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2024-07-19 简讯 : Meta 不会在欧盟提供多模态

2024-07-19 简讯 : Meta 不会在欧盟提供多模态

作者: 数科每日 | 来源:发表于2024-07-17 21:34 被阅读0次

    头条


    Meta 不会在欧盟提供多模态 AI 模型

    https://www.axios.com/2024/07/17/meta-future-multimodal-ai-models-eu

    由于监管不确定性,Meta 将向欧盟客户隐藏多模式 AI 模型,但将提供纯文本版本的 Llama 3。

    Anthropic 正在推出 1 亿美元的 AI 初创基金

    https://www.theregister.com/2024/07/17/anthropic_teams_up_with_vc/

    Anthropic 与 Menlo Ventures 合作,推出了 1 亿美元的 Anthology Fund 来支持 AI 初创企业。该基金将为每个初创企业提供至少 10 万美元,访问 Anthropic 的 AI 模型,以及各种其他福利,例如社交机会和工作空间访问。


    研究


    Prover-Verifier 提高了 LLM 的可读性

    https://openai.com/index/prover-verifier-games-improve-legibility/

    OpenAI 训练了一个强大的模型,以便为弱模型输出更易读的文本,从而准确评分,并发现这可以提高整体可读性的通用性。

    使用立体匹配进行深度估计

    https://arxiv.org/abs/2407.11950v1

    研究人员提出了一种新的视频立体匹配方法,通过确保时间一致性来增强深度估计。

    LiDAR 语义分割n

    https://arxiv.org/abs/2407.11569v1

    SFPNet 是一种新方法,旨在推广到不同类型的 LiDAR 技术。通过使用稀疏焦点调制而不是传统的窗口注意,SFPNet 可以提取并动态聚合多级上下文。


    工程


    PraisonAI

    https://github.com/MervinPraison/PraisonAI

    Praison AI 利用其他代理框架,是一种低代码、集中式框架,旨在简化各种 LLM 应用程序的多代理系统的创建和编排,具有易用性、可定制性和人机交互性。

    使用世界知识进行视频对象分割

    https://github.com/cilinyan/VISA

    推理视频对象分割 (ReasonVOS) 是一项新任务,它使用隐式文本查询来生成分割掩码。它需要复杂的推理和世界知识。

    增强类学习而不会忘记

    https://github.com/roadonep/eccv2024_mbs

    该项目引入了一个背景类分离框架来改进类增量语义分割 (CISS)。


    杂七杂八


    我的 AI 教育前沿之旅

    https://www.gatesnotes.com/My-trip-to-the-frontier-of-AI-education

    纽瓦克第一大道小学正在使用 Khanmigo(由 Khan Academy 开发的 AI 驱动的导师和教师助理)将 AI 工具整合到教育中。课堂教师使用该工具来个性化学习并节省任务时间。目前正在开展提高包容性和响应能力的工作。这项由盖茨基金会支持的计划旨在通过提高师生参与度来帮助创造公平的教育环境。

    AI 驱动的行为改变可能会改变医疗保健

    https://time.com/6994739/ai-behavior-change-health-care/

    OpenAI 和 Thrive Global 正在资助 Thrive AI Health 开发个性化的 AI 健康教练,以满足对健康至关重要的日常行为,如睡眠和饮食。移动应用程序和企业产品将由 AI 的超个性化功能提供支持,整合同行评审的科学和个人数据。该计划旨在使健康行为改变民主化,解决慢性病管理问题,并通过强有力的隐私措施展示 AI 与医疗保健的有效整合。

    GraphRAG 分析,第 1 部分:索引如何提升 RAG 中知识图谱的性能

    https://aiencoder.substack.com/p/graphrag-analysis-part-1-how-indexing

    对微软 GraphRAG 论文的分析表明,Neo4j 等知识图谱在 RAG 应用程序的上下文检索方面可能不会明显优于 FAISS。虽然没有索引的 Neo4j 可以实现更高的答案相关性,但考虑到投资回报率的限制,边际收益可能无法证明投资的合理性。然而,使用 Neo4j 的索引显示答案忠实度明显提高,从而降低了伪造信息的风险。

    Anthropic 将输出令牌限制翻倍

    https://threadreaderapp.com/thread/1812921642143900036.html

    Anthropic 将 Claude 3.5 Sonnet 的最大输出令牌限制从 4096 翻倍至 Anthropic API 中的 8192。

    Google Vids

    https://workspace.google.com/products/vids/

    Google Vids 是一款由人工智能驱动的视频创作应用,专为工作而设计,并与 Workspace 套件深度集成。

    aiXplain 获得 650 万美元 A 轮前融资,以普及 AI 代理开发

    https://www.einnews.com/pr_news/728139645/aixplain-secures-6-5m-pre-series-a-to-universalize-ai-agent-development

    aiXplain 宣布从沙特阿美(全球市值排名前十的公司)的风险投资部门 Wa'ed Ventures 获得 650 万美元的 A 轮前融资。

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