书生・天际 3.0 实景三维大模型开源发布:城市级 100 平方公里全范围实时渲染,VR 设备可用
据“书生 Intern”官方公众号 28 日推文,书生・天际 3.0 实景三位大模型现已开源发布,渲染效率提速近 6 倍,同时将应用方式拓展至 VR 设备。此前在去年 7 月,上海人工智能实验室联合多家机构发布了书生・天际(LandMark)实景三维大模型,号称首次实现城市级 100 平方公里全范围实时渲染。据介绍,书生・天际 3.0 在 Web 端的基础上,将应用方式拓展至 VR 设备,用户戴上…- 7
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LG 推出韩国首个开源 AI 模型 EXAONE 3.0,韩语测试排名第一
LG AI Research 于 8 月 7 日宣布推出韩国首个开源 AI 模型 EXAONE 3.0,标志着韩国进入了由美国科技巨头以及中国和中东新兴企业主导的全球 AI 领域。EXAONE 3.0 开源模型基于 Decoder-only Transformer 架构,参数数量为 7.8B,训练数据量(tokens)为 8T,是一款针对英语和韩语的双语模型。▲ EXAONE 模型迭代路线LG 新…- 7
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昆仑万维:中国首个音乐 SOTA 模型天工 SkyMusic 音乐大模型开启公测
感谢昆仑万维今日宣布,天工 3.0 大模型性能提升昭著,旗下的天工 SkyMusic 音乐大模型也在今日面向全社会开放公测。天工 3.0 拥有 4000 亿参数,逾越了 3140 亿参数的 Grok-1,是全球最大的开源 MoE 大模型。天工 3.0 在语义理解、逻辑推理、通用性、泛化性、不确定性知识、进修能力等畛域性能提升昭著,数学 / 推理 / 代码 / 文创能力提升超过 30%。天工 3.0…- 9
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中国首个音乐SOTA模型「天工音乐大模型」今日公测
2024年4月17日,在「天工」大模型一周年之际,昆仑万维重磅宣布,「天工3.0」基座大模型与「天工SkyMusic」音乐大模型正式开启公测!一年前的今天,第一版天工大模型正式对外发布上线,一年来我们不断迭代模型,迭代应用产品,模型和应用都越做越好,以此回报广大用户的支持。「天工3.0」拥有4000亿参数,超出了3140亿参数的Grok-1,是寰球最大的开源MoE大模型。「天工3.0」在语义理解、…- 3
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大模型首次接入地理千里镜:“星语 3.0”发布,鉴于阿里通义千问
4 月 14 日,中国科学院国度地理台人工智能工作组发布新一代地理大模型 ——“星语 3.0”。“星语 3.0”鉴于阿里云通义千问开源模型打造,目前已成功接入国度地理台兴旺观察站千里镜阵列 —— Mini“司天”。据介绍,随着千里镜数量的不断增加,如何节制庞大千里镜阵列已成为当今地理界共同面临的挑战。以往地理观察主要依赖观察助手和科研人员的配合。科研人员往往需要根据观察所在地气象情况批改观察方案,…- 13
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昆仑万维宣布 4 月 17 日发布并开源“天工大模型 3.0”:4000 亿参数,号称功能超 Grok 1.0
感谢昆仑万维集团日前通过民间公众号宣布,在“天工”大模型发布一周年之际,天工大模型 3.0 将于 4 月 17 日正式开启公测,并将同步选择开源。“天工 3.0”采用 4000 亿级参数 MoE(混合专家模型),民间称是全球模型参数最大、功能最强的 MoE 模型之一,功能突出 Grok 1.0。据介绍,相较于上一代“天工 2.0”MoE 大模型,“天工 3.0”在模型语义理解、逻辑推理、以及通用性…- 2
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「天工大模型3.0」4月17日正式发布——同步开源4000亿参数MoE超等模型,功能超Grok1.0
2023年4月17日,昆仑万维发布自研双千亿级大语言模型「天工1.0」正式奠定了国产大模型崛起之路。在即将到来的2024年4月17日,在「天工」大模型一周年之际,昆仑万维重磅宣布,「天工3.0」正式开启公测!「天工3.0」采用4千亿级参数MoE混合专家模型,并将同步选择开源,是全球模型参数最大、功能最强的MoE模型之一。相较于上一代「天工2.0」MoE大模型,「天工3.0」在模型语义懂得、逻辑推理…- 2
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技能破局?畅谈元宇宙大浪下的AI技能流实践机遇与应战
「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动将来的AI技能」与「重塑产业的AI科技」,推出线上分享,共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式,与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技能和学术热点,盘点AI产业的年度研究标的目的以及重大科技突破,展望2022年度AI技能落后标的目的、AI技能与产业科技融合趋势。- 11
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刷新50多个NLP恣意基准,并登顶SuperGLUE全球榜首,baiduERNIE 3.0常识增强大模型显威力
baidu ERNIE 3.0 不仅一举刷新 54 个华文 NLP 恣意基准,而且进一步挖掘大规模预训练模型的潜力,首次在百亿级预训练模型中引入大规模常识图谱。- 4
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