好文推荐!LLM技术精要;美图发全员激励股✦票;百度/微信大会精华笔记;Flink商✦业化再起波澜;GitHub今日热榜 | ShowMeAI资讯日报

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🎡 『通向 AGI 之路』大型语言模型(LLM)技术精要

实话实说,国内在 LLM 模型相关技术方面,此刻距离最先进技术的差距进一步加大了,尤其是2020年中 GPT 3.0 出现以后。当时只有很少的人觉察到,GPT 3.0 不仅仅是一项具体的技术,更体现了 LLM 应该往何处去的发展理念。此刻,包括Google在内,都已经明显都落后 OpenAI 一个身位。

本文梳理自 GPT 3.0 出现之后的主流 LLM 技术,并试图回答下面一些问题。看完 🌍全文 能对这些问题有一个答案:

  • ChatGPT 是否带来了 NLP 乃至 AI 领域的研究范式转换?如果是,那会带来怎样的影响?

  • LLM 从海量数据中学到了什么知识?LLM又是如何存取这些知识的?

  • 随着 LLM 规模逐步增大,会带来什么影响?

  • 什么是 In Context Learning?为什么它是一项很神秘的技术?和 Instruct 又是什么关系?

  • LLM 具备推理能力吗?思维链 CoT 又是怎么做的?

ShowMeAI 🎡AI应用与工具大全 页面,汇总了100+人工智能工具,包括个人企业行业科研等4大应用场景,智能家居、增强现实AR、运动健康、聊天机器人、广告营销、教育、农业、无人机、自动驾驶、文本生成、图像生成等领域!是AI开发者和数字行业工作者的百宝箱!如有遗漏或推荐,欢迎联络留言!

🎡 『欧莱雅 · HAPTA』智能防抖,AI 辅助涂口红

最近欧莱雅推出了一款名为 HAPTA 的唇膏辅助工具,借助基于AI的稳定技术帮助手部活动有限的用户,更便利准确地涂上口红。HAPTA 配有智能运动控制功能,可追踪用户的动作;同时设有可旋转的磁吸功能,可根据人体工程学调整使用。

为了研发这款产品,欧莱雅和 Verily(原 Google X 生命科学部门)联手设计,并采用了 Verily 为辅助进食餐具打造 AI 稳定技术。HAPTA 将于2023年通过兰蔻品牌推出,可兼容旗下标准尺寸唇膏,并尝试兼容更多不同型号。(来源:爱范儿)

📜之前日报 里提到了欧莱雅另一款智能画眉设备 Brow Magic

🔥 『美图』为全员发放激励股✦票,总部将搬进新大楼

美图公司创始人兼 CEO 吴欣鸿日前发送了一封《给美图全体同事的一封信》的内部全员邮件,主要回顾了美图秀秀、美颜相机、Wink、美图证件照等几款产品的突破和表现,并对 AI 绘画功能撬动美图海外产品排名攀升表示满意。他表示公司将对全体美图员工进行股✦票奖励,并透露厦门同事将搬迁至新总部大厦。

值得一提的是,此前美图公司披露2022年中期业绩报告显示,报告期内公司实现总收入人民币 9.712 亿元,同比增长 20.5%。经调整归属于母公司拥有人的净利润人民币 3600 万元,同比增长 7.9%,实现连续5次财报经调整利润净额盈利。2022年6月,美图公司月活用户 2.409 亿,环比2021年12月增长 4.5%。(来源:Tech星球)

🔥 『百度 Create AI 开发者大会』创造者们将迎来属于 AI 的黄金10年

1月10日,百度举办 Create AI 开发者大会。百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏分享了百度的创新理念和 AI 技术布局。他认为深度学习算法是第四次科技革命的标志,并且随着技术应用门槛不断降低,创造者们将迎来属于人工智能的黄金 10 年

本届百度 Create 大会另一个看点是众多硬核“黑科技”,九位科技大咖分享了百度在前沿科技领域的最新进展与思考:

  • 搜索 | 跨模态大模型-知一;新一代索引-千流

  • AIGC | 文心ERNIE 3.0 Zeus、文心ERNIE-ViLG 2.0

  • 智慧出行 | 全球第一个普适的支持在手机端实现自然流畅的全双工语音交互方案,车路一体的BEV自动驾驶感知方案

  • 语音 | 全行业第一个在手机上实现纯软件方案回声消除的技术,基于 SMLTA2 的世界上准确率最高的多场景统一语音识别预训练模型

  • 智能驾驶 | 智路OS五大能力

  • 元宇宙 | 全球首个独立元宇宙解决方案-希壤元宇宙底座MetaStack

  • 量子计算 | QIAN-乾战略

  • 人工智能科学计算 | 深度学习平台-飞桨

  • 智能计算 | 新一代计算架构-百度太行DPU2.0,AI 异构计算平台-百度百舸2.0

🔥 『2023微信公开课PRO』视频号是 WXG 最亮眼的业务,是全场的希望

1月10日,以“在场”为主题的2023微信公开课PRO正式开讲。本年度微信公开课重点从视频号内容生态发展、微信生态内各类产品助力实体转型以及数字生活服务升级三个方面,展示微信生态各产品的新能力、新计划。

  • 视频号官方表示,过去一年视频号内容生态日渐繁荣,视频号用户的使用时长超过朋友圈 80%,视频创作者活跃提升 100%,推荐播放量增长了 400%,直播带货 GMV 增长 800%+。

  • 微信月活用户数增长到 8 亿,同比去年增长了50%以上,内容资讯类的需求相较去年显著提升了42%,对于公众号的新增粉丝量的贡献提升到了27%,对于小程序的新增日活的贡献占比达到了20%。

  • 微信小游戏诞生的第五年,生态达到了新的高度;微信 AI 团队推出企业微信原生“对话机器人”服务;小程序 IoT 团队分享了一套代码可运行在多种带屏终端上的方案。

🔥 『Apache Flink』创始团队出走另起炉灶,阿里恐成“冤大头”

2019年,阿里巴巴出于对 Flink 技术的重视,斥资 9000 万欧元收购了致力于 Flink 商业化的德国公司 Data Artisans(后改名 Ververica),并承诺将围绕 Flink 的内部开发贡献给开源社区。阿里通过这项收购取得了 Flink 主导权,并在其后推出了 Flink 云原生产品(如实时计算 Flink 版,提供全托管 Serverless Flink 云服务)。

但是!2022年5月,一家名为 Immerok 的新公司在柏林成立,而这家新公司的核心成员也来自 Ververica 的核心团队。新公司成立不到半年,就宣布获得了1700万美✦元的种子资金;刚刚迈进2023年,又被硅谷上市公司 Confluent 收购。据德国 Finance Forward 消息,收购价格还是在1亿美✦元左右。也就是说,随着核心团队的出走,Flink 的话语权流向 Confluent

值得一提的是,Confluent 手握 Apache Kafka 这个流存储明星开源项目,早已名声赫赫。这项收购之后,它集流存储与流计算能力于一身,成功化身为一家拥有完整能力链条的数据流平台公司。(来源:量子位、InfoQ等)

🔥 『茅台 · 元宇宙』App上线10天评分跌到1.7

之前 📜日报 中提到,2023年1月1日,网易牵手茅台共同打造的“巽风数字世界”正式上线,将茅台酿酒工业遗产群数字化为“茅台小镇”,动用了互动引擎、3D建模、实时渲染、数字孪生、AR、VR、MR等一大票先进技术。

发布首日,超 55 万的用户数据助它摸顶 iOS App下载量榜首;但10天后,这款集社交、游戏、购物于一体的 App 已经跌出 20 名开外,近 6,000 个评分最终给出不到 1.7 星的评级。据了解,要在巽风 App 里做任务、争排名、抢数字藏品,才能兑换两款生肖茅台酒的购买权。评论区中反复提到的登陆 Bug、可玩性差、充钱游戏等吐槽,也割走了品牌口碑。(来源:钛媒体APP)

🚧 『OpenAI Cookbook』OpenAI API 常见任务示例代码合辑

https://github.com/openai/openai-cookbook

存储库分享使用 OpenAI API 完成常见任务的示例文本和代码,其中大多数代码示例是用Python编写的。

🚧 『ChatGPT Chrome Extension』ChatGPT 的浏览器插件

https://github.com/gragland/chatgpt-chrome-extension

一个 Chrome 扩展程序,可以更好地使用 ChatGPT 完成撰写推文、修改电子邮件、完善编程错误或其他任何需求,将 ChatGPT 添加到互联网的每个文本框中!

🚧 『HyperReel』具有光线条件采样的高保真 6-DoF 视频

https://github.com/facebookresearch/hyperreel

项目提出了 HyperReel 这种新型的 6-DoF 视频表示法,由两个核心部分组成:1)一个光线条件下的采样预测网络,能够在高分辨率下进行高保真、高帧率的渲染;2)一个紧凑且内存高效的动态体积表示。

与之前和当代的方法相比,这里的 6-DoF 视频管道在视觉质量方面实现了最好的性能,而且内存需求小,同时还能在百万像素分辨率下以每秒18帧的速度渲染,而无需任何定制的 CUDA 代码。

🚧 『GLM-130B』An Open Bilingual Pre-Trained Model

https://github.com/THUDM/GLM-130B

GLM-130B是一个开放的双语(中英)双向密集模型,具有1300亿个参数,使用通用语言模型(GLM)算法进行预训练。它旨在支持单个 A100(40G * 8)或 V100(32G * 8)服务器上具有 130B 参数的推理任务。通过 INT4 量化,硬件要求可以进一步降低到具有 4 * RTX 3090(24G)的单个服务器,几乎没有性能下降。截至 2022 年 7 月 3 日,GLM-130B 已接受超过 4000 亿个文本代币(中英文各 200B)的训练。

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