来源:AICG工具箱 责编:网络 时间:2025-02-02 17:45:25
AI奇点网2024年10月28日报道丨AI资讯早报
当地时间10月25日,知名科技媒体The Verge发布独家消息称,OpenAI将在ChatGPT推出的两周年之际,在今年的12月之前,推出一款全新设计的大模型——Orion(代号“猎户座”)。
据内部人士透露,Orion会使用OpenAI o1大模型生成的合成数据进行预训练,还会使用一些其他类型的模型混合在一起使用,据称其性能可以比GPT-4这一代的初始版本,要更强100倍,非常接近AGI。
但新模型的发布流程和之前的产品都不太一样,OpenAI会考虑先将新产品分享给技术合作伙伴,帮助他们开发具有竞争性的生成式AI产品或优先使用权。
例如,微软的工程师正筹备在微软的Azure云服务上提供Orion猎户座模型的托管服务,预计11月底就能上线测试。
该消息发布后,OpenAI CEO奥特曼发文回应“这是一个假消息”,但没有给出合理的解释,引发了网友们的普遍质疑。
据 The Information 报道,谷歌公司正在开发代号为「贾维斯」的新项目,该项目可以帮助用户执行包括收集浏览搜索研究、购买商品或预订航班在内的一系列在网页端上执行的日常任务。
报道指出,该项目将由未来推出的 Google Gemini 大模型来驱动,并且仅适用于 Chrome 浏览器,该项目预计最早将在 12 月亮相。
「贾维斯项目」支持通过让 AI 截取屏幕截图后解析图中的内容,同时自动点击网页上提供的操作按钮或输入相关的文本,从而帮助用户自动化执行日常的网页任务。
10月25日,智谱清言APP宣布上线 GLM-4-Voice 语音模型,这是一个“端到端”的情感语音模型,目前仅支持语音对话,后续将推出视频实时对话功能,可以通过调用手机摄像头对取景框的信息进行解读。
官方表示,GLM-4-Voice 能够理解情感,有情绪表达、情感共鸣,可自助调节语速,支持多语言和方言,并且延时更低、可随时打断,用户即日起可在APP上体验。
据介绍,GLM-4-Voice 可以提供丰富的情感表达和情感共鸣:声音有不同的情感和细腻的变化,如高兴、悲伤、生气、害怕等。用户可以在同一轮对话中,要求 AI 助理说快一点或者慢一点。
在对话过程中可以随时打断,灵活输入指令并实时响应,调整语音输出的内容和风格,支持更灵活的对话互动。
目前 GLM-4-Voice 支持中英文语音以及中国各地方言,尤其擅长粤语、重庆话、北京话等。
10 月 27 日消息,继今年 9 月开源 Llama 3.2 的 1B 与 3B 模型之后,Meta 于 10 月 24 日发布了这两个模型的量化版本,量化后的模型大小平均减少了 56%,RAM 使用量平均减少了 41%,模型速度提高了 2 至 4 倍,同时降低了功耗,使这些模型能够部署到更多移动设备上。
模型量化(Model Quantization)通过各种训练方式将浮点模型转为定点模型,可以压缩模型参数,降低模型的复杂性,以便于在更轻量的平台运行。
Meta 表示,他们采用了量化感知训练(QAT)和后训练量化(SpinQuant)两种方法对模型进行量化,其中“量化感知训练”更重视模型的准确性,而“后训练量化”更强调模型的可移植性。
据介绍,研究人员一共为 Llama 3.2 的 1B 和 3B 模型各推出了两款量化版本,分别为 Llama 3.2 1B QLoRA、Llama 3.2 1B SpinQuant、Llama 3.2 3B QLoRA 和 Llama 3.2 3B SpinQuant。
Meta 声称,这些量化模型比非量化的 Llama BF16 模型速度更快,占用更少的 RAM,并且功耗更低,同时保持与 Llama BF16 版本几乎相同的精度。
尽管量化后的 Llama 3.2 1B 和 3B 模型仅支持 8000 个 Token 的上下文(原版模型支持 12.8 万个 Token),但 Meta 的测试发现,无论是 Llama QLoRA 还是 Llama SpinQuant 等量化版本的基准测试结果实际上与原来的 Llama BF16 版本相差不远。
当地时间10月24日,OpenAI一位高级AGI研究顾问Miles Brundage在推特(X)上发文,宣布从供职了六年的OpenAI正式离职。
Brundage于2018年加入OpenAI,曾担任多个重要职务包括研究科学家、政策研究负责人以及高级AGI顾问,主要工作是确保OpenAI的产品能以安全、可靠的方式进行部署使用。
在OpenAI工作期间,Brundage领导了外部红队计划,通过模拟攻击来测试OpenAI的AI系统的安全性和鲁棒性。此外,还推动了OpenAI的“系统卡”报告的创建,这些报告详细记录了AI模型的能力和局限性,为公众和研究者提供了重要的透明度。
Brundage的研究兴趣包括评估和预测AI进展、前沿AI安全的监管问题、AI的经济影响、有益AI应用的加速推进和计算治理。
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