大模型日報

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2024-05-29

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大模型資訊

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1. 大型語言模型在金融預測中將超越人類分析師

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• 摘要: 新研究表明，大型語言模型如ChatGPT在金融預測方面表現優于人類專家，為交易策略提供了寶貴的見解。這意味著未來這些模型將在金融領域發揮更重要的作用，提升投資決策的準確性和效率。

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1. OpenAI成立新的安全委員會并啟動新模型訓練

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• 摘要: OpenAI宣布成立由Sam Altman、Bret Taylor、John Schulman等人組成的新的安全委員會，并確認已開始訓練其下一個大型模型。

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1. 華為在埃及啟動云區域并發布阿拉伯語大模型

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• 摘要: 華為宣布在埃及開羅啟動華為云區域，這一區域將覆蓋非洲的28個國家。同時，華為還發布了新的阿拉伯語大語言模型，進一步增強其在該地區的技術影響力。

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1. 亞馬遜投資40億美元推進生成式AI技術

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• 摘要: 亞馬遜增加對Anthropic的投資，再次注入27.5億美元，以加強與該大語言模型開發公司的合作，旨在將生成式AI技術推向客戶。

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1. 蘋果推出首個多模態AI模型MM1

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• 摘要: 蘋果發布了MM1系列多模態模型，能夠處理圖像和文本。這是蘋果在人工智能領域的一項重要進展，展示了其在多模態技術方面的創新能力。

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1. 谷歌Bard超越GPT-4登頂聊天機器人排行榜

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• 摘要: 谷歌Bard在LMSYS聊天機器人競技場排行榜上憑借其新版本Gemini Pro超越了OpenAI的GPT-4，成為新的冠軍。

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1. 大型語言模型在臨床腫瘤學問題上錯誤率高于人類

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• 摘要: 一項比較評估測試了五種公開的大型語言模型（LLMs）在2044個腫瘤學問題上的表現，涵蓋了該領域的綜合主題。結果顯示，LLMs的錯誤率高于人類。

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1. 改進AI大語言模型有助于更好地與人腦活動對齊

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• 摘要: 隨著生成式人工智能（GenAI）近年來改變社交互動格局，改進大語言模型（LLMs）能夠幫助它們更好地與人類腦活動對齊，從而提升其表現和應用效果。

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1. Symflower推出DevQualityEval：提升大語言模型代碼質量的新基準

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• 摘要: Symflower近日推出了DevQualityEval，這是一種創新的評估基準和框架，旨在提升大語言模型的代碼質量。

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1. IBM與AI新加坡合作開發首個東南亞語境大模型

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• 摘要: 美國跨國科技公司IBM與AI新加坡簽署諒解備忘錄，合作開發首個具有東南亞語境的大型語言模型。這一合作將推動東南亞地區的人工智能技術進步，滿足本地化需求。

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大模型產品

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1. Jector AI：電商圖片生成利器

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• 摘要: Jector AI提供優化的AI環境，輕松生成自定義產品背景，提升AI技能，讓您的產品照片脫穎而出！

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1. ReplyMind: 社交增長助手

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• 摘要: ReplyMind是一款AI工具，幫助忙碌的專業人士在LinkedIn、X（Twitter）和Product Hunt上以有機方式增長社交影響力。現已推出Chrome擴展和安卓應用。

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1. IKI.AI智能知識助手

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• 摘要: 保存網頁、PDF、視頻或筆記。助手了解所有知識，提供信息、結構化答案、頭腦風暴等功能，支持網絡搜索。

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1. Marlee: AI提升團隊協作與表現

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• 摘要: Marlee是一款AI工具，幫助個人和團隊在工作中快速提升協作和表現，提供個性化洞察，輕松連接、激勵和發展。

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1. Frontly：無代碼構建AI驅動的SaaS應用

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• 摘要: Frontly通過AI生成應用，并提供無代碼拖放界面。快速啟動現代響應布局的AI應用，支持高級操作和自動化平臺同步。

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1. AI Menti Builder: 快速生成互動問卷

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• 摘要: AI Menti Builder 讓您立即創建互動會議或課堂，快速生成工作坊、講座、調查或測驗的初稿，提升參與度。

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1. StartKit.AI：首款AI SaaS模板

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• 摘要: StartKit.AI結合10年Node.js、Mongo和Stripe經驗及2年AI研究，提供全面的SaaS模板，助您打造AI初創公司。

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1. Reforge擴展：專家隨時指導

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• 摘要: Reforge擴展在你工作時提供免費指導，利用頂級專家的知識，通過現有工具提升你的工作質量。

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1. Lawformer AI：打造智能合同庫

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• 摘要: Lawformer AI助力法律團隊拆解合同，創建個性化條款庫，集中管理內部知識，提升工作效率。

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1. Roadway：增長營銷分析自動化平臺

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• 摘要: Roadway是首個專為增長營銷團隊打造的分析和自動化平臺，快速創建儀表盤和報告，優化和擴展增長渠道。

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大模型論文

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1. Matryoshka多模態模型: 高效視覺表征

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• 摘要: 提出M3模型，通過多層嵌套視覺標記表示圖像內容，提高視覺語言模型的效率與靈活性，顯著減少視覺標記數量。

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1. NV-Embed: 提升LLM嵌入模型性能的新方法

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• 摘要: NV-Embed通過潛在注意力層和兩階段對比訓練方法，顯著提升LLM嵌入模型在檢索和下游任務中的表現。

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1. Reason3D: 大語言模型實現3D理解與分割

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• 摘要: Reason3D是一種新型大語言模型，通過點云數據和文本提示，實現3D推理分割、層級搜索、精準引用和問答等高級任務，顯著提升了物體識別與分割的精度。

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1. LARM: 長視距自回歸模型在具身智能中的應用

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• 摘要: LARM結合文本和多視角圖像輸入，以自回歸方式預測動作。通過兩階段訓練，LARM在Minecraft中實現復雜決策鏈，速度提升6.8倍。

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1. 自糾正多模態大語言模型用于機器人操作

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• 摘要: 提出了一種自糾正多模態大語言模型（SC-MLLM），能夠預測和糾正機器人的操作錯誤，提高操作準確性。

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1. THREAD: 遞歸動態生成提升LLM性能

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• 摘要: THREAD通過遞歸動態生成子線程，提升LLM在復雜任務和問答中的表現，顯著超過現有框架。

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1. MindMerger：提升非英語LLM推理能力

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• 摘要: MindMerger通過融合多語言模型的語言理解能力，顯著提升非英語LLM的推理性能，尤其在低資源語言上表現突出。

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1. ReMoDetect: 獎勵模型識別LLM生成文本

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• 摘要: 研究發現，通過獎勵模型可有效檢測經過對齊訓練的LLM生成文本，并提出兩種訓練方案提升檢測能力。

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1. RTL-Repo: 大規模RTL設計項目評估基準

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• 摘要: RTL-Repo 提供了一個基準，用于評估LLMs在大型RTL設計項目中的表現，包含4000多個Verilog代碼樣本。

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1. 動態架構聯邦學習在語音識別中的應用

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• 摘要: 本文提出使用早退出動態架構的聯邦學習方法，解決異構客戶端在自動語音識別中的計算和通信資源限制問題。

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大模型開源項目

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1. YOLOv10：實時目標檢測

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• 摘要: THU-MIG團隊發布YOLOv10，基于Python語言的實時端到端目標檢測系統，顯著提升檢測性能。

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1. 企業級Agentic RAG解決方案

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• 摘要: ragapp是一個用TypeScript編寫的工具，提供了在企業中使用Agentic RAG的最簡便方法。

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1. Jan: 離線運行的開源ChatGPT替代品

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• 摘要: Jan是一個完全離線運行的開源ChatGPT替代品，支持多引擎（llama.cpp, TensorRT-LLM），使用TypeScript編寫。

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1. CopilotKit：自定義AI助手框架

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• 摘要: CopilotKit是一個用TypeScript編寫的框架，用于構建應用內AI聊天機器人、AI代理和AI文本區域。

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1. khoj-ai：你的AI第二大腦

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• 摘要: khoj-ai提供在線和本地AI模型支持，能回答問題并整合筆記。支持多平臺訪問，可自托管或使用云實例。

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1. iyaja: 自組織文件系統

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• 摘要: iyaja是一個使用Llama 3的自組織文件系統，采用Jupyter Notebook語言編寫，旨在提高文件管理效率。

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1. 構建具備記憶和工具的AI助手

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• 摘要: phidatahq項目使用Python語言，旨在構建具備記憶、知識和工具的AI助手，提升AI的實用性與智能水平。

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1. Mozilla-Ocho：單文件分發和運行LLM

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• 摘要: Mozilla-Ocho項目使用C++編寫，實現了通過單個文件分發和運行大語言模型（LLM）的功能，簡化了模型部署過程。

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1. Dataherald: 自然語言轉SQL工具

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• 摘要: Dataherald使用大語言模型，讓用戶通過自然語言與SQL數據庫交互，實現自然語言到SQL的轉換。

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1. 多語言模型終端界面工具

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• 摘要: 一個快速、以鍵盤為中心的終端用戶界面，用于與ChatGPT、Claude等大語言模型互動。用Python編寫。