今日凌晨，就在我们还在睡梦中时，大洋彼岸的Meta干了一件大事：发布免费可商用版本Llama2。图片Llama2是Llama1大模型的延续，在数据质量、训练技术、能力评估、安全训练和负责任的发布方面有实质性的技术进步。在研究共享意愿历史最低，监管困境历史最高点的当今AI时代，Meta这一步无疑为大模型生态系统带来了重大进展。从技术报告上看，Llama2的基础模型比GPT3更强，而微调后聊天模型则能ChatGPT匹敌。相信后续Llama2将帮助企业实现更多的定制化和降低成本的产品。以下是扎克伯格在Facebook上发布的关于Llama2的“宣言”，更是将其称之为大模型的次世代的产品：我们正在与微
7月19日消息，Meta和微软近日合作推出Llama2，这是Meta公司的下一代开源大型语言模型，可以免费用于研究和商业用途。微软在新闻稿中表示，Llama2旨在帮助开发者和组织，构建生成式人工智能工具和体验。Azure客户可以在Azure平台上更轻松、更安全地微调和部署7B、13B和70B参数的Llama2模型，此外通过优化可以在Windows本地运行。Llama2模型与AzureAI的结合使开发人员能够利用AzureAI的强大工具进行模型训练、微调、推理，特别是支持AI安全的功能。微软表示在Windows中加入Llama2模型，有助于推动Windows成为开发人员根据客户需求构建人工智能体
Meta用头显整新活了！这不，就在最新被SIGGRAPH2023顶会收录的研究里，研究人员展示：仅凭Quest传感器和周围物体环境的交互，就可以捕捉一个人的全身运动！即使是和复杂环境进行交互也不在话下。输入的时候还是这样婶儿的，只有三个坐标架（没有摄像头）：加上虚拟角色后，胳膊腿的动作都有了（绿点是环境高度）：看到腿部的动作效果，网友直接裂开：这腿部的估计把我惊呆了！还没完！在没有任何关于下半身信息的情况下，它还可以踩箱子，跨过障碍物，精准跟踪人体动作。通过物理模拟，无需任何后期处理，就能够生成效果不错的互动场景：一个传感器也能行！去掉手柄后，虽然手的动作是随机的，但走起路来也还是有模有样：网
我正在尝试测试排队的Redis作业，但meta数据似乎没有在任务和发起者之间传递。job_id似乎匹配，所以我很困惑。也许一些新鲜的眼光可以帮助我解决问题:任务是asperthedocumentation:fromrqimportget_current_jobdefdo_test(word):job=get_current_job()printjob.get_id()job.meta['word']=wordjob.save()print"saved:",job.meta['word']returnTruerqworker日志保存后打印job_id和word14:32:32***Lis
我正在尝试测试排队的Redis作业，但meta数据似乎没有在任务和发起者之间传递。job_id似乎匹配，所以我很困惑。也许一些新鲜的眼光可以帮助我解决问题:任务是asperthedocumentation:fromrqimportget_current_jobdefdo_test(word):job=get_current_job()printjob.get_id()job.meta['word']=wordjob.save()print"saved:",job.meta['word']returnTruerqworker日志保存后打印job_id和word14:32:32***Lis
🦉AI新闻🚀谷歌的AI聊天工具Bard更新，增加中文支持摘要：谷歌的AI聊天工具Bard新增中文环境，用户可以使用简体和繁体中文进行交流。然而，与竞品相比，Bard的回复略显生硬，语义理解还有待提升。此外，谷歌还更新了Bard的日志页面，新增了40多种语言支持，并增加了与Bard对话时上传图片和文字的功能。此外，用户还可以使用文字转语音功能，固定对话、整理对话，并分享Bard对话内容。对于需要微调Bard回答的用户，还提供了5个选项来修改回答内容。谷歌BardAI目前处于测试阶段，用户只需使用谷歌账号登录即可使用。🚀GPT-4：1.8万亿参数、混合专家模型揭秘摘要：外媒Semianalysis
2023年2月25日，Meta使用2048张A100GPU，花费21天训练的Transformer大模型LLaMA开源了。1.4Ttokenstakesapproximately21days以下是觉得论文中重要的一些要点1）相对较小的模型也可以获得不错的性能研究者发现在给定计算能力限制的情况下，最好的性能并不是来源于更大的模型，而是来源于相对较小模型在更多的数据上进行训练。LLaMA就采用了这种策略，LLaMA模型，模型参数从7B到65B不等，13B版本性能优于GPT-3(175B)，65B版本获得相比目前最好模型差不多的性能。目前大家公认的大模型openai的GPT3系列，参数量大约175B
2023年2月25日，Meta使用2048张A100GPU，花费21天训练的Transformer大模型LLaMA开源了。1.4Ttokenstakesapproximately21days以下是觉得论文中重要的一些要点1）相对较小的模型也可以获得不错的性能研究者发现在给定计算能力限制的情况下，最好的性能并不是来源于更大的模型，而是来源于相对较小模型在更多的数据上进行训练。LLaMA就采用了这种策略，LLaMA模型，模型参数从7B到65B不等，13B版本性能优于GPT-3(175B)，65B版本获得相比目前最好模型差不多的性能。目前大家公认的大模型openai的GPT3系列，参数量大约175B
我有2台，线刷时刷到一定进度就停止了，换了数据线也不行，得来回短接重新开始线刷才能成功，这几天室温25度左右。 这次armbian更新了听说解决了开机黑屏问题，就想重新安装armbian，所以又线刷了，这次遇到的问题依旧。无意中摸了一下主板，发现很热，又摸了cpu微微烫手：是不是温度太高造成的不稳定，然后就用风扇吹。没想到这次一次就刷成功了，希望能帮到遇到同样问题的朋友。
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。比Meta“分割一切”的SAM更全能的图像分割AI，来了！模型名为Semantic-SAM，顾名思义，在完全复现SAM分割效果的基础上，这个AI还具有两大特点：语义感知：模型能够给分割出的实体提供语义标签粒度丰富：模型能够分割从物体到部件的不同粒度级别的实体图片用作者自己的话说：Semantic-SAM，在多个粒度(granularity)上分割(segment)和识别(recognize)物体的通用图像分割模型。据我们所知，我们的工作是在SA-1B数据集、通用分割数据集(COCO等)和部件分割数据集(PASCALPa
