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OpenAI 凭借 GPT-4o Mini 进入了 SLM 领域,被吹捧为市场上最具成本效益的小型模型。GPT-4o Mini 的输入价格仅为每百万代币 15 美分,输出价格为每百万代币 60 美分,大大降低了 AI 集成的财务障碍。
OpenAI 使用 GPT-4o Mini 的定价策略可能会催化新一轮的 AI 驱动创新浪潮,尤其是在初创公司和小型企业中。通过大幅降低 AI 集成成本,OpenAI 有效地降低了 AI 解决方案的进入门槛。这可能导致各行各业对人工智能的采用激增,从而可能加快多个行业的技术创新和颠覆步伐。
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2407.09025
Microsoft研究人员推出了“SpreadsheetLLM”,这是一种新的人工智能模型,旨在理解和处理电子表格,这是企业人工智能世界的重大发展。
SpreadsheetLLM 将大型语言模型 (LLMs) 的强大功能与电子表格中的结构化数据相结合。“SpreadsheetLLM是一种将电子表格内容编码为可用于大型语言模型(LLMs)的格式的方法,并允许这些模型对电子表格内容进行推理,”研究人员指出,强调了该领域对改进AI工具的迫切需求。
Microsoft 的 SpreadsheetLLM 系统使用创新的管道来压缩和编码电子表格,使大型语言模型 (LLMs) 能够有效地理解和分析复杂的电子表格数据。SheetCompressor 模块在优化 AI 在电子表格任务中的性能方面发挥着关键作用,同时实现了最先进的准确性。(来源:arxiv.org)
研究人员强调了电子表格在商业世界中无处不在和重要性,并指出它们被用于广泛的任务,从简单的数据输入和分析到复杂的财务建模和决策。然而,他们指出,“由于数据的结构化性质以及公式和引用的存在,现有的语言模型很难理解和推理电子表格内容。
SpreadsheetLLM 通过以LLMs可以理解和处理的方式对电子表格数据进行编码来弥合这一差距。该模型使用一种新颖的编码方案,该方案保留了电子表格中的结构和关系,同时使其可供语言模型访问。
SpreadsheetLLM 的潜在应用非常广泛,从自动执行日常数据分析任务到提供基于电子表格数据的智能见解和建议。通过对LLMs电子表格内容进行推理,回答有关数据的问题,甚至根据自然语言提示生成新的电子表格,SpreadsheetLLM为企业中的人工智能辅助数据分析和决策开辟了令人兴奋的可能性。
SpreadsheetLLM 的主要优势之一是它能够使更广泛的用户更容易访问和理解电子表格数据。借助自然语言处理的强大功能,用户可以使用简单的英语而不是复杂的公式或编程语言来查询和操作电子表格数据。这可以使对数据见解的访问民主化,并使组织内的更多人能够做出数据驱动的决策。
此外,SpreadsheetLLM 可以帮助自动执行与电子表格数据分析相关的许多繁琐且耗时的任务,例如数据清理、格式化和聚合。通过利用人工智能的力量,企业可以节省无数的时间和资源,使员工能够专注于需要人类判断和创造力的高价值活动。
网址:www.doubao.com
基于人工智能的搜索引擎豆包 AI,它可以通过自然语言处理技术来快速整理数十条复杂的检索结果,将最关心的关键信息分析呈现出来,并且支持多轮提问直到搞清楚所有的问题为止。豆包在旅游和文件处理等方面都展示出了非常强大的能力,并且不含任何广告信息,提供了纯粹的高价值的信息体验
2024 年 5 月 15 日,字节跳动宣布豆包大模型正式开启对外服务,主力模型在企业市场的定价为 0.0008 元/千 tokens,大约为 1500 多个汉字,比行业便宜 99.3%。
Github 项目地址:(https://github.com/karpathy/LLM101n)
7月17日,特斯拉前人工智能总监、OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 在X上发表贴文,宣布创立 “AI 原生” 教育平台 Eureka Labs。
卡帕西在 X 平台(原推特)上分享了他的愿景,他认为理想的学习体验应由那些对教学充满热情、极具耐心且精通多种语言的学科专家指导,但这种专家非常稀缺,无法亲自指导全球 80 亿人,而通过生成式人工智能,这种学习体验终于变得更加可行。
目前,EurekaLabs 更像是一个全新的人工智能学习平台,仍处于初期发展阶段。未来,它可能不仅仅是一个在线学习平台,还将通过人工智能助教与人类教师的协作,提供个性化的指导,扩大优质教育的可及性。不过,在其发展过程中,也需要认真考虑和解决一些问题,如在人工智能助教和人类教师之间划分清晰的职责、保护学生的隐私和数据安全等。
官网:https://eurekalabs.ai/
英伟达和法国初创公司 Mistral AI 今天联合宣布发布一种新的语言模型,旨在将强大的 AI 功能直接引入商用台式机。该模型名为 Mistral-NeMo,拥有 120 亿个参数和 128,000 个令牌上下文窗口,使其成为寻求在不需要大量云资源的情况下实施 AI 解决方案的企业的强大工具。
英伟达应用深度学习研究副总裁布莱恩·卡坦扎罗(Bryan Catanzaro)在最近接受VentureBeat采访时强调了该模型的可访问性和效率。“我们正在推出一个与Mistral共同训练的模型。这是一个 120 亿参数的模型,我们正在 Apache 2.0 下推出它,“他说。“我们对这个模型在许多任务中的准确性感到非常兴奋。”
GPU 制造和 AI 硬件巨头 Nvidia 与欧洲 AI 领域的后起之秀 Mistral AI 之间的合作代表了 AI 行业企业解决方案方法的重大转变。通过专注于更紧凑但更强大的模型,该合作伙伴关系旨在使对高级人工智能功能的访问民主化。
目前,用户可以通过 ai.nvidia.com 作为 nvidia nim 体验 Mistral-NeMo,可下载的 nim 版本即将推出。开发者现在可以使用 mistral-inference 试用 Mistral-NeMo,并使用 mistral-finetune 对其进行微调。该模型在 laplateforme 上以 open-mistral-nemo-2407 的名称公开。
Mistral-NeMo 的推出为企业提供了一种性能强大、易于部署且具有成本效益的人工智能解决方案,有助于解决企业在采用人工智能时面临的数据隐私、延迟和高成本等问题,使更多资源有限的小型企业能够利用人工智能功能。不过,英伟达应用深度学习研究副总裁布莱恩·卡坦扎罗表示,这一模型虽然对计算性能的要求显著降低,但尚未降低到能在智能手机上运行的程度,其预期用例是笔记本电脑或台式电脑。
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