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AMD 发布 AMD-135M：AMD 第一个小型语言模型系列，使用 670B 令牌在 AMD Instinct MI250 加速器上从头开始训练 - MarkTechPost
AMD 最近推出了新的语言模型 AMD-135M 或 AMD-Llama-135M，这是对 AI 模型领域的重要补充。背景和技术规格AMD-135M 基于 LLaMA2 模型架构构建，集成了先进功能以支持各种应用，特别是在文本生成和语言理解方面。其中一些关键功能包括： 参数大小：1.35 亿个参数，可实现高效处理和生成文本。训练配置：该模型采用学习率 6e-4 和余弦学习率计划，并且经过多个 epoch 进行有效的训练和微调。如果您喜欢我们的工作，您一定会喜欢我们的时事通讯。不要忘记加入我们的 50k ML SubRedditAsif Razzaq 是 Marktechpost Media Inc. 的首席执行官。作为一位有远见的企业家和工程师，Asif 致力于利用人工智能的潜力促进社交好的。
Gemini AI 正在获得关注。现在是购买 Alphabet 股票的时候了吗？- 杂七杂八的傻瓜
Alphabet (GOOGL 0.75%) (GOOG 0.89%) 的人工智能 (AI) 努力并不总是得到最好的报道。Snap 去年使用 OpenAI 的生成式 AI 模型推出了 My AI 聊天机器人，但今年早些时候开始将 Gemini 纳入其聊天机器人，因为它能够同时处理视频、音频和文本。这笔交易还有助于消除人们认为该公司的人工智能模型大大落后于 OpenAI 的观点。随着该股脱离高点，Alphabet 目前的估值非常有吸引力，根据明年分析师的预测，其预期市盈率为 18，市盈增长比 (PEG）低于0.7。随着 Gemini 的势头增强，而且股价如此便宜，以目前的水平，我会成为 Alphabet 的买家。
如何创建人工智能图像：带有专家建议的完整指南 - CNET
如何创建人工智能图像：带有专家建议的完整指南以下是有关创建人工智能生成图像的信息，包括最佳程序、实用技巧和法律注意事项。它们允许任何拥有帐户和提示的人创建几乎任何类型的图像（通常在合理范围内）。有很多可用的人工智能图像服务，但并非所有服务都能提供高质量的结果或充分保护您的数据。第 1 步：为您的项目选择最好的人工智能服务我拥有许多人工智能图像生成器和创意程序的实践经验。随着人工智能图像服务的改进，所有创作者都必须清楚地识别图像的起源，特别是将其与人类创作的艺术和摄影区分开来。Midjourney 和 Dall-E 等 AI 图像服务依靠现有内容来帮助他们创建图片。
从 LLM 到 SLM 再到 SAM，代理如何重新定义 AI - SiliconANGLE News
从LLM到SLM再到SAM，智能体如何重新定义AI我们认为，企业价值创造的人工智能重心正在从大语言模型转向小语言模型，其中S不仅代表小，而且包含一个小型、专业化的系统、安全和主权模型。调查数据显示 Metas Llama 在采用速度方面处于领先地位我们在上一张幻灯片中强调 Meta 的原因是，正如我们预测的那样，开源势头正在对市场产生重大影响。在堆栈中向上移动，我们展示了数据平台层，该层已因 Snowflake 和 Databricks 等而普及。架构集成：在代理系统下结合 LLM、SLM、知识图和因果模型将随着时间的推移逐步提高投资回报率。专业公司的横向支持：广泛的适用性：RelationalAI 和 EnterpriseWeb（协调层）等公司；UiPath Inc.、Workato Inc. 和其他公司（代理控制层）正在努力通过集成和新知识产权（Uber for all）使这些系统能够跨任何应用程序领域水平扩展。生态系统演变：我们相信这些公司在以下方面发挥了重要作用：通过提供可供更广泛的企业访问的工具和平台来发展生态系统。
研究人员正在创造人工智能科学家，其进展比预期更好 - How-To Geek
要点人工智能科学家可以独立提出假设、进行实验并撰写研究论文。AI 分析了包含 6,000 种化合物的库，以识别具有相似特性的化合物。谁会因人工智能科学家的工作而获得荣誉，或者相反，谁将为错误、抄袭或数据更改承担责任？科学的目的是什么？麻省理工学院的科学家利用人工智能发现了两种新的抗生素，希望这些可以对抗危害人类的细菌。科学家手中的人工智能已经带来了新的发现，并有望带来更多的发现。我完全支持创建一名人工智能科学家，但我怀疑其最大的成就不会独立实现。
可解释的无人机群混乱的机器学习模型 |科学报告 - Nature.com
摘要管理无人机机队时的主要挑战是确保其编队的相对稳定性并最大限度地减少混乱，特别是在遭受入侵时。此外，为了给决策提供支持，模型还追求高水平的可解释性27。我们首先对数据集中的参数进行初步分析，然后开发机器学习模型来预测交叉点熵值。同样，参数 \(R_1\) 和大小对模型决策的影响最强，其次是 \(D_2\) 和 \(D_1\)。在考虑达到最高\(R_2\)值（83.3%）的CatBoost模型时，为了更好地说明这种关系，选择了参数\(D_1\)和\(D_2\)并将其作为附加变量引入模型中，分析表明这些参数密切反映了交叉熵的变化。https://doi.org/10.1134/s0032946022020016 (2022).Shannon, C. 通信的数学理论 (1948), 121134（麻省理工学院出版社，2021）.Cofta, P.、Ledziski, D.、migiel, S。
据报道，苹果退出了 OpenAI 融资轮 - Mashable
据报道，苹果公司不再与 ChatGPT 创造者 OpenAI 就投资其最新一轮融资进行谈判，这是一个短暂的“他们愿意与希思克利夫和凯瑟琳相媲美的爱情故事”。据《华盛顿邮报》报道，除了已经向 OpenAI 投资的 130 亿美元之外，微软预计还将再投资 10 亿美元，这有助于微软获得 OpenAI 的大型语言模型并增强其自己的 AI 生产力工具。当然，直到结束才算结束，接下来的几天我们仍然可以看到新的玩家。而且，别忘了，这并不意味着 Apple 和 OpenAI 不再像小偷一样狡猾。推文可能已被删除 正如苹果高级副总裁克雷格·费德里吉 (Craig Federighi) 在公告中所说，这是“为我们其他人服务的人工智能”。
Airbnb 首席执行官讨论人工智能的未来 - Globetrender
Airbnb 首席执行官布莱恩·切斯基 (Brian Chesky) 在纽约 Skift 论坛上表示，人工智能对世界的改变将超出任何人的想象。现在已经是 2025 年了，但它还没有发生。我认为人工智能对世界的改变将比任何人想象的都要大得多。目的是什么？切斯基：2007 年我来到硅谷时，“技术”这个词可能就是字典中对“好”这个词的定义。我希望人们知道，我确实认为我在硅谷遇到的绝大多数人都是热心的人，想做正确的事。
人工智能在短短 6 个月内几乎使已知的纳斯卡线条数量增加了一倍 - Notebookcheck.net
人工智能在短短 6 个月内几乎将已知纳斯卡线条的数量增加了一倍纳斯卡字形是人、动物或几何形状的地面图像，纳斯卡人可能将其用于仪式和宗教目的。Masato Saki、Akihisa Sakurai、Siyuan Lu 和 Marcus Freitag 于 2024 年 9 月 23 日在 PNAS 上发表的一项研究描述了如何通过人工智能的使用，已知的纳斯卡谱系数量在 6 个月内几乎翻了一番。鉴于训练示例数量有限，已知的地理符号被分割成更小的部分以扩展训练数据集。使用网格分类模型，生成了分辨率为 5 米的详细概率图，甚至能够检测到最难以捉摸的地理符号。来源图片来源：monikawl999 / Pixabay
中国利用人工智能在美国大选期间加大假新闻宣传力度 - 财富
当美国资深外交官库尔特·坎贝尔前往所罗门群岛对抗北京在这个南太平洋国家的影响力时，他很快就看到了中国会在多大程度上传播其信息。2022 年的一个早晨，拜登政府的亚洲沙皇醒来，发现当地媒体发表了一篇长文，内容涉及美国在乌克兰运营化学和生物实验室，华盛顿称这一说法是彻头彻尾的谎言。他们的名字不属于任何在中国工作的知名记者，他们的照片也有明显的人工智能创作迹象。范桑特说，对媒体的操纵最终是对读者和观众的操纵，这正在损害民主和社会。。中国驻美国大使馆发言人刘鹏宇表示，有关中方利用新闻网站和社交媒体散布亲北京信息、影响美国舆论的指控充满了针对中国的恶意猜测，中方对此坚决反对。北京投资了新华社和中央电视台等官方媒体，以各种语言和平台向全球受众传达其信息。