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刚刚，Meta开源「分割一切」2.0模型，视频也能分割了
还记得 Meta 的「分割一切模型」吗？这个模型在去年 4 月发布，被很多人认为是颠覆传统 CV 任务的研究。时隔一年多，刚刚，Meta 在 SIGGRAPH 上重磅宣布 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 来了。在其前身的基础上，SAM 2 的诞生代表了领域内的一次重大进步 —— 为静态图像和动态视频内容提供实时、可提示的对象分割，将图像和视频分割功能统一到一个强大的系统中。SAM 2 可以分割任何视频或图像中的任何对象 —— 甚至是它以前没有见过的对象和视觉域，从而支持各种不同的用
Meta SAM 2 登场：首个能在图片和视频中实时分割对象的统一开源 AI 模型
感谢Meta 公司发布 Meta Segment Anything Model 2（SAM2），SAM 2 能分割任何目标，能在一个视频中实时追踪所有镜头 —— 解锁新的视频编辑能力并在混合现实中提供新的体验。Meta 公司今天发布新闻稿，介绍了全新的 Meta Segment Anything Model 2（SAM 2）模型，先支持分割视频和图像中的对象。开源Meta 公司宣布将以 Apache 2.0 许可发布 SAM 2，因此任何人都可以使用它来构建自己的体验。Meta 还将以 CC BY 4.0 许可共享
Meta 训练 Llama 3 遭遇频繁故障：16384 块 H100 GPU 训练集群每 3 小时“罢工”一次
Meta 发布的一份研究报告显示，其用于训练 4050 亿参数模型 Llama 3 的 16384 个英伟达 H100 显卡集群在 54 天内出现了 419 次意外故障，平均每三小时就有一次。其中，一半以上的故障是由显卡或其搭载的高带宽内存（HBM3）引起的。由于系统规模巨大且任务高度同步，单个显卡故障可能导致整个训练任务中断，需要重新开始。尽管如此，Meta 团队还是保持了 90% 以上的有效训练时间。AI在线注意到，在为期 54 天的预预训练中，共出现了 466 次工作中断，其中 47 次是计划中断，419 次
AI 法律公司 Clio 获 9 亿美元融资；阿里云、腾讯云推出 Llama3.1 训练推理服务；可灵国际版上线丨AI科技评论
今日融资快报AI 法律公司 Clio 完成 F 轮 9 亿美元融资AI 法律科技公司 Clio 宣布完成 F 轮 9 亿美元融资，估值达到 30 亿美元。 Clio 的正式名称为 Themis Solutions Inc.，销售律师事务所用来管理其业务运营的一套云应用程序。 旗下产品 Clio Accounting 是一款应用程序，可帮助律师事务所的财务团队更高效地开展日常工作。
击败GPT-4o的开源模型如何炼成？关于Llama 3.1 405B，Meta都写在这篇论文里了
经历了提前两天的「意外泄露」之后，Llama 3.1 终于在昨夜由官方正式发布了。Llama 3.1 将上下文长度扩展到了 128K，拥有 8B、70B 和 405B 三个版本，再次以一已之力抬高了大模型赛道的竞争标准。对 AI 社区来说，Llama 3.1 405B 最重要的意义是刷新了开源基础模型的能力上限，Meta 官方称，在一系列任务中，其性能可与最好的闭源模型相媲美。下表展示了当前 Llama 3 系列模型在关键基准测试上的性能。可以看出，405B 模型的性能与 GPT-4o 十分接近。与此同时，Meta
最强模型Llama 3.1 405B正式发布，扎克伯格：开源引领新时代
刚刚，大家期待已久的 Llama 3.1 官方正式发布了！Meta 官方发出了「开源引领新时代」的声音。在官方博客中，Meta 表示：「直到今天，开源大语言模型在功能和性能方面大多落后于封闭模型。现在，我们正在迎来一个开源引领的新时代。我们公开发布 Meta Llama 3.1 405B，我们认为这是世界上最大、功能最强大的开源基础模型。迄今为止，所有 Llama 版本的总下载量已超过 3 亿次，我们才刚刚开始。」Meta 创始人、CEO 扎克伯格也亲自写了篇长文《Open Source AI Is the Pat
你想成为什么模样？Meta AI 测试 Imagine Me 功能：一图一句话帮你“实现”
Meta 公司昨日发布 Llama 3.1 开源 AI 模型之外，还更新扩充了 Meta AI 功能，其中最值得关注的是引入了“Imagine Me”新功能。Meta 公司目前正在美国地区邀请用户测试，用户上传自拍照，然后使用“Imagine me as xxx”（假设我是 xxx）文字提示词（例如宇航员、医生等等），可以生成各种个性化照片。AI在线注：Meta AI 是其个人数字助理，可用于 WhatsApp、Instagram、Facebook 和 Messenger 等 Meta 服务，现在美国用户可以在 M
边缘人工智能提供商 Gcore 获 6000 万美元融资；马斯克开训最大 AI 集群，目标年底开发全球最强 AI丨AI情报局
今日融资快报边缘人工智能、云、网络和安全解决方案提供商Gcore获6000万美元A轮融资Gcore 的云基础设施专为边缘而构建，为边缘的 LLM 训练和人工智能应用程序的推理提供支持。 融资由Wargaming 领投，Constructor Capital 和 Han River Partners 跟投。 这些资金将战略性投资于 Gcore 的技术和平台，包括由 NVIDIA GPU 驱动的 AI 服务器，以推动 AI 主导的创新。
Meta 发布 Llama 3.1 开源大语言模型：128K 上下文长度，405B 版可与 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 媲美
感谢Meta 今晚正式发布 Llama 3.1 开源大语言模型，提供 8B、70B 及 405B 参数版本。据介绍，Llama 3.1 系列改进了推理能力及多语言支持，上下文长度提升至 128K，首次推出 405B 参数的旗舰模型。Meta 称 4050 亿参数的 Llama 3.1-405B 在常识、可引导性、数学、工具使用和多语言翻译等一系列任务中，可与 GPT-4、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等领先的闭源模型相媲美。此外，8B 与 70B 参数的 Llama 3.1 模型与其他参数量相似
首个超越GPT4o级开源模型！Llama 3.1泄密：4050亿参数，下载链接、模型卡都有了
快准备好你的 GPU！Llama 3.1 终于现身了，不过出处却不是 Meta 官方。今日，Reddit 上新版 Llama 大模型泄露的消息遭到了疯传，除了基础模型，还包括 8B、70B 和最大参数的 405B 的基准测试结果。下图为 Llama 3.1 各版本与 OpenAI GPT-4o、Llama 3 8B/70B 的比较结果。可以看到，即使是 70B 的版本，也在多项基准上超过了 GPT-4o。 图源：，3.1 版本的 8B 和 70B 模型是由 405
开源 AI 模型挑战闭源里程碑？Meta Llama 3.1-405B 多项跑分超越 OpenAI GPT-4o
网友在 LocalLLaMA 子 Reddit 板块中发帖，分享了 4050 亿参数的 Meta Llama 3.1 信息，从该 AI 模型在几个关键 AI 基准测试的结果来看，其性能超越目前的领先者（OpenAI 的 GPT-4o）。这是开源人工智能社区的一个重要里程碑，标志着开源模型可能首次击败目前最先进的闭源 LLM 模型。如基准测试所示，Meta Llama 3.1 在 GSM8K、Hellaswag、boolq、MMLU-humanities、MMLU-other、MMLU-stem 和 winograd
因监管问题，Meta 将不会在欧盟发布新的多模态 AI 模型
据 Axios 报道，Meta 在一份声明中表示，他们即将发布一个多模态的 Llama 模型，但由于监管环境的不确定性，该模型不会在欧盟发布。Meta 表示，这一决定也意味着即使在开放许可下发布，欧盟的客户和公司也无法使用多模态模型，Meta 将向欧盟的客户和公司提供仅支持文本（text only）的 Llama 3 模型。报道称，Meta 的问题不在于《人工智能法案》，而在于如何在遵守《通用数据保护条例》（GDPR）的同时，使用欧盟客户的数据来训练模型。Meta 表示使用当地数据进行训练，对于确保其产品正确反映该
“最强开源 AI 模型”，4050 亿参数版 Meta Llama 3 被曝 7 月 23 日发布
感谢科技媒体 The Information 本周五发布博文，援引内部员工曝料称 Meta 公司计划 7 月 23 日发布开源 AI 模型 Llama 3-405B，在现有 80 亿和 700 亿参数两个版本之外，推出 4050 亿参数版本，号称是最强大的开源大语言模型。Meta 公司今年 4 月发布 Llama 3 AI 模型时，扎克伯格就在采访中透露正在训练 4050 亿像素的密集模型，但当时没有透露太多的信息。AI在线注：上图为机翻字幕，存在错误报道称 Llama 3-405B 是一个多模态 AI 开源模型，
不到60秒就能生成3D「手办」，Meta发力3D生成，ChatGPT时刻要来了吗？
3D 生成，一直在等待它的「ChatGPT时刻」。一直以来，创作 3D 内容是设计和开发视频游戏、增强现实、虚拟现实以及影视特效中最重要的部分。然而，3D 生成具有独特而艰巨的挑战，这是图像和视频等其他生成内容所不具备的。首先，3D 内容在艺术质量、生成速度、3D 网格结构和拓扑质量、UV 贴图结构以及纹理清晰度和分辨率方面具有严格的标准；其次，与其他研究相比，可用的数据量少。虽然该领域有数十亿张图像和视频可供学习，但可用于训练的 3D 内容数量要少三到四个数量级。因此，现阶段的3D 生成还必须从非 3D 的图像和
巴西政府机构出手，禁止 Meta 公司使用用户数据训练生成式 AI 模型
感谢据美联社报道，巴西国家数据保护局当地时间周二（2 日）认定，拥有 Facebook、Instagram、WhatsApp 等平台的社交网络巨头 Meta 将不得使用来自巴西的数据来训练其生成式 AI 模型。Meta 近期更新了隐私政策，允许公司可将人们的公开帖子用于训练其模型。根据巴西国家数据保护局的公报，Meta 此举将会对受影响数据主体的基本权利造成严重的、不可挽回的或难以修复的损害，此次下达的禁令是“预防性措施”。巴西是 Meta 的最大市场之一。在该国 2.03 亿的总人口（IT之家注：数据来自 202
Meta 发布 3D Gen AI 模型：1 分钟内生成高质量 3D 内容
Meta 公司昨日（7 月 2 日）发布研究论文，介绍了名为 Meta 3D Gen（3DGen）的全新 AI 模型，可以在 1 分钟内基于用户输入的提示词，生成高质量的 3D 内容。Meta 公司表示 Meta 3D Gen（3DGen）所生成的 3D 内容具备高分辨率纹理和材质贴图，还支持基于物理的渲染（PBR），并能对此前生成的 3D 内容重新再生成新纹理。IT之家援引论文主要内容，Meta 3D Gen 包含 text-to-3D 生成和 text-to-texture 生成两个主要组件，其工作原理如下：第
Meta 推出 LLM Compiler 代码优化模型，可搭配其他 AI 改善代码生成 / 编译能力
Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型，该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造，主打代码优化，目前相关模型已登陆 Hugging Face，提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本，允许学术及商业使用，IT之家附项目地址如下：点此访问。Meta 认为，尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力，但此类模型在代码优化还有进步空间，目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型，能够模拟编译器对代码进行优化，或将“已经过优
Meta 发布基于 Code Llama 的 LLM 编译器：优化代码大小、反汇编
感谢Meta 官方在 X 平台宣布推出 LLM 编译器，这是一个基于 Meta Code Llama 构建的模型家族，具有额外的代码优化和编译器功能。这些模型可以模拟编译器，预测代码大小的最佳传递，并可反汇编代码，可以针对新的优化和编译器任务进行微调。Meta 在 HuggingFace 上公开了 LLM 编译器的 7B 和 13B 模型，采用宽松的许可协议，允许用于研究和商业用途。IT之家附链接：，LLM 在各种软件工程和编码任务中展示其能力，然而在代码和编译器优化领域的应用仍然未被充分探索。为了解决这一问题，M