蜂巢资本首期投资20亿，致力于打造电池行业生态圈
06-18
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1、深度剖析MoE大模型>>MoE架构提出已有30年，而深度神经网络的概念早在70年前就被提出。
随着大模型技术的颠覆性突破，MoE架构成为当前AI领域的热门话题。
NVIDIA在GTC上提到的“GPT-MoE 1.8T”引起了广泛关注。
MoE模型采用“各领域专业化”的设计思想，将任务分配给多个专家网络来解决。
与传统的密集模式相比，MoE能够更高效、更专业地处理问题。
规模定律指出模型越大，性能越好。
这条定律是MoE如此受欢迎的原因之一，因为它使得模型规模的扩大成为提高AI性能的关键。
MoE能够用更少的计算资源进行有效的预训练，具有更高的计算效率和推理速度，同时在处理复杂任务时显着提高性能。
但MoE架构对显存压力很大，算法复杂，通信成本高，在资源受限的设备上部署受到限制。
1.新AI应用Remini登顶>>“Remini”是一款AI照片编辑应用，五一期间登上苹果中国区免费榜榜首。
Remini的主要功能是利用AI技术来修复老照片，但这次它之所以流行，是因为它的AI滤镜可以将照片转换为粘土风格。
这种风格自带故事感，即使是普通的照片也能拍出电影海报的效果。
Remini首先在日本走红，后来通过抖音、小红书等平台被中国用户自发传播。
你不仅可以给原始图像添加滤镜，还可以改变角色的表情、服装，甚至背景。
每次产生的效果可能会有所不同，给用户带来新鲜感。
尽管Remini的形象有时看起来很丑，但这就是他吸引力的一部分。
与美图秀秀等美化图片的应用不同，Remini更注重创造有趣的效果。
2、全球首个超小型多模态AI Agent模型Octopus V3>>Octopus V3由斯坦福大学NEXA AI团队开发，拥有20亿个参数。
它旨在使人工智能代理更智能、更快速，同时降低能耗和成本。
。
与之前的Octopus V2相比，V3在函数调用性能上超越了GPT-4，推理所需的文本量减少了95%，为端侧AI应用带来了新的可能性。
Octopus V2的核心技术“功能令牌”通过创新的函数调用方法，显着减少了推理所需的文本长度，使得即使使用少量参数也能高效训练模型。
V3模型参数不足10亿，具有多语言能力，可以轻松运行在各种小型终端设备上，如智能手机、AR/VR、机器人、智能汽车等。
大规模语言模型和边缘人工情报市场正在快速增长，预计未来几年将出现显着的复合年增长率。
3、斯坦福20亿参数端测多模态AI Agent模型重大升级 >> 最新研究表明，大型语言模型的微调或量化可能会降低其安全性，增加越狱风险。
即使大型模型本身没有恶意，经过微调或量化后，它们可能更容易受到安全攻击。
与卷积神经网络（CNN）时代的问题类似，法学硕士可以通过特殊的线索或字符诱导产生有害的输出。
研究人员使用 AdvBench SubsetAndy Zou 的对抗性有害提示子集和攻击树剪枝（TAP）算法对不同的 LLM 进行了越狱测试。
实验表明，经过微调的模型比基本模型更有可能失去安全一致性并被越狱。
由于牺牲了数值精度，定量模型也更容易受到漏洞的影响。
使用Deberta-V3模型作为输入滤波器的护栏，可以有效降低越狱风险，并为LLM提供额外的抵抗力。
4、纽约大学发布新型“神经语音”解码器>>脑机接口（BCI）技术在科研和应用领域取得进展，特别是对于神经缺陷引起的失语症患者，BCI技术提供了辅助沟通的可能性。
研究中使用了皮质电图（ECoG）数据，通过模型转换为语音参数，并合成为自然语音波形。
纽约大学的一个研究团队开发了一种新型可微分语音合成器，可以将 ECoG 信号转换为可解释的语音参数并重新合成语音。
该研究使用量化的 HuBERT 特征作为中间表示，并结合预先训练的语音合成器。
然而，HuBERT 特征无法捕捉扬声器独特的声学特性，因此需要额外的模型进行转换。
该研究构建了从ECoG信号到语音的解码框架，包括ECoG解码器和语音合成器，通过可微分技术合成语音。
该研究证明了该模型在小数据集上的效率和适应性，以及生成高保真自然语音的能力。
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