OpenAI的竞争对手Anthropic今天公布了其Claude 3系列模型，这是该初创公司的第一个多模式版本，旨在解决公司最大的生成人工智能问题：成本、性能和幻觉。
信息技术新闻网站techcrunch发布消息称，谷歌旗下的DeepMind科技公司公开了Sonnet的源代码，使得人们可以更快地在人工智能系统TensorFlow中构建神经网络。 Google旗下的DeepMind公司宣布开放Sonnet——面向对象的神经网络库的源代码。Sonnet不会代替TensorFlow，它只是一个与DeepMind的内部最佳研究实践相吻合的更高级程序库。 具体而言，DeepMind公司在其博文中表示已经对该库进行了优化，以便能够在进行实验时在不同的模型之间更容易切换，从而使得工程师
Anthropic 今天宣布推出一系列新的大型语言模型，这家人工智能公司声称这些模型是迄今为止世界上最智能的，其性能优于 OpenAI 和 Google 的竞争对手产品。根据该公司的基准测试，其研究生水平推理能力在测试时得分为 50.4%，而 GPT-4 的得分为 35.7%。
Anthropic 已经确定了如何在 Claude Sonnet 中表征数百万个概念。这是对现代生产级大型语言模型的首次详细理解。这种可解释性将帮助我们提高人工智能模型的安全性，具有里程碑意义。
上海交通大学生成式人工智能实验室 (GAIR Lab) 的研究团队，主要研究方向是：大模型训练、对齐与评估。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google旗下的英国人工智能公司DeepMind今天宣布开源神经网络库Sonnet，该库使用了类似Torch/NN的面向对象的方法。 Sonnet是在TensorFlow上运行的一个高级库，类似于Keras。在Sonnet里写的模型可以和TensorFlow代码或其他高级库的代码混合。 DeepMind对这个库进行了优化，以便实验时更容易在不同模型间切换。为此，DeepMind团队对TensorFlow做了修改，好让它更容易将模型视为层次结构，另
最近，OpenAI CTO Murati在采访中表示，只需一年半时间，AI就可以在某些领域达到博士的智能。
项目地址：https://github.com/deepmind/graph_nets
选自DeepMind 作者：Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与：李泽南、Ellen Han 昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后，这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。 距 DeepMind 做出决定，在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个明智的选择——较
H获得2.2亿美元种子轮融资：H（前身为Holistic AI）致力于研发新模型、AI代理，即自动化系统，能够执行传统由人类工作人员完成的任务。此次种子轮融资由Accel Partners、Creandum、Elaia Partners、Eurazeo、FirstMark Capital、Visionaries Club投资。
本文介绍了23种深度学习库，这些库包括TensorFlow、Keras、Caffe、Theano、Torch、MXNet、CNTK、DeepLearning4J、Gensim、R、D3、Deepnet、scikit-learn、MNIST、ImageNet、AlexNet、VGG、ResNet、MemNet、DeepLab、U-Net、Sonnet、TensorLayer、Keras、Caffe2、Paddle、Theano、NLTK、Gensim、OpenCV和scikit-image。这些库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。其中，TensorFlow和Keras是两种最受欢迎的深度学习库，它们都支持Python，并且Keras正在快速地成为TensorFlow的核心组件。Caffe和Theano是两种广泛使用的深度学习库，它们都支持Python和C++。其他库如MXNet、TensorLayer和Keras也支持多种编程语言，包括Python、C++和R。这些深度学习库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。
在当今快速发展的人工智能领域，Meta公司最新推出的Llama 3语言模型标志着开源大型语言模型（LLM）的又一重大进步。作为Llama系列的第三代产品，Llama 3不仅继承了其前代产品的卓越性能，更在多个维度上进行了创新与优化，使其成为更高效、更可靠的人工智能解决方案。
Anthropic发布了最新的Claude 3系列模型，一句话评价：真·全面碾压GPT-4！
英伟达最新发布的开源模型 Nemotron-4 340B 可能将彻底改变大型语言模型（LLM）的训练方式，这种模型的特点是主要使用合成数据进行训练，占比高达98%，显示出与 GPT-4 相媲美的能力。这一模型的推出表明，在训练高性能的行业特定模型时，不再需要昂贵的真实世界数据集。
其中，Claude 3 Opu 为 Claude 3 系列模型的最强版本，具有接近人类的理解能力，可以灵巧地处理开放式提示和复杂的任务，根据官方给到的资料，其性能全面超过了 GPT-4。
来自AI明星初创公司Anthropic的参谋长（Chief of Staff）在最新的文章中称：
就在昨天，Anthropic深夜发布了下一代旗舰大模型Claude 3.5 Sonnet。
各位周末好！对 AI 开发者来说，本周发生了不少大事值得关注，重点包括： ● 谷歌 HBaseCon West 2017 大数据研讨会发出邀请函； ● 亚洲首度德州扑克人机对战开赌； ● 谷歌首次透露 TPU 细节； ● 谷歌推出 Federated Learning； ● DeepMind 发布 Sonnet； 下面我们将完整梳理本周内与开发者息息相关的 AI 大事件，并送上一整套 AI 研习社搜集整理的免费开发资源（共500多GB），祝大家周末愉快。 谷歌 HBaseCon West 2017 大数
AI日报｜我国人工智能核心产业规模已达5784亿元！阿里通义Qwen2成斯坦福大模型榜单最强开源模型！
过去不到一个月，OpenAI 扔出 Sora 这个重磅炸弹后成为全球焦点，不断推出的视频更是赚足眼球、热度不减。昨晚，Anthropic 突然惊喜上线，时隔八个月携着 Claude 3 走来，让世界再次将目光聚焦到这一个被视为 ChatGPT 强大竞争对手之一的多模态模型。
我们对23种用于数据科学的开源深度学习库作了排名。这番排名基于权重一样大小的三个指标：Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。 排名结果 下面是23种用于数据科学的开源深度学习库的排名，按照Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果来衡量。该表显示了标准化分数，1这个值表示高于平均值（平均值=0）一个标准偏差。比如说，Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差，而deeplearning4j接近平均值。 方法详见如下 结
AMD斥资6.65亿美元收购芬兰初创公司Silo AI，加速AI竞赛：美国超微半导体公司AMD周三表示，将以约 6.65 亿美元现金收购芬兰人工智能初创公司 Silo AI，以增强其 AI 芯片能力，与行业领导者 Nvidia 竞争。AMD 表示，收购 Silo AI 将帮助 AMD 改进基于 AMD 的 AI 模型的开发和部署，并帮助潜在客户利用该公司的芯片构建复杂的 AI 模型。Silo AI还将增强AMD的软件开发能力。
3月4日，OpenAI 的主要竞争对手之一Anthropic发布了最新的Claude 3系列模型，并宣称claude3系列在推理、数学、编程、多语言理解和视觉方面都树立了新的行业基准。Claude家族包括了Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet，Claude 3 Opus三名成员（图1），每个模型都有着惊人的进步，Claude 3系列模型为企业用例提供了速度和性能的最佳组合，并且在成本上低于市场上的其他模型，允许使用者能够选择在智力、速度和费用上选择最合适的模型。所有的Claude3模型都显示出其在分析和预测、细致的内容创建、代码生成和对话非英语语言（比如西班牙语、日语和法语）等方面的超越性能力。目前，Opus和Sonnet已经可以在Claude API上使用，而Haiku模型也即将推出。
导语：Meta 首席执行官马克·扎克伯格在声明中表示：“我们相信 Meta AI 现在是您可以自由使用的最智能的人工智能助手。”
选自Medium 作者：Ben Blume 机器之心编译 参与：李泽南 当今的科技公司面对开源几乎都持有开放态度，在谷歌、Facebook 等公司分别支持不同的机器学习框架之后，百度、腾讯和阿里巴巴也纷纷推出了自己的机器学习框架。随着资源的不断丰富，人工智能的研究门槛正在降低，AI 领域正呈现繁荣的趋势。科技巨头们为开源框架究竟做出了多少贡献？近日，来自风投机构 Atomico 的 Ben Blume（毕业于剑桥大学）做出了自己的估算，在统计了各家公司和机构推出的 13 款机器学习框架后，他认为这些共计超过
在人工智能的辞典中，每一页都充满了创新和超越。一个新的名字在AI界引发了轰动——Claude 3，被誉为超越GPT-4的全新里程碑。
选自Mybridge 机器之心编译 参与：李泽南 2017 年里哪些机器学习项目最受人关注？Mybridge 为我们整理了一份 Top 30 列表，以下所有项目均附有 GitHub 链接。 我们对比了近 8800 个开原机器学习项目，并挑选了其中最好的 30 个列举于此。这是一个非常具有竞争力的列表，其中包含 2017 年 1 月-12 月份开源的各类优秀机器学习库、数据集和应用。Mybridge AI 通过流行度、参与度和新鲜程度来对它们进行评级。先给你一个直观印象：它们的 GitHub 平均 stars
【新智元导读】DeepMind昨夜宣布，将其 Nature 论文研究成果、2016 年引起热议的可微分神经计算机 DNC 开源，相关代码和部署细节已经在 Github 公开。DNC 结合了神经网络自动学习和传统计算机可读写存储数据的能力，被认为是目前最接近数字计算机的神经计算系统。此次正式开源，想必会吸引众多开发人员和研究者参与改进。DeepMind 不久前将内部深度学习框架 Sonnet 也进行了开源，而 DNC 需要使用 TensorFlow 和 Sonnet 一起进行训练。DeepMind 的双重开源
【新智元导读】作为语言最富表现力的形式之一，诗歌生成的难点在于既要满足审美，又要符合语义约束。Facebook 人工智能研究院和剑桥大学的一项联合研究提出了两种新方法，使自动生成的诗歌比人类创作的诗歌更像“出自人类之手”。 诗歌自动生成模型不仅需要聚焦于“正在写什么”（内容），还要聚焦“如何写”（形式） 微软诗人小冰不寂寞了，在她写下诗集《阳光失了玻璃窗》之后，Facebook 人工智能研究院和剑桥大学一起，也开始研究用神经网络生成韵律诗了。从小冰那本诗集中的作品看，“韵律”应该不是小冰作诗时考虑的要素。让
Meta公司推出了开源大语言模型Llama系列的最新产品—Llama 3，包含了80亿参数的Llama 3 8B和700亿参数的Llama 3 70B两个版本。Meta称其为“迄今为止最强的开源大模型”。
在 4 月 18 日，Meta在官网上公布了旗下最新大模型Llama 3。目前，Llama 3已经开放了80亿（8B）和700亿（70B）两个小参数版本，上下文窗口为8k，据称，通过使用更高质量的训练数据和指令微调，Llama 3接受了超过 15 万亿个标记数据的训练——比 Llama 2 模型使用的训练数据集大七倍，其中包含四倍于 Llama 2 的代码数据，支持 8K 的上下文长度，是 Llama 2 的两倍。
【磐创AI导读】：我们总结了过去一年近8000个开源机器学习项目，从中选择了前30个最热点的项目推荐给大家。想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型，但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
Claude 3.5 Sonnet发布，比GPT-4o更智能；OpenAI CTO预测1年半“博士级智能”AI将出现｜AI日报
2017年是人工智能技术全面开火、勇猛精进的一年，也是对未来全球科技和经济影响深远的一年。 无论人工智能圈子内外的从业者，都开始正视这个可能会很快改变所有人命运的热门技术。关注、学习、思考、实践人工
苹果据称正在与Google进行讨论，准备将Google的Gemini模型接入到iPhone
大陆时间 2024 年 7 月 23 号 23:10，美国人工智能公司 Meta 发布最新的 Llama 开源模型 llama3.1[1]，共有 8B 70B 和 405B 三种参数版本。
在当今快节奏的软件开发环境中，设计师与开发者之间的协同工作显得尤为重要。然而，理解并准确实现设计稿的意图常常需要耗费大量的时间和沟通成本。为此，开源社区中出现了一个引人注目的项目——screenshot-to-code，它利用AI人工智能技术（机器学习算法和视觉分析技术），将屏幕截图自动转换为前端代码，为设计师和开发者之间的合作开辟了新的可能性。
有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemini Advanced、Claude-3-Sonnet、GPT-4o，个人认为写的还不错。
Claude 3 系列模型有三个版本：Claude 3 Haiku 轻便快捷、Claude 3 Sonnet 是技巧与速度的最佳结合以及性能最强大的 Claude 3 Opus。
前 言 一个号称目前最快的 Node.js 应用框架横空出世，高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。 作为开发者，让项目跑得更快一直是坚持不懈的追求。 一个号称是目前最快的 Node.js 应用框架横空出世 1 Fastify：Node.js 的 Web 框架 http://www.oschina.net/p/fastify ☞ 推荐理由：高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。Fastify 的 API 看上去非常简洁，称得上是支持 async/await 的
AI日报｜跃问App上架加入AI助理竞争！GPTZero获千万美元A轮融资，创始人不到30岁！
大数据文摘作品 编译：叶一、Shan LIU、Aileen 2017年是机器学习应用全面开花的一年，惊为天人的想法和项目层出不穷。我们对比了过去一年中近8800个开源机器学习项目，并挑选了其中较好的30个（Top 0.3%）列举于此。 这是一份极具竞争性的列表，它精挑细选了发表于2017年1月-12月份的机器学习库、数据集和应用类的优质项目。我们通过流行度、参与度和时近性来对其质量进行评级。有一项数据可以让你对表单质量有一个直观印象：这些项目的GitHub平均stars数是3558。 开源项目对于数据科
Anthropic 发布Claude 3.5 Sonnet最新模型 新模型在推理、知识和编码能力评估方面超越了以前的版本和竞争对手GPT 4o模型，同时其运行速度是Claude 3 Opus的两倍。
Anthropic发布Claude 3.0，一夜之间，关于“Claude3.0超越GPT-4成为地球最强模型”的消息刷屏。对于其他模型，即便它们在各种基准测试中取得了高分，如果没有经过实际使用和测试，业内人士往往不会轻易相信它们真的能够超越GPT-4。然而，当宣称赶超的是Anthropic的Claude时，情况就不同了。Anthropic毕竟是与OpenAI一脉相承的“德比”，Claude 3.0也是最有机会挑战GPT-4的模型。
今天，我们宣布推出 Claude 3 模型家族，这一系列模型在广泛的认知任务上设定了新的行业基准。家族包括三个按能力递增的尖端模型：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus。每个后续模型提供越来越强大的性能，允许用户为他们特定的应用选择智能、速度和成本[1]之间的最佳平衡。
就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型，我们将其整理如下，强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器，这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具，常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域，如：机器学习、深度学习、NLP等等，多样的工具有时也让我们也无从选择。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
