AI探索指南

  1. 昨天除了字节的 SDXL-Lightning之外,开源社区的DreamShaper XL也发布了Lightning模型

    昨天除了字节的 SDXL-Lightning之外,开源社区的DreamShaper XL也发布了Lightning模型。#ai##ai画图#

    这个模型生成的图片质量非常高,提示词响应也不错,比字节的强很多。

    也是只需要 4 步就能生成图片,推荐的采样器是DMP++ SED Karras,CFG 值为 2。

    模型下载:网页链接

  2. 从 2 月 15 日 OpenAI 发布 Sora 模型到现在,官方一共发布了 85 个 demo 视频,其中官网 48 个,Tiktok 8 个,𝕏 (Twitter) 29 个

    从 2 月 15 日 OpenAI 发布 Sora 模型到现在,官方一共发布了 85 个 demo 视频,其中官网 48 个,Tiktok 8 个,𝕏 (Twitter) 29 个。

    这 85 个视频被我全部存档在了这里:https://ooglx41xh8.feishu.cn/wiki/Saj3wfzqfiwqCsk3Mh6cHOKGnOy?table=tblK5hmgah9T2jov&view=vewbPpW6ja

    包含每个视频的 prompt、prompt 中文翻译、原始链接、发布时间。由于 Sora 尚未正式对公众开放使用,可以粗略地认为,除了官方发布的视频之外,其余宣称是「Sora 生成」的视频大概率为伪造。在 Sora 正式对公众开放之前,这个数据库会尽可能保持更新。

  3. 李一舟的人工智能课下载(速度保存!

    李一舟的人工智能课下载(速度保存!

    课程内容丰富,包括了解AI的基本概念、算力和token的重要性,以及如何使用AI进行有效的沟通、简历撰写、面试准备,甚至是辅导孩子学习。我们还将探讨GPT技术的最新进展,以及它如何改变我们的工作方式。通过本课程,你将能够更好地理解AI的潜力,并学会如何最大化地利用这些技术来提升你的效率和创造力。

    目录:

    1. AI基础
    ● 人工智能简介
    ● GPT技术解析
    2. 职业应用
    ● 与AI对话技巧
    ● AI辅助简历与面试
    3. 教育辅导
    ● 使用AI辅导孩子学习
    4. 技术原理
    ● 算力与token概念

    你将能够全面了解AI的多方面应用,并学会如何将这些知识应用到实际生活中,无论是在职业发展还是个人成长上。

    请点击右侧【立即访问】按钮访问

    https://wiki.pmhub.cc/202.html

  4. [整理] Kwebbelkop对 Open AI 只在 TikTok 发布 Sora 的新视频的猜测有点意思

    [整理] Kwebbelkop对 Open AI 只在 TikTok 发布 Sora 的新视频的猜测有点意思。

    OpenAI将收集用户发布的的 Sora 视频的数据来进行模型微调,从而获得更强的 Sora 模型,后期Open AI 可能会推出100% AI 生成内容的 TikTok平台。#ai##sora#

    其他人发布的视频数据 Open AI 应该是无法获取的,字节也不 ...

  5. [整理] Boris Dayma 对谷歌 Gemma 技术报告的一些总结,觉得技术报告太长懒得看的可以看看:#ai##llm##gemma#

    [整理] Boris Dayma 对谷歌 Gemma 技术报告的一些总结,觉得技术报告太长懒得看的可以看看:#ai##llm##gemma#

    ◆这个模型的架构(architecture)和llama非常相似。

    ◆7B模型使用了惊人的6T tokens!

    ◆词汇量巨大。

    ◆在前馈神经网络(FFN)中使用了GeGLU,我希望他们能对那里使用的维度进行更深 ...

  6. AI探索指南
    💎 重磅:Google 刚刚发布了一个超强的开源模型 Gemma 这是 AI 开源模型生态的一大步。 Google DeepMind CEO Demis 表示:「我们长期以来一直支持负责任的开放源代码和科学,这可以推动快速的研究进展,因此我们很自豪地发布了 Gemma:一套轻量级的开放模型,其大小在同类产品中名列前茅,其灵感来源于双子座所使用的相同技术。 」 ✨ Gemma 开放模型的特点 - Gemma 是一个轻量级、最先进的开放式模型系列,采用了与Gemini相同的研究和技术。 - Gemma…
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    3 MB

  7. 💎 重磅:Google 刚刚发布了一个超强的开源模型 Gemma

    💎 重磅:Google 刚刚发布了一个超强的开源模型 Gemma

    这是 AI 开源模型生态的一大步。 Google DeepMind CEO Demis 表示:「我们长期以来一直支持负责任的开放源代码和科学,这可以推动快速的研究进展,因此我们很自豪地发布了 Gemma:一套轻量级的开放模型,其大小在同类产品中名列前茅,其灵感来源于双子座所使用的相同技术。 」

    ✨ Gemma 开放模型的特点

    - Gemma 是一个轻量级、最先进的开放式模型系列,采用了与Gemini相同的研究和技术。

    - Gemma 由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队共同开发,其灵感来源于双子座,名字反映了拉丁语 gemma,意为「宝石」。

    - 两种尺寸:Gemma 2B 和 Gemma 7B。每种规模都发布了预训练和指令调整变体。(Hans 注,在图2中,你能看到 7B 在多项核心指标, 大幅领先Llama-2。)

    - 经过预训练和指令调整的 Gemma 模型可在你的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行,并可在 Vertex AI 和谷歌 Kubernetes Engine 上轻松部署。

    💰 使用、研究和AI 伦理方面的补充:

    - 允许所有组织(无论规模大小)以负责任的方式进行商业使用和分发。

    - Gemma 专为推动人工智能创新的开发人员和研究人员组成的开放社区而打造。

    - 现在就可以开始使用 Gemma,免费访问 Kaggle,免费使用 Colab 笔记本,首次使用 Google Cloud 的用户还可获得 300 美元的积分。

    - 研究人员还可以申请高达 500,000 美元的 Google Cloud 信用额度来加速他们的项目。

    🔗 详情部署和使用,现在就可以访问:

    http://ai.google.dev/gemma

  8. 见鬼了,谷歌居然开源LLM模型了,Meta要慌了

    见鬼了,谷歌居然开源LLM模型了,Meta要慌了。

    Gemma 采用了和Gemini一样技术的开源LLM,同时质量也比同规模的模型要强。

    下面是一些要点:

    ◈ 两种尺寸的模型权重:Gemma 2B和Gemma 7B。每种尺寸都有预训练和指导调整的变体。

    ◈ 一个生成式人工智能工具包,为使用Gemma创建更安全的人工智能应用提供指导和必要工具。

    ◈ 通过原生Keras 3.0为所有主要框架(JAX、PyTorch和TensorFlow)提供推理和监督微调(SFT)的工具链。

    ◈ 准备好的Colab和Kaggle笔记本,以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT等流行工具的集成,使得开始使用Gemma变得非常容易。

    ◈ 预先训练和经过调整的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行,并可以轻松部署到Vertex AI和Google Kubernetes Engine(GKE)。

    ◈ 跨多个人工智能硬件平台的优化确保了行业领先的性能,包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。

    ◈ 允许所有组织进行负责任的商业使用和分发,无论规模大小。

    ◈未来还会发布Gemma更大模型变体。

    了解更多:https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models

  9. 见鬼了,谷歌居然开源LLM模型了,Meta要慌了

    见鬼了,谷歌居然开源LLM模型了,Meta要慌了。#ai##llm#

    Gemma 采用了和Gemini一样技术的开源LLM,同时质量也比同规模的模型要强。

    下面是一些要点:

    ◈ 两种尺寸的模型权重:Gemma 2B和Gemma 7B。每种尺寸都有预训练和指导调整的变体。

    ◈ 一个生成式人工智能工具包,为使用Gemma创建更安全的人工智能应用提供指导和必要工具。

    ◈ 通过原生Keras 3.0为所有主要框架(JAX、PyTorch和TensorFlow)提供推理和监督微调(SFT)的工具链。

    ◈ 准备好的Colab和Kaggle笔记本,以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT等流行工具的集成,使得开始使用Gemma变得非常容易。

    ◈ 预先训练和经过调整的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行,并可以轻松部署到Vertex AI和Google Kubernetes Engine(GKE)。

    ◈ 跨多个人工智能硬件平台的优化确保了行业领先的性能,包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。

    ◈ 允许所有组织进行负责任的商业使用和分发,无论规模大小。

    ◈未来还会发布Gemma更大模型变体。

    了解更多: 网页链接