阿里云【AI24小时】2024年8月20日

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。

1. 蜂巢科技推出界环AI音频眼镜，集成多种智能功能 >>

蜂巢科技旗下品牌「界环」推出了一款集成了耳机、AI助手和翻译功能的AI音频眼镜。这款眼镜旨在减轻用户耳朵的负担，同时提供便捷的信息管理和翻译服务。它具备信息播报模式，能够根据用户设定过滤和重点汇报消息，还能进行八种语言的实时翻译，包括方言。此外，它还具有智能助手功能，能够回答问题并执行任务。眼镜外观与传统眼镜无异，重量轻，操作简单，支持磁吸充电，续航能力强。这款产品的推出，标志着AI技术在消费电子产品中的进一步应用和日常生活的深度融合。

1. 微软AgentInstruct框架通过合成数据显著提升AI性能 >>

微软的14人团队开发了一种名为AgentInstruct的智能体框架，能够自动创建大量、多样化的合成数据，从而显著提升了AI模型的性能。通过AgentInstruct生成的2500万对后训练数据集，微软的Orca-3模型在多项基准测试中刷新了最佳成绩，特别是在数学方面，性能提升了惊人的168%。AgentInstruct利用原始数据源创建完整的提示和回应，通过内容转换、种子指令生成和指令改进的自动化流程，生成了高质量、多样化的数据。这项技术不仅提升了模型的阅读理解能力，还减少了模型幻觉，证明了生成式教学方法在AI后训练中的有效性。

2. AI2研究员揭示大型语言模型后训练的关键策略 >>

Allen AI的研究员Nathan Lambert发表了深入分析大型语言模型后训练过程的博文，总结了科技巨头们使用的后训练方法。文章指出，合成数据、迭代训练、人类偏好标签和数据过滤是当前后训练方法的核心。Lambert强调，高质量的合成数据在某些任务上可能优于人类数据，而RLHF（强化学习从人类反馈）可以扩展到更大规模。此外，多轮训练对于获得最佳模型至关重要，数据过滤在训练中扮演着最为重要的角色。他还讨论了人类偏好数据的高成本和保护性，以及如何通过迭代RLHF和合成数据提升模型性能。这些方法在科技巨头中趋于一致，预示着后训练的新标准Pipeline正在形成。

AI工具箱 >> 点击 进入

阿里云汇聚市面上最新、最全面的AI工具。从此，让你的创意不再遥远