1. 2023年AI十大展望:GPT-4领衔大模型变革,谷歌拉响警报,训练数据告急
新年伊始,大模型的话题热度不减。ChatGPT展现的惊人能力将大模型研究和应用热度推向高潮,人们激烈讨论着这个高级“物种”的推出意味着什么。
本文作者Rob Toews发布了2023年AI发展的十大预测,整体来看,大部分预测都离不开“大模型”这个关键词,具体分析也有其道理。当然,其中的文生图、人形机器人等领域的发展也举足轻重。2023,让我们拭目以待。
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https://mp.weixin.qq.com/s/E_v7k_VlbHA8of8smlqikQ
2. 机器之心的进化 / 理解AI驱动的软件2.0智能革命
本文将带你领略一次人工智能领域波澜壮阔的发展史,从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、还有脑科学对神经网络的迭代影响,这四个维度来深刻理解“机器之心的进化”。先忘掉那些花里胡哨的图片生产应用,我们一起来学点接近AI本质的东西。
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https://mp.weixin.qq.com/s/5s1hLaXnWVPSuElkGMhXxw
3. AGI的孤勇者,传奇工程师John Carmack:惊讶看不到如我这样的人
AGI是人工智能的圣杯,这位达拉斯最著名的科技奇才对AGI的追求就好比是百年难遇的登月行动。在这场针对AGI的角逐当中,参与方还有来自科学家、学者和大型科技公司的“群体思维(groupthink)”的独立竞争,他们也在积极寻求解决方案。
去年8月,Carmack宣布,他的AGI初创公司Keen Technologies在新一轮融资中从多个知名投资者手中筹集了2000万美元。2022年12月,卡马克辞去了Meta虚拟现实部门的领导职务,全身心投入AGI研发。
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https://mp.weixin.qq.com/s/MMfWc6ss8w8QgnC_-cUnwg
4. OpenAI掌门人Sam Altman的成功学
如今,已成为OpenAI CEO的Sam Altman是全球范围内当之无愧的科技领军人物。在离任YC总裁的那一年,曾与无数创业者和技术人才交流过的Sam Altman发表了一篇博客,总结了他眼中获得成功所要具备的13个特质,如果你渴求成功,或者至少希望自己变得优秀,这篇博客对你的个人成长将有所启发。如果你恰好在职业生涯早期就看过,无疑是幸运的。
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https://mp.weixin.qq.com/s/AHEbDPSCUEvRrdq9zn5YmQ
5. ChatGPT,和聪明地设计Infra
作者主要有四个观点:ChatGPT并不是黑科技,是持续开放科研的产物;ChatGPT是工程、产品的胜利;ChatGPT不会让人失业,反而会带来更多的机会;Infrastructure 会是这一场仗当中的赢家,但是要聪明地设计Infra。
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https://mp.weixin.qq.com/s/oM0V0MymMbanJddzABYDDQ
6. Open Assistant:LAION发起开源ChatGPT项目
ChatGPT的效果惊人,但不开源。显然开源社区有人憋不住了。LAION(代表作是赫赫有名的数据集LAION-5B)的组织者Christoph Schuhmann与Yannic Kilcher(AI圈知名的YouTube大V)一通视频电话,就启动了项目,很快项目的Discord讨论组就进了很多人,无比活跃起来。最开始项目名称是open-chat-gpt,大约一周后改为Open Assistant。
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https://hub.baai.ac.cn/view/22872
7. 国内开发者发起ChatRWKV项目,做开源ChatGPT
ChatRWKV 类似于 ChatGPT,但由RWKV(100% RNN)语言模型提供支持,这是目前唯一可以在质量和缩放方面与 Transformer 相媲美的 RNN,同时速度更快并节省 VRAM。
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/603840957
8. 通向AGI之路:大型语言模型(LLM)技术精要
ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(Large Language Model)效果能好成这样;惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念,距离世界最先进的想法,差得有点远。作者称,作为既惊喜又惊醒的那一批,也是典型的中国人,中国人善于自我反思,于是开始反思,而这篇文章正是反思的结果。
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https://mp.weixin.qq.com/s/eMrv15yOO0oYQ-o-wiuSyw
9. Jeff Dean发推:谷歌年终总结「第三弹」,大力发展Jax
随着算法和硬件越来越复杂,以及运行规模越来越大,执行日常任务所需的软件的复杂性也在不断增加。
在这篇文章中,研究人员概述了过去一年整个谷歌在ML系统方面取得的众多进展,这些进展使谷歌能够支持复杂模型的服务和训练,同时减轻了终端用户的实施复杂性。同时,这篇文章还提到了谷歌如何利用ML本身来改进和设计下一代系统堆栈的研究。
链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/TVMYYPK_Ct_dEROzrBnZvg
10. 和TensorFlow一样,英伟达CUDA的垄断格局将被打破?
谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势,但现在却难以充分发挥这些优势。而在硬件方面,其他 AI 硬件公司很难削弱英伟达的统治地位。直到 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 出现,机器学习模型的默认软件堆栈将不再是英伟达的闭源 CUDA。
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https://mp.weixin.qq.com/s/dGpf6DOyaozMwpOtp8vS-g
11. OneFlow v0.9.0正式发布
本次更新包含 640 个 commit,完整更新列表请查看链接:https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/releases/tag/v0.9.0,欢迎下载体验新版本,期待你的反馈。OneFlow v0.9.0 主要包括9大新增亮点功能和优化。
链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/8Vb9fIQs0vSiM5_0M3SaGg
12. GLM国产大模型训练加速:性能最高提升3倍,显存节省1/3,低成本上手
OneFlow近期将原始的 GLM 项目移植到了使用 OneFlow 后端进行训练的 One-GLM 项目。得益于 OneFlow 和 PyTorch 无缝兼容性,我们快速且平滑地移植了 GLM,并成功跑通了预训练任务(训练 GLM-large)。
此外,由于 OneFlow 原生支持 DeepSpeed 和 Apex 的很多功能和优化技术,用户不再需要这些插件就可训练 GLM 等大模型。更重要的是,针对当前 OneFlow 移植的 GLM 模型,在简单调优后就能在性能以及显存占用上有大幅提升。
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https://mp.weixin.qq.com/s/dkTGXuJV38KuLb4_LmM20Q
13. A16Z:生成式AI平台,谁主沉浮?
不像许多热门的技术趋势在市场跟上其步伐前就被过度炒作了,生成式AI的热潮却伴随着极高的市场欢迎度以及真实的市场收益。如Stable Diffusion和ChatGPT的模型们正在创造用户增长的历史记录,一些应用在发布不到一年的时间里就实现了1亿美元的年营收。
对照表明,AI模型在某些任务上的表现优于人类好几个数量级。已有足够的早期数据表明范式转移正在发生。
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https://mp.weixin.qq.com/s/bh5uw06IzTCO9jQBa-rlfQ
14. 35张图,直观理解Stable Diffusion
Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。
本文介绍了Stable Diffusion的内部结构,了解内部结构可以让我们更好地理解Stable Diffusion的组成、各组成部分的交互方式、以及各种图像生成选项/参数的含义。
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https://mp.weixin.qq.com/s/8C2RqYrHZTpFFzaHIbPhRw
15. “零”代码改动,静态编译让太乙Stable Diffusion推理速度翻倍
近期,OneFlow 团队为太乙 Stable Diffusion 适配了 OneFlow 后端,大大提升了推理性能,也可以做到一秒出图。不少开发者好奇OneFlow使用了哪些优化“秘笈”,后文将进行简要解读。
链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/XaR1W8yKPYxN5PR1RPMepA
16. “一键”模型迁移,性能翻倍,多语言AltDiffusion推理速度超快
由于目前大部分团队主要是基于翻译 API + 英文 Stable Diffusion 模型进行开发,所以在使用中文独特的叙事和表达时,英文版模型就很难给出正确匹配的图片内容,这对部分国内用户来说不太方便。
为此,智源研究院出品了首个支持 9 种语言的 AltDiffusion。近期,OneFlow 团队为其适配了 OneFlow 后端,大大提升了推理性能,也可以做到一秒出图。
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https://mp.weixin.qq.com/s/whJlFifyzcCAX5DqA7hA_A
17. Runway发布视频生成器GEN-1,结果比Stable Diffusion 1.5提升73.83%,比Text2Live提升88.24%
Runway成立于2018年,是一家AI视频编辑软件提供商,主要为设计师、艺术家和开发人员提供一系列的工具和平台,产品是帮助专业人士生成各种内容。其发布的GEN-1可通过将图像或文本提示符的组成和样式应用到源视频的结构上,实际地并始终如一地合成新视频,演示效果惊人。GEN-1目前仍处于内测阶段。
链接:
https://hub.baai.ac.cn/view/23978
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欢迎Star、试用OneFlow最新版本:https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/