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AI模型
2024年3月5日,克劳德3
克劳德3家族的多模态特性可以解释视觉输入(例如图表、图形和照片)以支持额外的用例和生产力。克劳德模型具有有用的、对话式的语气,并且可以根据“个性”进行指导。
2024年3月11日,DeepSeek-VL模型
2024年3月11日,DeepSeek-AI再次开源了全新的多模态大模型DeepSeek-VL系列,包含70亿和13亿两种不同规模的4个版本的模型。DeepSeek-VL模型的理解能力很强,不仅是简单的图片理解,还可以基于流程图识别算法、基于流程图实现代码、识别户型图、基于厨房空间进行路径规划等!AI能识别平面图了,cad也要被AI替代了最后还是干掉了程序员,程序员的程序最后干掉了自己。[耶]都说了,程序员是疯子,他们开发软件就是想着偷懒。未来 AI算力支撑肯定是巨大需求,全世界都搞模型,这不一定能负载起这么多用户
个人评论:AI能识别平面图了,cad也要被AI替代了。百度李彦宏说未来不需要这么多程序员最后还是干掉了程序员,程序员的程序最后干掉了自己。[耶]都说了,程序员是疯子,他们开发软件就是想着偷懒。未来 AI算力支撑肯定是巨大需求,全世界都搞模型,这不一定能负载起这么多用户
2024年3月11日,黄仁勋回应不要学编程的言论
黄仁勋回应不要学编程的言论,学计算机已经成为过去。 编程完全不能保证你有工作 和计算机交互的方式已经改变。人们已经开始面向GPT汇编程序,只需要说就能获得一个组件和程序
AI算力
英伟达黄仁勋,和openAId山姆达成一致,AI算力的尽头是新能源和光伏,中国会有优势。@风吹的很好: 奥特曼说,ai发展依赖于清洁能源的发展。同时,我也觉得ai的尽头是可控核聚变,只有用ai控制才能实现这项技术,从而逐步实现我们向掌控宇宙的方向发展。
马斯克说AI算力需要电力,明年就会电力紧缺,中国🇨🇳底盘稳,多头唱多大A大势所趋
编程工具
2024年3月13日,该来的总会来的。CognitionAI发布的全球首个AI软件工程师Devin问世。Devin不仅仅是提供编码建议和自动完成一些任务,而是能够独立完成整个软件项目。例如,如果你告诉Devin要创建一个展示悉尼所有意大利餐馆的网站,它会自动搜索餐馆信息,获取它们的地址和联系方式,然后发布一个网站。
子主题
企业模型
2024年3月17日,杭州发布首个成果转化领域大模型,“智者大模型1.0”的主要功能是企业的智能画像、成果的智能化评价、供需的智能化匹配等。
文字处理
2024年3月18日,速去申请!就在刚刚,MoonshotAI官方宣布开启200万上下文的KimiChat内测!这应该是全球首个商业产品支持并内测200万上下文输入的模型了!
视频生成
2024年3月19日,Magnific AI照片风格化功能上线 【AiBase提要:】 ⭐ 可将任何照片转换成你所期望的任何风格 ⭐ 使用简单的提示和参数即可实现照片风格转换 ⭐ 提供超高分辨率放大管道,为图片呈现更多细节
要找素材库,这些都是国外的,一些视频用的就是这些素材,他这卖点是根据绿幕,生成自己的语音视频,AI口型完成翻译视频制作
2024年3月16日,抖音推荐kimi对话; 微信公众号:【数旗智酷】下划线No.13|大模型“微调”是个伪概念;国家需要控制“主权AI”,第二页推荐专访月之暗面杨植麟:lossless long context is everything,原创 拾象 海外独角兽 2024-02-08
专访月之暗面杨植麟:lossless long context is everything,海外独角兽 2024-02-08
23 年 10 月已经被传递出来,当时杨植麟创立的月之暗面发布了首个模型 moonshot 和智能助手 Kimi,支持 20 万字的输入。做“长”是因为杨植麟判断 AI-Native 产品的终极价值是提供个性化的交互,而 lossless long-context 是实现这一点的基础 —— 模型的微调长期不应该存在,用户跟模型的交互历史就是最好的个性化过程,历史上每一代技术都是在提升 context length。 杨植麟身上的标签有天才 AI 科学家、连续创业者…… 海外独角兽:沿着入口逻辑的话,你觉得未来会有几个入口? 杨植麟:至少有两个,一个是有用的,一个是好玩的。现在用一个软件,其实对应 1000 个程序员的智能,是固定的,以后我们用的应用背后可能对应 100 万个人的智能,而且每天都在迭代。人的时间分配可能也会产生很多变化,真正为了钱工作的人可能会变少,更多时间可能花在精神世界里面,最后可能会有一个巨大的虚拟的精神空间。要实现 Metaverse,可能其实是要先实现 AI。 # 月之暗面Kimi模型升级:200万字窗口版可申请,新增“继续”功能 关注前沿科技 量子位 2024-03-18 14:46 北京 现场还演示了Kimi模型挖掘长篇故事情节中深层次信息的能力。 案例自然是被人类开发程度不足10%的甄嬛传(笑死)。
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