纯语音对话构建部署一个网站
McKay Wrigley以其快速构建AI应用而著名,他的项目作品包括:
⭐️ Chatbot UI
⭐️ Siri with ChatGPT
⭐️ AI code translator 将代码转换成另一种语言
这次他构建了一个基于GPT-4的无代码助手,可通过语音启动项目、构建整个应用程序、创建GitHub仓库,将其部署为可运行的网站。
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#AI论文
大型语言模型可以评估新闻媒体的可信度
⚜️ arxiv.org/abs/2304.00228
- 用ChatGPT 评估各种新闻媒体的可信度
- 评级与人类专家的评级相对一致
- LLM可以成为事实可信度评级的参考
- 未来 LLM 训练应加强保持与权威机构对信息来源可信度判断的一致性,以提高信息准确性
拜登将与技术顾问讨论AI的“风险和机遇”
⭐️ 虽然AI很大程度未受到监管,但这并不是拜登政府第一次采取行动对抗新兴技术。去年白宫发布了“人工智能权利法案蓝图”,今年3月,美国FTC发布声明,命令AI从业者要保证人工智能的安全性
⭐️人工智能是一项需要整顿治理的复杂技术,不太指望 POTUS 在今天的会议上拿出一个非常清晰的前进路线图。但这次对话是一个积极的动作。且该领域的大多数专家(包括 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 本人)都支持监管。
⚜️https://artifact.news/s/L7ubIxtQW2Q=
英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?
🤦♂️ NVIDIA市值 = 2个AMD + 3个INTEL
😼 英伟达的 GPU 在超算中心的市场份额这几年稳居 90% 左右,在独立GPU市场份额一度超80%。
😕 AI 发展的数十年间,英伟达对 CUDA 开发和社区持续投入, CUDA 和各类 AI 框架深度绑定。当今使用排名靠前的AI 框架,没有不支持 CUDA 的,也就是说你想要让你的深度学习跑的快?买张支持 CUDA 的高性能卡是最好的选择,说人话就是——买 N 卡吧。
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用一种新的方式对LLMs 性能比较和评估
⚜️ arxiv.org/abs/2304.00457
论文对 BLOOM, GPT-3, ChatGPT, LLaMa-13B 在物理、化学、生物、天文学、地球科学以及子领域上的评分。
ChatGPT稳居第一,LLaMa-13B 也不错。目前ChatGPT简中使用有一定门槛,然而LLaMa可算是近期最活跃的开源项目了,单机部署运行门槛越来越低,而且有不同参数规模版本。
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llama.cpp 和 whisper.cpp作者,在M1 Pro 32G的电脑上同时运行了4个聊天AI,模拟真人Podcast场景。
每个AI都独立运行whisper和 LLaMa 13B
4 个 AI 通过 mmap共享 LLM weights,节省大量内存,允许并行运行多个单独的实例
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【阿里AI专家交流纪要 2023-4-1】:
🔠阿里的LLM模型,一个叫m6,一个叫 plug。下半年云栖大会发布或者是公布进展,大概在GPT2.5左右的水平;
🔠文心一言至少可以达到GPT-2.5水平,基于Bert。阿里大模型架构基于Transformer;
🔠阿里云现在云上至少有上万片A100 ,整体至少能达到10万片,集团应该会是阿里云5倍。阿里国内AI算力储备最多,然后依次为:字节、百度、腾讯。
🔠腾讯大模型是混元模型继续迭代,有100人左右做GPT复现以及自我模型迭代。
🔠阿里目前对于AI大模型是稳扎稳打。大规模应用起来成本很高,冲击也很大。
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苹果官方项目:
Apple Sillicon芯片上的Stable Diffusion
🖥 github.com/apple/ml-stable-diffusion
⭐️ 官方针对苹果M1/M2 等优化的版本
⭐️ iPad Pro M1 上 29 秒出一张图
⭐️ M1 Macbook Pro 16G 上24秒
⭐️ M2 Macbook Air 8G上18秒
千脑智能
美国国家工程院院士Jeff Hawkins的《A Thousand Brains》从神经科学角度解释了人如何通过看到、移动和感知三维空间来学习和识别物体。比尔盖茨推荐了该书。
🔠 千脑理论中,每个大脑皮质柱都有完整物体的模型,因此知道在物体的每个位置应该感应到什么。
🔠 可以把运行 Transformer 训练的神经网络的电脑想象成一个简陋的人工皮质柱,给它灌输数据,它输出预测数据。
🔠 但大脑新皮层有 20 多万个这样的小电脑在分布式计算,他们连接着各种感知器官输入的数据。
🔠 最关键的是大脑无需预训练,神经元自己生长就完成了学习,预测是皮质柱测试和更新其模型的方法。如果结果和预测不同,错误的答案就会让大脑完成一次修正,这种方式就是自我监督,皮质柱相当于把用于训练的超级电脑和预测数据的电脑整合了。
🔝 YouTube #推荐阅读
高盛: "AI对经济增长潜在影响"的研究报告
里程碑式的技术革新带来劳动生产率的飞跃增长,但提升的具体时机很难预测。
⭐️ 左: 电气浪潮和PC浪潮的应用普及进程
⭐️ 右: 电气浪潮和PC浪潮对生产率的影响
高盛: "AI对经济增长潜在影响"的研究报告
🟢图一: 不同国家就业受AI影响的比较
其中印度受影响最小,香港最大。全球范围内,18%的工作可能会被AI自动化,发达市场国家比新兴市场国家受到的影响更大。
🟢图二: AI对不同国家生产率的影响
印度增长最少,香港最多。估计在未来10年内广泛采用AI可能会使全球年生产率增长率提高1.4个百分点。
Cody : Sourcegraph 新开源的 AI 编程助手
继Github Copilot和Cursor之后,工程师们又多一个选择,而且还是开源。
- 解释代码
- 文档问答
- 调试和优化代码
- 帮写单侧
- 学习新语法
- 代码自然语言检索
🖥 详细介绍 🖥 安装文档 🖥 开源代码
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Taxy AI: 用自然语言与浏览器交互
🖥 github.com/TaxyAI/browser-extension
图是输入“安排明天上午 10 点的站会。邀请XXX”的效果,自然语言与浏览器交互。
Taxy 用 GPT-4 控制浏览器并代用户执行重复操作。允许定义临时指令。
Taxy 完全开源,目前还处于预览版本,可以本地测试和运行,可能存在各种bug。
Meta 发布 Segment Anything Model 新AI模型
⚜️ segment-anything.com
新模型SAM支持对任何图像/视频中的任何对象进行"抠图",具有强大的通用性,是图像内物件分割的超级利器!在商品识别(制作)、机器人视觉、医学图像诊断、自动驾驶、视频剪辑、增强现实等领域将发挥重要作用。
Smarty: AI键盘也来了
因为Smarty是输入法,所以可以在各种app内调用。主要功能:
⭐️网站摘要
⭐️Youtube视频摘要(需带CC字幕)
⭐️ 翻译
⭐️ 写作
⚜️https://t.co/YLJfG1FUwS
AI is about to change the music industry forever. The Jay-Z voice you hear in this song is entirely AI 🤯 Welcome to the new music/entertainment industry.
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你能听出来这首歌中 Jay-Z 的声音完全是 AI合成的吗?
1984年出生的女性软件工程师使用内存映射mmap的方式大幅降低本地运行LLaMa 所需的内存量。
🖥 Github
运行LLaMa 30B 现在只需要5.8G 内存,本地跑大模型门槛越来越低。
-- 来源
#频道互推
◉ 10K iOS优质应用
◉ 9K 胖虎の收藏夹
◉ 9K chatGPT中文社区
◉ 8K 朱颜别镜|妹子图|美女图
频道人数8K+,愿意参加互推的联系 @Primero_KK
彭博社发布为金融界打造的BloombergGPT
- 迄今最大特定领域数据集(3630亿标签)
- 专用于金融领域的LLM
- 500亿参数
- 在金融任务上的表现远超过现有模型
⚜️https://mp.weixin.qq.com/s/8MeKHqqUPiA58UDVyJgzTg
高盛: "AI对经济增长潜在影响"的研究报告
技术创新会产生新职业,这些新职业占据了就业增长的大部分。在1980年之前自动化带来的失业通常被产生的新职业需求所抵消,但近年来失业造成了对就业行情的拖累。
⭐️ 图一: 不同行业旧工种和新工种的分布
- 绿色: 1940年已经存在的职业
- 深色: 1940年后产生的新职业
⭐️ 图二: 淘汰的旧工种和新工种就业情况
绿色阴影背景为IT爆发期
高盛: "AI对经济增长潜在影响"的研究报告
以下是报告摘要:
🔠AI可能会影响多达3亿个工作岗位。
🔠 如果生成式AI 覆盖半数雇主,10年内将有7%人失业
🔠AI可能会使全球劳动力的18%自动化
🔠AI将替代46%行政工作和44%法律工作
根据高盛的说法:“AI生产力提升可能是双重的:员工将花更多时间从事更有价值的工作,而那些被替代的人最终将重新就业。”
意大利禁用ChatGPT
意大利数据监管局称,ChatGPT不能验证用户年龄,不尊重用户隐私数据,因此决定禁止它在意大利运营。
该禁立即生效,将导致ChatGPT和其意大利用户的数据处于临时限制状态。
-- 来源
⭐️ 昨天评论区一留言引发讨论:
「没有一个从宗教角度谈ai的,圣经中说,上帝靠“话语”创造世界,chatgpt又是大语言模型,这是巧合?」
⭐️上图来自 《人类唯一的出路: 变成AI》
人类语言出现从两方面改变人类的进程:
- 同代人之间能互相学习很多,并与个人知识点结合。
- 代与代通过语言完成知识传递,使得知识在历史中留存更久。
⭐️ 接 上条POST 有感 ,所谓站在巨人的肩膀上,大语言AI模型的出现极可能再次改变上图的走势,让我们对现有的教育方式,知识获取方式产生深深的怀疑