Claude Artifacts的开源实现,Llama3驱动的AI程序员,瞬间做一个软件还能实时渲染。
Claude Artifacts的开源实现,Llama3驱动的AI程序员,瞬间做一个软件还能实时渲染。Llamacoder是Claude Artifacts的开源实现。 最大的亮点就是,左侧AI写代码,右侧实时渲染。 之前给大家推荐过一个基于Claude做的,Llamacoder是用了Meta 的 Llama 3.1 405B 作为底层语言模型。
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Llamacoder是Claude Artifacts的开源实现。 最大的亮点就是,左侧AI写代码,右侧实时渲染。 之前给大家推荐过一个基于Claude做的,Llamacoder是用了Meta 的 Llama 3.1 405B 作为底层语言模型。
人工智能语音初创公司PlayAI宣布在种子轮融资中筹集了2100万美元。该公司表示,将利用这笔资金投资于其生成式人工智能(GenAI)语音模型和语音代理平台。
Fine-tuning理论上很复杂,但是OpenAI把这个功能完善到任何一个人看了就能做出来的程度。我们先从原理入手,你看这张图,左边是Pre-trained LLM (预训练大模型模型),也就是像ChatGPT这样的模型;右边是Fine-tuned LLM (微调过的语言大模型),中间就是进行微调的过程,它需要我们提供一些「ChatGPT提供不了但是我们需要的东西」。
曾经参与过公司内部的RAG应用,写过一篇关于RAG的技术详情以及有哪些好用的技巧,这次专注于总结一下RAG的提升方法。
LLM 规模扩展的一个根本性挑战是缺乏对涌现能力的理解。特别是,语言模型预训练损失是高度可预测的。然而,下游能力的可预测性要差得多,有时甚至会出现涌现跳跃(emergent jump),这使得预测未来模型的能力变得具有挑战性。
AtomThink 是一个包括 CoT 注释引擎、原子步骤指令微调、政策搜索推理的全流程框架,旨在通过将 “慢思考 “能力融入多模态大语言模型来解决高阶数学推理问题。量化结果显示其在两个基准数学测试中取得了大幅的性能增长,并能够轻易迁移至不同的多模态大模型当中。
QwQ 具有神奇的推理能力。 一个刚发布两天的开源模型,正在 AI 数学奥林匹克竞赛 AIMO 上创造新纪录。
计算、存储消耗高,机器人使用多模态模型的障碍被解决了! 来自清华大学的研究者们设计了DeeR-VLA框架,一种适用于VLA的“动态推理”框架,能将LLM部分的相关计算、内存开销平均降低4-6倍。
枢途科技(深圳)有限公司(以下简称「枢途科技」)近日完成数百万元天使轮融资,本轮由奇绩创坛投资,主要用于多模态大模型训练迭代、通用复合机器人结构升级等技术与产品的研发和交付。
2024 年即将结束,今年行业对 AI 的论调也基本尘埃落定.相比 2023 年的多个重磅发布,2024 年是模型能力的小年,但 AI Agent 却是实在的大年。