「 行业动态 」
◇ 杭州政府发钱啦 ！ 每年 5000 万 元 “ 算力 券”支撑中小企业 News
市政府提出了加快推动人工智能工业立异开展的意见，方针是在 2025 年打造全国抢先、国际一流的人工智能工业高地，促进人工智能与实体经济深度交融，建造“高算力+强算法+大数据”的工业生态。
◇ 机器人｜ 大模型 进实际世界 ， DeepMind 重量级打破 Link
DeepMind 推出 RT-2：全球第一个控制机器人的视觉-言语-动作模型，机器人可以像 ChatGPT 一样经过简单的自然言语指令操作物体，这代表着具身智能的重大进展。
- Google DeepMind Research Blog: 《RT-2: New model translates vision and language into action》
- paper：robotics-transformer2.github.io/assets/rt2.…
◇ 医疗保健 ｜Google 推出医用 多模态 生成 模型 Med-PaLM M Link1 、 Link2
Google Health、Google Deepmind 和 Google AI 推出了 Med-PaLM M，这是一种多模态 LLM，可以灵活编码和解说生物医学数据，处理临床言语、医学图画和基因组学等任务，体现优异。
- Med-PaLM M 经过对 Google AI 的言语模型 PaLM-E 进行微调和调整，运用 MultiMedBench 的开源基准构建，甚至优于专业模型和 PaLM-E。
- MultiMedBench 包括 7 种生物医学数据类型和 14 种不同的任务，鼓励开发通用生物医学 AI 系统。
◇ 纯 AI 创造 科幻电影《创世纪》 预告片 震撼登场 Link
《创世纪》是一部运用多种 AI 东西制作的火爆科幻电影预告片，制作者 Nicolas Neubert 在其间运用了 Midjourney、Runway、Pixabay 和 CapCut 等东西来完结图画、视频、音乐和剪辑等制作进程。
◇ 华为超级 大模型 基建： AI 算力 渠道先遣组、数据中心军团 Link
华为在内部会议中宣布树立“AI 算力渠道先遣组”和“数据中心军团”，对标英伟达、Azure 和 Open AI，旨在全力支撑国内大模型的算力需求，并发布了华为云盘古大模型 3.0，应用于多个范畴。
- “AI 算力渠道先遣组”由陶景文担任组长，成员包括多个事务线的总裁或 VP。
- “数据中心军团”由邹志磊领导，他曾担任华为原运营商 BG 总裁，现为华为煤炭军团董事长。
- 华为发布了 AI 大模型华为云盘古大模型 3.0，已应用于煤矿、铁路、气象、金融、代码开发、数字内容生成等范畴。
- 华为三大数据中心预计投入运用 10W 张卡，华为云总裁张平安负责卡的规划建造与资源运用。
◇ 练习数据 质量不行？Skill-It：用于了解和练习 LMs 的数据驱动框架 Twitter1 、 Twitter2
正如人类以有意的次序取得相互依赖的技能一样，言语模型在从练习数据中学习一组技能时也遵从自然次序。假如存在这样的次序，它可以用于增进对 LM 的了解和数据高效的练习。Skill-It 框架正是根据相关数据形式化了技能和有序技能集的概念。
paper: 《Skill-it! A Data-Driven Skills Framework for Understanding and Training Language Models》
「 融资快讯」
◇ 供给数据 Pipeline 和 大模型 中间件才能，「灵奥科技」宣布完结数百万美元 种子轮 融资 News
灵奥科技近完结数百万美元的种子轮融资，出资方为靖亚本钱和 Plug and Play。灵奥科技致力于构建数据 Pipeline 和大模型中间件，当时首要供给两款产品：
- Vanus Connect 可打通 SaaS 应用等事务东西，根据非结构化的事务数据，树立事件处理引擎，并针对不同来源的数据，根据用户的要求响应处理。
- Vanus AI 可帮助企业链接大模型和构建知识库，并一起进行提示词（prompt engineering） 调试，建立企业自己的 AI 应用。
◇ 00 后华人 大模型 创业，应战 langchain，获硅谷顶级创始人出资 News
Cortex 背面的公司叫做 Kinesys AI，由两位华人创始人领导的 7 人团队建议，是一个大模型中间件项目，在国外已有 10 多家付费用户和上千个个人用户，并取得 Silicon Valley 顶级创始人的支撑。
- Cortex 允许外接私有数据库，包括 Notion、Slack、Google Drive 等，为特定范畴供给定制版 GPT，一起可打造千人千面的 Copilot。
- Cortex 团队计划接入 Slack confluence、Microsoft 全家桶和 Google 全家桶等，持续增加功用。
◇ Tromero 筹集了 150 万 英镑 ，经过加密货币挖矿下降 ****AI 练习 和保管本钱 News
总部坐落伦敦的机器学习练习和保管渠道 Tromero 在由 BlueYard Capital 领投的种子轮融资中筹集了 150 万英镑。该草创公司将运用这笔出资组建团队，并在未来 12 个月内交给功用测试版。Tromero 经过区块链技术供给”Proof of Work”和”Proof of Useful Work”，以解决机器学习培训需求，打破了现有云核算巨头如 AWS、Azure 和 Google Cloud 的独占方位。
◇ 这到底是不是一门好生意？独家解密 Palantir 差异化竞赛优势｜深度研报（下篇） News
深度研报提醒 Palantir 的赛道方位、竞赛格局和六大视角的异化竞赛优势：本体论、模块化、通用性、军事级护栏、高壁垒、高转化本钱及高留存率、帮派文化。
- Palantir 专注于数据整合，与大模型开展相结合，成为全球领头羊，具有军事级护栏。
- Palantir 面对 ToG 和 ToB 市场竞赛，与老牌军工企业和 AIP 同行竞赛。
- Palantir 产品项目制定制化，对客户关系要求高，需考验战略耐心。
「 早点趣玩 」
◇ AI 视频创造十八法：超级东西合集让你轻松创造各种形式的视频！ News
文章整理了各种生成短视频的办法和东西，点击链接阅览对应教程。包括：
- 图片转视频双雄：Runway Gen-2 和 AI 图片东西 Midjourney。
- 文字生成视频三强：Runway Gen-2、Pikalabs 和 Zeroscope。
- 运用 Midjourney 的 Vary、Pan、Zoom Out 功用制作视频。
- 运用其他 AI 软件创造视频：Runway frame interpolation、Wonder Studio、Stable Diffusion 等。
◇ 眼镜内置字幕 Twitter
运用 Whisper 等语音转文本 API，更改言语将是最简单的部分。
◇ 用好 ChatGPT ｜ 为什么要在 ChatGPT 里面实现剖析超长文本、上传并剖析特定文件 Twitter
- 免费运用
- 便利自定义 prompt
- 就在手边，不需要再翻开新的东西
- 数据直接发到 OpenAI，不经过中间人
操作攻略：《讓免費版 ChatGPT 上傳文件的 Chrome 套件，可剖析摘要超長內容》
◇ AI 实时测谎仪， LiarLiar-AI News
LiarLiar 是一款顶级的人工智能东西，可以在视频通话和视频剖析进程中检测谎言和心率波动。易于运用并与一切流行的视频渠道兼容。LiarLiar 运用核算机视觉神经网络模型来捕捉人的面部和身体动作，包括眼睛注视方向，甚至可以经过监测额头微动来确认一个人的心跳。运用数学将心理学转化成数字，并经过“真实度计”来综合一切要素，判断一个人是否说谎。
「 技术阅览 」
◇ 模块架构解析：一图带你了解 LangChain 的内部结构 Twitter
LangChain (JS) Modules Overview v0.2.0 released for npm:langchain@0.0.114.
- feat: introduce agents and callbacks
- fix: correct some data flow arrows
◇ Meta ****AI 发布了有关 Llama 2 架构、练习核算、微调办法等更多细节 **** Twitter
论文发布了关于 Llama 2 架构、练习核算和微调办法的详细信息，使社区可以以其为根底，并为 LLMs 的负责任开展做出奉献。Llama-2 具有在 GPU 或 CPU 上本地运转，并支撑不同规模和硬件的推理。
paper: 《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》
◇ 一文读懂 Transformer：Transformer 神经网络 架构的整体攻略 News
Transformer 模型是一种神经网络架构，于 2017 年提出，革命性地影响了深度学习和核算机科学。它成功应用于序列到序列建模，克服了其他神经网络架构的局限性。关键词解读：
- MLPs （多层感知器） 一种经典神经网络办法，运用广泛但不适合序列建模，由于无法保留序列中信息的次序。
- CNN（卷积神经网络）对于图画和形式处理非常成功，但不适用于序列建模，由于无法处理可变长度的数据。
- RNN（循环神经网络） 可以处理序列，但对于长序列可能不稳定，而且无法并行化。
- Transformer 是一种可以处理序列数据的神经网络架构，不运用循环或卷积层，其间心是 Attention 机制。
- Transformer 包括编码器和解码器两个部分，多层感知器 （MLP） 是其间一个基本层。
◇ 什么是 AI 的“智能出现”，以及为什么了解它对创业者、从业者、普通人都价值巨大 News
本文介绍了 AI 大模型中的智能出现现象，经过图画试验演示了出现的进程和阈值，并着重
- 对创业者：了解出现有助于看清 AI 开展前景和终局思维的重要性。
- 对从业者：了解出现可帮助指引 AI 作业并了解 AI 才能的本质。
- 对一切人：经过出现的了解，拥有更好的预判力和适应 AI 年代的才能。
◇ 简单微调 Llama 2 攻略 News
本攻略展示如何将 Llama 2 微调为对话摘要器，并介绍运用 Huggingface 库在 samsum 对话摘要数据集上的微调过程。
- 首先，下载模型克隆 Meta 的 Llama 推理存储库：git clone github.com/facebookres… download.sh，以获取 7B 模型。
- 接着，将模型转化为 Hugging Face 格式，履行以下命令：
wget https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/main/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py pip install git+https://github.com/huggingface/transformers pip install -e . python convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir llama-2-7b --model_size 7B --output_dir models_hf/7B
运转微调笔记本的过程：
- 克隆 Llama-recipies 存储库：git clone github.com/facebookres…
- 翻开 quickstart.ipynb 文件并运转整个笔记本，保证更改模型途径为转化后的模型途径。
对微调后的模型进行推理的过程：
- 导入所需库：import torch， from transformers import LlamaForCausalLM， LlamaTokenizer， from peft import PeftModel， PeftConfig
- 加载分词器和模型：tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained（model_id），model = LlamaForCausalLM.from_pretrained（model_id， load_in_8bit=True， device_map=’auto’， torch_dtype=torch.float16）
- 从练习后保存的方位加载适配器：model = PeftModel.from_pretrained（model， “/root/llama-recipes/samsungsumarizercheckpoint”）
- 运转推理并生成对话摘要。
「 招聘信息 」
HC 曝光，简历投递可联系小帮手（wx：wongmicky）
- 早早聊 AGI HC 文档：AGI 早早聊招聘内推坑位表
- 早早聊 AGI 招聘内推群，欢迎大家相互勾搭
「 讲师招募 」
2023 年 8 月 26 日，早早聊计划举办线上【前端搞构建】专场
讲师报名，可联系早早聊负责人 Micky （wx：wongmicky）
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