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百度:推出文字解谜AI游戏“模问题”
移动通信与AI融合的数据格式模型建议书发布
Meta虚拟化身SDK添加腿部功能
云从科技:智算中心算力达1200P
Mugatu双足机器人实现轻装前行
阿里:视频生成框架DreaMoving开放Demo
智源开源新一代多模态基础模型Emu2
蚂蚁:大模型团队投入近20%人力建设科技伦理
印度:正测试通过AI改善天气预报精度
12家机构联合发表基础模型推理综述论文
百度:推出文字解谜AI游戏“模问题”
百度推出了一款全新的AI原生小游戏“模问题”。基于文心大模型的能力而设计的文字解谜游戏。玩家通过调整输入适合的提示词(Prompt),使得大模型生成符合要求的正确答案,从而进入下一关。游戏共有30个关卡,包含丰富有趣的题目类型。玩家在通关游戏后还有机会获得文心一言专业版体验卡。
游戏地址: https://soss-apps.emerge.ltd/apps/wavesummit-2023-llm/index.htmlhttps://mp.weixin.qq.com/s/P8AzhsiTB6Iw5C108miNxg
移动通信与AI融合的数据格式模型建议书发布
中国信息通信研究院移动通信创新中心与华为、中兴通讯等九家单位联合撰写了《移动通信与AI融合的数据格式和模型建议书》。这份建议书是数据格式和模型系列建议的第一阶段,主要涵盖了移动通信和AI在物理层融合的典型用例。其中包含了产业实践中业界最为关注的用例,涉及智能化模型的训练数据集格式、大小、模型类型、参数、占用内存以及推理所需算力等关键信息。此外,建议书还分享了AI对移动通信系统性能提升的实践经验,旨在供产学研用各界参考研究。 建议书地址: https://imt2030.org.cn/html//default/zhongwen/chengguofabu/yanjiubaogaohttps://mp.weixin.qq.com/s/64izgGcEzM31Lszvv4IK3Q
Meta虚拟化身SDK添加腿部功能
Meta 公司推出Meta Avatars SDK 24 版本,新增了腿部功能,使得虚拟现实化身更加真实和完整。此前,Meta 的 VR 化身因只有上半身而备受批评,而新版本的发布填补了这一空白。除了腿部功能外,该版本还对化身图形质量进行了升级,并首次登陆 Unity Asset Store,方便开发者使用。这一升级标志着 Meta 在元宇宙人物形象塑造方面迈出了重要一步,为虚拟社交、游戏和互动体验带来更多可能性。https://www.uploadvr.com/meta-avatar-sdk-gets-legs/
云从科技:智算中心算力达1200P
云从科技西部智算中心已经完成了既定计划,算力规模达到了1200P,支持同时进行预训练的10个百亿级模型或2-5个千亿级模型,也可以支持约100个行业大模型进行微调训练。Mugatu双足机器人实现轻装前行
卡内基梅隆大学的科研团队开发了一款名为 Mugatu 的机器人,它采用了全新的行走机制,使得机器人的高度压缩到了 18.5 厘米(7.3 英寸)以上。未来,他们希望进一步简化压缩,将其降低至 4 厘米(1.6 英寸)以内。Mugatu 的设计灵感来源于 20 世纪 30 年代颇受欢迎的无动力木制人偶 Wilson Walkie。当这种人偶被放置在坡道的顶部时,它利用重力来回拖曳腿以实现行走。Mugatu 通过臀部马达来模拟双足运动。机器人初始时是站立不动的,双腿并排。然后电机驱动摆动左腿,使机器人的重心移动到左腿上,从而向前倾斜并将重心放在左脚上。接着,Mugatu 以左脚为支撑,由电机控制右腿移动,然后循环往复,实现行走。https://tech.ifeng.com/c/8Vka15YziKF
阿里:视频生成框架DreaMoving开放Demo
阿里通义实验室推出了名为DreaMoving的可控视频生成框架,并且已经开放了Demo试用。这一框架是一种基于扩散技术的视频生成工具,可以生成高质量的定制人类视频。具体来说,通过给定目标身份和姿势序列,DreaMoving能够根据姿势序列生成目标身份在任何地方跳舞的视频。 项目主页: dreamoving.github.io/dreamoving Demo地址:https://www.modelscope.cn/studios/vigen/video_generation/summary
智源开源新一代多模态基础模型Emu2
智源研究院发布了新一代多模态基础模型Emu2,该模型通过大规模自回归生成式多模态预训练,显著提升了多模态上下文学习能力。Emu2在少样本多模态理解任务上明显超越了Flamingo-80B、IDEFICS-80B等主流多模态预训练大模型,在VQAv2、OKVQA、MSVD、MM-Vet、TouchStone等多项少样本理解、视觉问答、主体驱动图像生成等任务中表现出最佳性能。与今年7月发布的第一代“多模态to多模态”Emu模型相比,Emu2采用了更简单的建模框架,并训练了从编码器语义空间重建图像的解码器,将模型规模扩展到37B参数,实现了在模型能力和通用性上的突破。 项目主页: https://baaivision.github.io/emu2 论文地址: https://arxiv.org/abs/2312.13286https://mp.weixin.qq.com/s/Xf4xBzYwubVd8Lpw68ikDA
蚂蚁:大模型团队投入近20%人力建设科技伦理
在蚂蚁集团科技伦理顾问委员会2023年度会议上,蚂蚁集团的大模型研发团队透露他们计划投入近20%的技术人员来建设科技伦理,并与8所高校机构合作共建科技伦理知识体系,以打造负责任的人工智能。未来,蚂蚁集团将继续保持高水平和高强度的投入,科技伦理顾问委员会将与蚂蚁技术研究院合作,共同投入研究前沿伦理问题。https://finance.sina.com.cn/tech/internet/2023-12-22/doc-imzywfvw9574143.shtml
印度:正测试通过AI改善天气预报精度
印度气象局正在利用人工智能技术改善天气预报精度的情况。印度气象局表示,极端气候现象如暴雨、洪水和干旱在印度频繁发生,因此他们正在使用超级计算机和人工智能技术来生成更高质量的预报数据。此外,他们还计划通过增加气象观测站提供更高精度的数据,以便向村庄级别提供天气预报。印度政府也希望将人工智能融入传统模型以改善天气预报,而印度理工学院德里分校的助理教授 Saurabh Rathore 表示,人工智能模型不需要高成本的超级计算机,甚至可以在高性能台式机上运行。英国气象局也认为人工智能可以彻底改变天气预报,并且全球各地的气象机构都在关注人工智能技术的应用。
https://tech.ifeng.com/c/8VmO8ytOAdi