并宣布LLM Mesh推出合作伙伴Snowflake，Pinecone和AI21 Labs **Dataiku推出了LLM Mesh，解决了对有效，可扩展和安全的平台的迫切需求，以将LLM集成到企业中。由于LLM Mesh位于LLM服务提供商和最终用户应用程序之间，公司可以根据其需求选择最具成本效益的模型，以确保其数据和响应的安全性。
  • 人工智能和工作 人工智能擅长完成任务，但不是那么擅长完成全部工作。Sam Altman 认为，人工智能将使人类能够专注于人工智能无法完成的不同工作。

🔩 工程研究

  • **视觉Transformer需要寄存器 **最近几周最酷、最简单的视觉论文之一。视觉Transformer使用“无用”像素值作为存储全局信息的位置。这使得注意力图无法解释。但是，如果将简单的 [reg] 标记添加到词汇表，则模型将使用该标记，并且不会以像素值存储信息。
  • **Transformer-VQ：高效的线性时间注意力 **本研究介绍了 Transformer-VQ，这是一种新型变压器设计，由于独特的基于矢量的键和缓存，可以更快地处理注意力。
  • **识别真假面孔 **这项研究使用视觉和基于语言的工具来改善系统识别真假面孔的方式。

🧰 效率资源

  • 本地LLM变得简单 随着所有新模型的问世，找到一种方法来拉动和运行它们可能有些挑战。也很难轻松地重新混合和重新制作它们。这个简洁的小工具Ollama可以轻松测试最新型号。

  • 从声音创建视频 研究人员已经开发出一种方法来创建与它们配对的声音紧密匹配的视频，无论是整体主题还是每时每刻的细节。

  • SapientML SapientML 是一种 AutoML 技术，可以从现有数据集的语料库及其人工编写的管道中学习，并为新数据集上的预测任务高效生成高质量的管道。

🧻 延伸阅读

  • **AI 是现代炼金术 **ChatGPT和其他人工智能技术虽然被批评为“不科学”，但可以被视为一门“有抱负的科学”，类似于炼金术先于化学。
  • **内部读心术AI **越来越多的创业公司正在涌现，帮助我们阅读和操纵我们的精神状态，帮助我们放松、学习和减轻痛苦。Neuralink，Mendi和FocusCalm只是其中的一部分创业公司。这些公司将从用户那里收集数据，如果他们可以访问他们的大脑，谁拥有这些数据？

思维导图生成中，请稍候...

问题 1： Meta发布的Llama 2 Long有什么特点？
回答： Llama 2 Long是一种新的AI模型，在长时间的用户提示方面表现优于GPT-3.5 Turbo和Claude 2。

问题 2： Shopify AI团队开发的背景替换工具有什么作用？
回答： 该工具使用Stable Diffusion XL技术，帮助用户轻松替换现有产品图像的背景，生成新的营销内容。

问题 3： Dataiku推出的LLM Mesh解决了什么问题？
回答： LLM Mesh解决了企业在大规模集成LLM时对高效、可扩展和安全平台的需求，允许企业选择最具成本效益的模型并确保数据安全。

问题 4： Sam Altman如何看待人工智能与工作的关系？
回答： Sam Altman认为，人工智能擅长完成任务，但不擅长完成全部工作，它将使人类能够专注于人工智能无法完成的任务。

问题 5： 视觉Transformer中的“寄存器”标记有什么作用？
回答： “寄存器”标记用于存储全局信息，避免使用“无用”像素值，从而使注意力图更易于解释。

问题 6： Transformer-VQ的设计有什么优势？
回答： Transformer-VQ通过独特的基于矢量的键和缓存设计，实现了更快的注意力处理速度。

问题 7： Ollama工具的主要功能是什么？
回答： Ollama简化了本地LLM模型的测试、运行和重新制作过程，帮助用户轻松使用最新模型。

问题 8： 从声音创建视频的技术是如何工作的？
回答： 该技术通过匹配声音的细节，生成与声音紧密对应的视频，无论是整体主题还是每时每刻的细节。

问题 9： SapientML是什么技术？
回答： SapientML是一种AutoML技术，能够从现有数据集及其人工编写的管道中学习，并为新数据集生成高质量的预测管道。

问题 10： 人工智能技术是否可以被视为现代炼金术？
回答： 是的，尽管被批评为“不科学”，但人工智能技术可以被视为一门“有抱负的科学”，类似于炼金术先于化学的发展。