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裝置端AI

行業標籤622 則新聞

  1. 大模型傳播指數 55

    微軟釋出 Phi-3 Mini:38 億引數,號稱比肩 GPT-3.5

    微軟釋出輕量級 AI 模型 Phi-3 Mini,引數量僅 38 億。該模型利用大模型生成的「兒童故事」資料訓練,官方稱其表現接近體量大它十倍的模型。模型現已上線 Azure、Hugging Face 和 Ollama,後續還將推出 7B 和 14B 版本。

  2. 大模型傳播指數 66

    Meta 釋出開源模型 Llama 3:推 8B 和 70B 版本,訓練資料達 15T

    Meta 正式釋出開源大模型 Llama 3,首發推出 8B 和 70B 兩種尺寸的基礎與指令微調版本。新模型基於超 15 萬億 token 訓練,詞表擴充至 12.8 萬,8B 版本在消費級顯示卡上即可微調與執行。最值得關注的是,開源生態再次迎來標杆級底座;不過當前上下文長度仍為 8k tokens。

  3. 開源專案傳播指數 44

    NVIDIA 全面加速 Llama 3:單張 H200 跑 70B 每秒吐 3000 token

    NVIDIA 宣佈對 Meta 新發布的 Llama 3 進行全平臺推理最佳化。測試顯示,單張 H200 執行 700 億引數版本時每秒生成約 3000 token,可同時服務約 300 名使用者;80 億引數版本也已適配 Jetson 和 RTX PC。開發者可直接通過 NIM 微服務在瀏覽器中試用。

  4. AI科研傳播指數 31

    蘋果公佈 ReALM 模型:把螢幕轉成文本,端側幹翻 GPT-4

    Apple 研究團隊公佈新 AI 系統 ReALM。它巧妙地把螢幕實體轉化為純文本進行指代消解,不需要笨重的影像識別就能理解螢幕內容與後臺任務,特定任務表現甚至大幅超越 GPT-4。這預示著未來的 Siri 可以在裝置端直接看懂你的螢幕並代辦事項。