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阿里云【AI24小时】2024年4月25日

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阿里云【AI24小时】2024年4月25日

阿里云AI24小时 2024-04-25 17:00:00 259
汇聚全球AI资讯,看到人工智能发展最新趋势。

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阿里云Startup平台推出AI24小时系列文章,网罗国内外最新的AI人工智能前沿资讯,帮助AI创业者掌握最新行业资讯。


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1.云阙数智学院与RMDS联合打造AIGC人才培养高地>>

上海云阙智能科技有限公司(云阙智能)与全球研究方法、数据科学和人工智能协会(RMDS)达成战略合作,旨在共同打造服务于中国的AIGC(人工智能生成内容)人才培养高地。RMDS成立于2009年,是一个国际知名的数据科学及人工智能研究机构,拥有遍布全球的专家团队和行业领袖,提供人才培训、资质认证以及竞赛活动。云阙智能与RMDS将利用各自的优势,包括云阙智能在中国市场及营销传播行业的经验和RMDS的国际化视野,共同构建AIGC人才孵化体系。AIGC技术发展迅速,但在营销传播行业的渗透率仍然较低,存在技术突破和人才供给两大瓶颈。"人工智能+营销传播"为行业带来机会,同时也带来跨领域融合、技能结构变化等挑战,需要大量具备垂直行业经验与AIGC技术融合的人才。(来源:雷锋网)

2. 2023年人工智能(AI)行业的发展趋势>>

过去一年,AI行业经历了快速的发展,AI概念股在市场中表现突出。截至2023年4月24日,多数AI公司的年度财务报告已经公布。一些公司尽管仍在亏损,但也有公司显示出积极的财务信号。许多AI公司在研发上投入巨大,这导致了财务上的压力。例如,云从科技、科大讯飞、昆仑万维和三六零都报告了高额的研发费用。一些公司已经开始从大模型技术中获得商业利益。商汤科技的生成式AI业务实现了显著的收入增长,并预计在2024年将占总收入的一半。AI产业链上游的公司,如工业富联和中际旭创,已经开始从AI技术的发展中获益,业绩亮眼。(来源:中国基金报)


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1.Open-Sora 全面开源升级,用户可免费创作属于自己的小短片 >>

Open-Sora支持单镜头长达16秒的视频生成,分辨率可达720p,能够处理不同宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频以及无限长视频的生成需求。用户可以通过GitHub上的指南来使用Open-Sora,包括生成横屏和竖屏视频,以及长视频的创作。作者团队在GitHub上发布了Open-Sora的技术报告,概述了新功能,包括长视频生成、高分辨率视频生成、单模型支持不同宽高比和分辨率、稳定的模型架构设计、自动数据处理全流程等。Open-Sora采用多阶段训练方法,逐步提升视频数据的分辨率,从144p到720p,以实现更高质量的视频生成。(来源:雷锋网)

2.高通加码AI PC市场,新增高端骁龙X Plus>>

高通在发布骁龙X Elite几个月后,又推出了性能更强的骁龙X Plus,两款处理器都将在当年年中上市。消费者对搭载这两款高通处理器的笔记本电脑抱有高期待,主要是因为它们提供了高性能和长续航的特点。骁龙X Elite在发布时与苹果M2处理器和英特尔酷睿处理器进行了对比,显示出在性能和能耗方面的优势。即使在苹果和英特尔发布新一代处理器后,骁龙X Elite依然保持领先。在Geekbench的多线程和单线程测试中,骁龙X Elite的CPU性能和功耗效率均优于竞品。GPU性能同样出色,功耗更低,性能更强。(来源:雷锋网)

3.苹果公司开源AI模型OpenELM>>

苹果开源了一个在设备端运行的AI模型OpenELM,并公开了代码、权重、数据集和训练全过程。该模型家族由八个成员组成,其中四个是预训练模型,四个是指令微调模型,参数规模从2.7亿到30亿不等。预训练让模型生成连续、可用的文本,而指令微调使模型能以更相关的输出响应特定请求。OpenELM通过层级缩放策略和微调,改进了Transformer语言模型的效果,在参数预算下显著提高了准确率。苹果在“示例代码许可证”下发布了OpenELM模型的权重和训练说明,该许可证不禁止商业使用或修改,但保留了专利索赔的权利。(来源:极客邦科技InfoQ)

4.Snowflake的Arctic模型,刷新开源大模型记录>>

Snowflake的Arctic模型拥有128位专家和4800亿参数,成为目前最大的开源MoE(Mixture of Experts)模型。Arctic基于Dense-MoE架构设计,结合了一个10B的稠密Transformer模型和128×3.66B的MoE MLP,并在3.5万亿个token上进行了训练。它的特点是大且稀疏,这意味着可以用更少的计算资源达到与其他模型相似的性能。与Llama 3 8B和Llama 2 70B相比,Arctic使用的计算资源不到一半,但评估指标相当。Arctic在Apache 2.0许可下发布,提供了权重和代码的无限制访问,并公开了训练数据的处理方法。(来源:新智元)


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