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研究人员进一步揭示了思维链和思维树技术在AI模型中的角色
近期研究人员结合机器学习理论中的样本复杂度和计算复杂度的概念,进一步揭示了思维链和思维树的运用对于LLM的影响。
相比于跳过中间步骤直接生成问题的答案的方式,思维链可以大大降低推理模型的描述长度,从而降低了问题的样本复杂度。后续研究也证实了通过分解问题来降低推理方式的描述长度具备一定的重要性。
此外,研究员也指出思维树形式的推理未必比思维链形式的推理表现更好——这往往取决于任务的计算复杂度。一方面,当问题本身的计算结构是链式时便无法契合思维树的树结构;另一方面,在思维树的树搜索中,当将自我评价作为搜索启发,并不能带来额外的信息,这可能是因为评估一段解题过程的正确性,并不比生成的难度低。
故研究建议在选择推理方式时,应当考虑任务的计算复杂度,根据其计算复杂度选择合适的推理算法。
麻省理工科技评论
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近期研究人员结合机器学习理论中的样本复杂度和计算复杂度的概念,进一步揭示了思维链和思维树的运用对于LLM的影响。
相比于跳过中间步骤直接生成问题的答案的方式,思维链可以大大降低推理模型的描述长度,从而降低了问题的样本复杂度。后续研究也证实了通过分解问题来降低推理方式的描述长度具备一定的重要性。
此外,研究员也指出思维树形式的推理未必比思维链形式的推理表现更好——这往往取决于任务的计算复杂度。一方面,当问题本身的计算结构是链式时便无法契合思维树的树结构;另一方面,在思维树的树搜索中,当将自我评价作为搜索启发,并不能带来额外的信息,这可能是因为评估一段解题过程的正确性,并不比生成的难度低。
故研究建议在选择推理方式时,应当考虑任务的计算复杂度,根据其计算复杂度选择合适的推理算法。
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古尔曼:Apple Intelligence 将登陆 Vision Pro,但不会登陆 HomePod
据彭博社的马克·古尔曼报道,苹果没有计划将 Apple Intelligence 引入 HomePod,但未来应该会在 Vision Pro 头戴设备上推出。古尔曼表示,苹果正在准备将 Apple Intelligence 引入其 Vision Pro 头戴设备,但不会在今年推出。该设备有足够的内存来运行设备上的 Apple Intelligence 功能,如通知摘要、写作工具和 Siri 的更新版本。
显然,苹果公司的用户界面设计团队需要确保 Apple Intelligence 在混合现实环境中看起来合适。公司还需要保证拥有足够的云计算能力来支持更多设备。此外,苹果或于今年秋季宣布与谷歌 Gemini 达成交易
—— MacRumors
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
据彭博社的马克·古尔曼报道,苹果没有计划将 Apple Intelligence 引入 HomePod,但未来应该会在 Vision Pro 头戴设备上推出。古尔曼表示,苹果正在准备将 Apple Intelligence 引入其 Vision Pro 头戴设备,但不会在今年推出。该设备有足够的内存来运行设备上的 Apple Intelligence 功能,如通知摘要、写作工具和 Siri 的更新版本。
显然,苹果公司的用户界面设计团队需要确保 Apple Intelligence 在混合现实环境中看起来合适。公司还需要保证拥有足够的云计算能力来支持更多设备。此外,苹果或于今年秋季宣布与谷歌 Gemini 达成交易
—— MacRumors
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据报道,苹果正在为其 Vision Pro 头戴设备添加 AI 功能,以解决其在 WWDC 2024 发布会上未提及的一个关键问题。公司还推出了“深入体验”的店内演示,让用户可以体验办公功能、观看视频以及以3D形式查看个人照片和视频。这些增强功能旨在改善用户体验,特别是随着即将于2024年秋季发布的 visionOS 2 更新,其中包括将2D照片转化为3D的“空间化”功能。然而,重点仍然放在开发一款更便宜的头戴设备上,该设备预计将在2025年底推出,因为苹果努力平衡成本与高端 Vision Pro 的期望功能。
(The Verge)
via 老裕泰 - Telegram Channel
中国新的反间谍法于7月1日生效,赋予当局更大的权力来检查智能手机和其他电子设备。这引起了外国人对入境时可能被检查的担忧。该法律扩大了间谍活动的定义,包括与“国家安全和利益”相关的信息,使得当局可以基于怀疑来检查设备。尽管国家安全部否认会对所有入境者进行强制性检查,但恐惧依然存在。
自2014年以来,中国已根据间谍法拘留了至少17名日本公民,其中五人仍未获释。新法律还鼓励公民举报涉嫌从事间谍活动的人,并为重大贡献提供高达10万元人民币(约合13,760美元)的奖励。中国正通过教育项目和媒体宣传积极推广反间谍意识,强调人工智能及其他先进技术带来的潜在威胁。
(日经)
via 老裕泰 - Telegram Channel
https://github.com/worm128/AI-YinMei
GitHub
GitHub - worm128/AI-YinMei: AI吟美-人工智能主播-Vtuber
AI吟美-人工智能主播-Vtuber. Contribute to worm128/AI-YinMei development by creating an account on GitHub.
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GPT-Content-Audit-聚合Openai对齐的内容审核前置服务
它是聚合Openai、阿里云、百度智能云、七牛云等开放平台,提供与openai请求格式对齐的内容审核前置服务
地址:https://github.com/deanxv/gpt-content-audit
功能
支持内容审核渠道
- OpenAI
- 阿里云
- 百度智能云
- 七牛云
支持openai对齐的接口 (支持的接口会先内容审核再转发,不支持的接口会直接转发)
- v1/chat/completions 用户输入的内容审查。
- v1/images/generations用户输入的内容审查
如何使用
1. 配置环境变量并部署本项目。
2. 原openai请求地址更换为该服务请求地址即可。
部署
基于 Docker-Compose(All In One) 进行部署
docker-compose pull && docker-compose up -d
docker-compose.yml
version: '3.4'
services:
gpt-content-audit:
image: deanxv/gpt-content-audit:latest
container_name: gpt-content-audit
restart: always
ports:
- "7088:7088"
volumes:
- ./data:/app/gpt-content-audit/data
environment:…
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Tailor-视频智能裁剪、视频生成和视频优化的工具
ailor 是令人惊叹的视频编辑神器!其人脸和语音剪辑精准无比,人脸识别能锁定人物画面,语音捕捉和裁剪独具魅力。视频生成方面,口播生成赋予图像灵魂,字幕生成准确契合,色彩生成让黑白鲜活,音频生成创造无限可能。优化上,背景更换如入奇幻世界,流畅度与清晰度也极佳。Tailor 不仅是软件,更是创意与精彩的钥匙,无论专业或普通爱好者都能借此让作品闪耀,快来体验它带来的震撼惊喜!
介绍
Tailor(中文简称:泰勒)是一款视频智能裁剪、视频生成和视频优化的工具。目前该项目包括了视频剪辑、视频生成和视频优化3大类视频处理方向,共10种方法。Tailor使用方法简单,点点鼠标即可使用最先进的人工智能进行视频处理工作,省时省力,若使用安装版本Tailor,所有的环境配置都可省掉,对用户特别友好。
工作界面
功能介绍
Tailor包括了视频剪辑、视频生成和视频优化3大类视频处理方向,共10种方法。下面将依次进行介绍:
视频剪辑
人脸剪辑
Tailor 拥有神奇的人脸识别技术,能自动从视频中捕捉每一个精彩的人脸瞬间。你只需轻轻一点,就能选择关注的人脸,Tailor 会像魔法一样为你自动裁剪出相关视频,让你的主角时刻闪耀!
语音剪辑
Tailor 还能智能识别视频中的语音内容,并将其清晰地展示出来。你可以根据自己的需求,选择感兴趣的语音部分,Tailor 会精准地裁剪出你想要的内容,让你的视频更加精彩。
视频生成
口播生成
只需上传一张带有人脸的图像,选择喜欢的语音音色,输入想要生成的语音内容,Tailor 就能瞬间为你生成一个对应语音口型的有声视频。让你的创意轻松实现,打造出独一无二的视频作品!
地址:https://github.com/FutureUniant/Tailor
字幕生成
通过智能识别音视频内容,Tailor…
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Meta 推出 LLM Compiler 代码优化模型,可搭配其他 AI 改善代码生成 / 编译能力
Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型,该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造,主打代码优化,目前相关模型已登陆 Hugging Face,提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本,允许学术及商业使用。
Meta 认为,尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力,但此类模型在代码优化还有进步空间,目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型,能够模拟编译器对代码进行优化,或将“已经过优化的代码转换回原本的语言”。
LLM Compiler 在 5460 亿个 LLVM-IR 和汇编代码标记的庞大语料库上进行了训练,据称能够达到 77% 的“代码优化潜力”,开发者可以自由将相关模型配合其他 AI 模型一起使用,从而改善生成代码的质量。
Donews|Hugging Face
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Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型,该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造,主打代码优化,目前相关模型已登陆 Hugging Face,提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本,允许学术及商业使用。
Meta 认为,尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力,但此类模型在代码优化还有进步空间,目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型,能够模拟编译器对代码进行优化,或将“已经过优化的代码转换回原本的语言”。
LLM Compiler 在 5460 亿个 LLVM-IR 和汇编代码标记的庞大语料库上进行了训练,据称能够达到 77% 的“代码优化潜力”,开发者可以自由将相关模型配合其他 AI 模型一起使用,从而改善生成代码的质量。
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https://github.com/FengMengZhao/Ai-Exchange
GitHub
GitHub - FengMengZhao/Ai-Exchange: AI驱动,自然语言为输入,激发文本转换、图片生成、智能阅读等生产效率。
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