안정성 AI 오픈 소스 Vincent 그래프 모델, Mo Yan은 ChatGPT에 수상 연설문 작성을 요청하고 매일 대규모 AI 모델 丨AIGC를 발표했습니다.

1. 안정성 AI 오픈소스 Vincent 그래프 모델

2. Mo Yan은 ChatGPT에게 수상 소감 작성을 요청했습니다

3. 윤총기술, 대형 AI 모델 출시

4. 의료컴퓨팅 네트워크 대형 모델 출시

5. Google이 무료 AI 프로그래밍 도구를 출시합니다

6. Amazon이 AIGC를 Alexa에 소개합니다

7. 마이크로소프트 CEO: AI는 10억 명의 기술 개발자를 가져올 것입니다

8. ChatGPT는 미국 방사선과 시험에 합격했습니다

1. 안정성 AI 오픈소스 빈센트 그래프 모델

Stability AI는 오늘 DreamStudio의 오픈 소스 버전인 StableStudio의 출시를 발표했습니다. 이를 통해 커뮤니티 개발자는 인터페이스를 개선하고 실험할 수 있으며 회사는 이러한 개선을 통해 보상을 받을 수 있습니다. StableStudio에서 사용자는 회사의 최신 Stable Diffusion XL 이미지 생성기와 StableLM 언어 모델을 사용할 수 있습니다. Stability AI는 현재 StableLM용 StableVicuna 채팅 인터페이스도 개발 중이며, 이는 최종적으로 StableStudio에 추가될 예정입니다.

안정성 AI는 "로컬 우선 개발 활성화부터 새로운 플러그인 시스템 실험까지 외부 개발자를 위해 확장 가능하도록 항상 노력하고 있습니다."라고 커뮤니티 구축을 강조합니다.

StableStudio 프로젝트 URL:

https://github.com/Stability-AI/StableStudio

DreamStudio 공식 웹사이트:

https://dreamstudio.ai/generate

2. Mo Yan은 ChatGPT에게 수상 소감 작성을 요청했습니다

The Paper의 오늘 보도에 따르면, Harvest 매거진의 65주년 기념 행사에서 Mo Yan은 Yu Hua 시상식에서 Yu Hua가 자신의 좋은 친구라고 말했지만 여러 번 후에 Yu Hua에 대한 수상 연설을 생각할 수 없었습니다. 며칠 후에 나는 ChatGPT에 작성을 도와달라고 요청했습니다. 마지막으로 Mo Yan은 ChatGPT에게 셰익스피어 스타일로 1,000자 이상의 칭찬을 써달라고 요청했고, '살아있다', '이빨 뽑기', '문성'이라는 몇 가지 키워드를 입력했습니다.

3. 윤콩테크놀로지, 대형 AI 모델 출시

오늘 오전 윤총기술에서는 콩롱 모델을 출시하고 문답, 고교 입시 에세이 작성, 의도 이해, 다단계 대화, 영어 작문, 기계 번역, 프로그래밍, 크로스 등에서 콩롱 모델의 기능을 현장 시연했습니다. -그림과 텍스트에 대한 모달 독해력, 고등학교 입시 실제 문제 및 기타 측면에서 능력을 발휘합니다. 대형 모델은 현재 내부 테스트 단계다.

시연에 따르면 차분한 모델은 사전 업로드된 약 500~600페이지 분량의 책 '서양 미술사'에 대해 책의 내용을 묻고 어떤 책인지 요약하는 등 심층적인 이해를 진행했습니다. , 지정된 요구 사항 등을 충족하는 사진 찾기

2022년 고교 입시 실제 문제의 난이도는 Yuncong Technology에서 대규모 모델인 ChatGPT 및 GPT-4를 사용하여 테스트되었습니다. Yunconongrong은 ChatGPT보다 질문에 더 빠르게 답변하고, 역사 및 생물학 질문에 대한 답변 점수는 ChatGPT보다 약간 낮고, 지리 질문에 대한 답변 점수는 ChatGPT와 동일하며, 정치적 질문, 윤리 및 법적 질문에 대한 답변 성능은 ChatGPT보다 낫습니다. 현재 GPT-4.0 수준은 다른 시스템보다 훨씬 뛰어납니다.

Yuncong Technology 회장 Zhou Xi에 따르면, 대형 모델은 주로 질문과 답변, 동료애, 호스팅이라는 세 가지 방법을 통해 제시된 전통적인 상호 작용 방식을 완전히 바꿀 것입니다. 그 중 "질문과 답변"은 현재 GPT를 의미합니다. "동행"은 AI가 친구처럼 동행하여 많은 일을 수행한다는 것을 의미합니다. 온라인 게임에서의 "온훅 훈련". "호스팅" 단계에 도달하면 사람들은 더 의미 있고 흥미로운 일에 자유롭게 참여할 수 있습니다.

강력한 기본 모델이 없으면 업계 수준의 대규모 모델을 직접 구축하는 것은 장기적으로 지속 가능한 활력이 부족할 것이라고 강조했습니다. 향후 몇 년 동안 기술은 계속해서 시나리오 개발을 촉진할 것이며, 시나리오 당사자들은 업계 효율성과 사용자 경험을 개선하는 방법을 계속해서 모색할 것입니다.

4. 의료컴퓨팅 네트워크 대형모델 출시

오늘 상하이 경제정보기술위원회 공식 Weibo 계정에 따르면, Shanghai Unicom, Huashan Hospital, Shanghai Supercomputing Center 및 Huawei는 공동으로 상하이 컴퓨팅 네트워크 디지털 의료 혁신 연구소를 설립했습니다. 이 연구소에서 개발한 "Uni-talk" 의료 컴퓨팅입니다. 오늘 온라인 모델이 출시되었습니다. "Uni-talk"의 출시는 산업 응용 분야에서 컴퓨팅 파워 네트워크에 대한 심층적인 탐구와 새로운 돌파구를 의미하며 AGI는 의료 산업을 향한 확고한 발걸음을 내디뎠습니다.

5. Google이 무료 AI 프로그래밍 도구를 출시합니다

구글은 Colab(코랩)에 코드 생성, 코드 완성, 프로그래밍 챗봇 등 새로운 AI 코딩 기능을 추가할 것이라고 공식 발표했습니다. 우리는 새로운 기능을 무료로 제공하고 PaLM2 모델에 대한 지원을 도입하여 GPT-4와 경쟁할 수 있도록 할 것입니다.

새로운 기능으로 반복적인 코딩 작업의 부담이 줄어들기 때문에 개발자는 보다 가치 있는 프로그래밍 및 데이터 과학 작업에 집중할 수 있습니다. AI 기반 코드 생성, 완성, 챗봇과의 상호작용을 통해 머신러닝 개발자의 작업이 더욱 쉬워질 것입니다. 새로운 기능은 Python 및 Google의 표준 SQL을 포함하여 20개 이상의 코딩 언어를 지원하므로 Python을 배우거나 사용하려는 모든 사람이 액세스할 수 있습니다. 새로운 기능은 개발자에게 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것을 목표로 Python 및 Colab에 최적화될 것입니다.

참조:

https://blog.google/technology/developers/google-colab-ai-coding-features/

6. Amazon은 Alexa를 위한 ChatGPT와 유사한 도구를 소개합니다

Amazon은 동부 표준시 기준 5월 17일에 새로운 Echo 장치를 출시했으며 음성 비서 Alexa에 ChatGPT 스타일의 AI 도구를 도입하겠다고 약속했습니다. Amazon의 장치 및 서비스 담당 수석 부사장인 Dave Limp는 인터뷰에서 디지털 비서 Alexa가 요약에 도움이 되는 기술을 위해 ChatGPT 및 경쟁사 인프라를 지원하는 자체 구축된 대규모 언어 모델을 사용해 왔다고 말했습니다. 웹에서 수집된 텍스트를 사용하여 Alexa가 여러 언어로 보다 원활한 대화를 할 수 있도록 합니다.

7. Microsoft CEO: AI는 10억 명의 기술 개발자를 가져올 것입니다

5월 17일 CNBC 보고서에 따르면, 마이크로소프트 사티아 나델라 CEO는 CNBC와의 인터뷰에서 AI에 대한 우려와 관련해 사회 전체가 단결해 이 기술의 활용을 극대화하고 기회를 가져오고 위험을 줄여야 한다고 말했습니다. Nadella에 따르면, 새로운 파괴적인 기술이 등장할 때마다 이는 고용 시장에 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 그는 AI가 새로운 일자리를 창출하고 잠재적으로 미래에 10억 명의 기술 개발자의 출현을 가능하게 할 수 있다고 믿습니다.

8. ChatGPT는 미국 방사선과 시험을 통과했습니다

오늘 Science and Technology Daily의 보고서에 따르면 캐나다 과학자들은 Radiology 저널에 최신 버전의 ChatGPT가 American Board of Radiology 시험을 통과하여 대규모 언어 모델의 잠재력을 강조했다는 새로운 논문을 발표했습니다. 잘못된 답변은 사람들이 자신이 제공한 답변을 여전히 확인해야 함을 나타냅니다.

American Board of Radiology 시험 문제에서 ChatGPT의 성능을 평가하고 장점과 한계를 탐색하기 위해 연구팀은 이미지를 포함하지 않고 하위 수준(지식 회상, 기본 이해)으로 구분된 150개의 객관식 문제를 사용했습니다. 그리고 높은 수준의 문제(적용, 분석, 종합) 사고 문제.

연구에 따르면 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT의 정확도는 69%인 반면, 더 나은 성능을 가진 GPT-4의 정확도는 81%, 고차원적 사고 질문의 정확도는 81%인 것으로 나타났습니다. 이는 GPT -3.5보다 훨씬 낫습니다. 연구팀은 GPT-4의 저차원 사고 문제 처리 정확도가 80%에 불과하다는 점을 우려하고 있으며, 수집한 정보의 신뢰성도 의심스럽다.

위 내용은 안정성 AI 오픈 소스 Vincent 그래프 모델, Mo Yan은 ChatGPT에 수상 연설문 작성을 요청하고 매일 대규모 AI 모델 丨AIGC를 발표했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!