NVIDIA 发布 Nemotron-4 340B 开源模型 主要用于生成高质量的合成数据

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NVIDIA 发布 Nemotron-4 340B 开源模型 主要用于生成高质量的合成数据

NVIDIA 发布了 Nemotron-4 340B 开源模型家族，该模型主要用于生成高质量的合成数据，从而提高自定义大语言模型的性能和准确性。帮助训练大语言模型（LLMs）。 开发者可以用它来生成合成数据，以训练适用于各种行业（如医疗、金融、制造和零售等）的大型语言模型（LLMs）。

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Soft and Squishy Linework：专门生成柔和的、低保真（lofi）线条风格动漫图像模型

“Soft and Squishy Linework” 是一个文本生成图像模型，专门设计用于创建柔和的、低保真（lofi）线条风格的动漫图像。

● 文本生成图像：用户可以输入描述性文本，模型将根据文本生成对应的动漫风格图像。例如，用户输入“一个带有角和卷发的小牧神男孩，脸上有斑点，穿着宽大的T恤”，模型将生成符合这个描述的图像。

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💧 Organo 股价暴涨十倍，但效率仍是关键

日本工业用水公司 Organo 是台积电的关键供应商，其股价在五年内飙升了十倍，这得益于其技术实力和对芯片市场波动的抵御能力。Organo 在生产用于半导体制造的超纯水 (UPW) 方面的专业知识，包括用于检测 10 纳米颗粒的专有膜，使其成为主要芯片制造商的领先供应商。尽管表现强劲，但 Organo 在提高资产效率方面面临挑战，以进一步推动增长。虽然其营业利润在过去十年中增长了九倍以上，预计本财年将达到 230 亿日元（1.46 亿美元），但由于日元汇率，净利润预计将下降 7%。Organo 的股价在 5 月下旬创下历史新高，这得益于其在波动性行业中的增长潜力和稳定盈利。该公司过去十年营业利润的变异系数 (CV) 为 0.67，表明其稳定性优于其他日经半导体股票指数公司。然而，Organo 的净资产收益率 (ROE) 为 18.4%，落后于竞争对手野村微科学的 32.1%，突出了提高资产效率的必要性。Organo 正在实施人工智能来自动化流程和优化化学品使用，旨在提高效率并开拓新的商机。

(日经)

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🗣️ Siri 大变身：苹果承诺对话式更新和 ChatGPT 集成

苹果将在 iOS 18 中为 Siri 提供重大改进，包括更具对话性的功能，以及即使用户说话结巴也能理解用户的能力。用户还可以直接向 Siri 输入文字，无需访问辅助功能设置。

Siri 将获得“对苹果产品的更多了解”，并能够提供如何在 iOS 中执行操作的说明。

苹果还将 ChatGPT 集成到 iOS 18 中，允许 Siri 将无法处理的请求转交给 GPT-4o 支持的聊天机器人。用户可以选择接受或拒绝此帮助。

虽然一些功能，例如 Apple Intelligence，将推迟到 2025 年发布，但这些 Siri 更新预计将在今年晚些时候推出。

(The Verge)

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🤖 日本芯片设备制造商看到人工智能驱动的封装增长

人工智能热潮引发的对更快内存芯片的需求，导致先进芯片封装激增。这种关注点的转变使专门从事封装设备的日本设备制造商迪斯科受益。此前，芯片封装被认为是次要问题，重点是使芯片更小更快。然而，芯片制造成本的不断上升，使先进封装成为半导体行业的关键步骤。

(华尔街日报)

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🆔 网站名称：Luma Dream Machine

⭐️ 网站功能：AI视频

📁 网站简介：一个由 Luma AI 开发的人工智能模型，能够快速从文本和图像生成高质量、逼真的视频。

能够在120秒内生成120帧视频，可以生成带有逼真平滑运动、电影摄影和戏剧效果的5秒镜头，将静态图片变成生动的故事。

🌐 网站网址：点击打开📢 频道 ✈️ 群聊 📬 投稿 💵 商务

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🆔 项目名称：MimicBrush

⭐️ 项目功能：图像编辑

📁 项目简介：由香港大学、阿里巴巴出品的零样本图像编辑工具。只需指定源图像中的编辑区域，并提供一张展示期望效果的参考图像，MimicBrush 即可自动捕捉两者之间的语义对应关系，完成编辑。

🌐 项目地址：点击打开
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让 AI 像人类一样通过试错法学习决策和推理 提高其逻辑推理和数学能力

随着人工智能的快速发展，诸如GPT-4和LLaMA等大语言模型在自然语言处理能力方面取得了显著进步。这些模型展示了出色的语言理解和生成能力，尤其是在推理和上下文学习方面。然而，大语言模型在要求战略和逻辑推理的领域仍然面临挑战，特别是在数学推理任务中，精确性和可信度的问题尤为突出。

LLMs在复杂数学推理任务中面临以下几个主要挑战：

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教程：借助伪代码让 ChatGPT 一次生成一套绘本图像

如果你想让通过ChatGPT来生成图像，一般一次只会生成一张，一张一张的生成而且想要保持图像风格和角色一致非常困难，虽然可以通过seed来控制，但是略显复杂。

台湾网友尹相志分享了一个技巧，借助伪代码的方式生成完整绘本，一次可以生成多张且图像风格和角色一致性的图像，可以通过该方法来创作绘本或者一致性角色，大幅提高效率。

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📱 苹果与 OpenAI 合作：短期内预计无收入

苹果和 OpenAI 的新合作关系已宣布，将 ChatGPT 整合到苹果设备中，但未披露财务细节。虽然预计此次合作将互利互惠，但消息人士指出，两家公司在初期阶段都不预期从合作中获得可观的收入。

(Bloomberg Technology)

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li-plus / chatglm cpp C++ implementation of ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B & ChatGLM3 & GLM4 & more LLMs Repo URL | 👀40 🍴322 ⭐2709 #D20240616 #D20240...

li-plus / chatglm cpp
C++ implementation of ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B & ChatGLM3 & GLM4 & more LLMs
Repo URL | 👀40 🍴322 ⭐2709
#D20240616 #D20240616_Cplusplus #Cplusplus

GitHub
GitHub - li-plus/chatglm.cpp: C++ implementation of ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B & ChatGLM3 & more LLMs

C++ implementation of ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B & ChatGLM3 & more LLMs - li-plus/chatglm.cpp

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根据单张图像和音频输入生成唱歌和说话视频，并能控制人物表情和姿态

通过语音音频输入来驱动肖像图像生成动画视频，也就是一段语音+个人图像生成会说话唱歌的视频。

研究团队提出了一种创新的基于扩散模型的层次化音频驱动视觉合成方法。这个方法的目的是提高语音输入与生成的动画之间的对齐精度，包括嘴唇、表情和姿态的同步。

● 通过输入语音，生成对应的人物嘴唇同步、表情变化和姿态变化的动画。
● 提高语音与生成动画之间的对齐精度，使动画的嘴唇、表情和姿态与语音更匹配。
● 采用先进的技术和结构，增强了动画生成的实时性和视觉效果，使生成的动画更加逼真和自然。

主要功能

1. 虚拟角色动画生成 ● 通过语音音频输入生成逼真、动态的虚拟角色动画。 ● 实现了虚拟角色的口型、表情和姿态的精确同步。.
2. 真实角色动画生成 ● 应用于真实人物的语音驱动动画生成。 ● 生成的动画能准确反映真实人物的表情和动作变化。

3. 多种运动控制 ● 提供对角色表情、姿态和嘴唇运动的精确控制。 ● 支持多种表情和姿态的自适应控制，增强动画的多样性和真实性。
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4. 跨演员应用 ● 支持不同身份的个性化动画生成。 ● 通过音频输入，生成适应不同角色身份的动画效果。
5. 歌唱动画生成 ● 通过语音和歌曲音频输入，生成同步的歌唱动画。 ● 动画能够准确反映歌唱时的口型和表情变化。.

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🤖 特朗普拥抱 AI 写演讲稿，开玩笑说要解雇演讲稿撰写人

前总统唐纳德·特朗普透露他使用 AI 重写了一篇演讲稿，并赞扬了 AI 的速度和质量。他在洛根·保罗的播客中表示，一个 AI 工具在“15 秒”内重写了他的演讲稿，并产生了“优美的”文字。特朗普在看到 AI 的作品后，开玩笑说要解雇他的演讲稿撰写人文斯·哈利。他表达了对 AI 能力对演讲稿撰写人未来产生的担忧。值得注意的是，特朗普在其总统任期内签署了“美国 AI 倡议”，该倡议为美国 AI 研究提供资金。

(PCMag.com)

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🤖 Perplexity AI 违反 robots.txt 和伪造用户代理，被发现抓取网站

Perplexity AI 是一款由人工智能驱动的搜索引擎，它被发现违反了 robots.txt 文件的明确禁止，并伪造用户代理，抓取网站。博主 Robb Knight 发现，即使他实施了服务器端阻止和 robots.txt 限制，Perplexity 仍然能够访问并总结他的博客文章。

Knight 证实，Perplexity 使用的是标准的 Google Chrome 用户代理，而不是他们声称的“PerplexityBot”用户代理，并且通过无头浏览器访问他的网站。这意味着 Perplexity 正在绕过网站限制，并可能侵犯用户隐私。Knight 正在探索法律选择，包括 GDPR 请求，以解决这个问题。

(HackerNews)

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英伟达开源Nemotron-4 340B 可用合成数据训出特定开源通用模型

英伟达发布全新开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式——或许以后各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。

根据英伟达官方发文，Nemotron-4 340B包括基础模型Base、指令模型Instruct和奖励模型Reward，并构建了一个高质量合成数据生成的完整流程。模型支持4K上下文窗口、50多种自然语言和40多种编程语言。训练数据方面，英伟达采用了高达9万亿个token。其中，8万亿用于预训练，1万亿用于继续训练以提高质量。

Nemotron-4 340B指令模型可以帮助开发者生成合成训练数据。这些多样化的合成数据，模仿了真实世界的数据特征，因而数据质量明显提升，从而提升了各领域定制LLM的性能和稳定性。而且，为了进一步提高AI生成数据的质量，开发者还可以用Nemotron-4 340B 奖励模型，来筛选高质量的响应。此外，为了提高模型质量，开发者可以使用NeMo Aligner和由Nemotron-4 340B奖励模型标注的数据集来对齐模型。

根据大模型竞技场LMSYS的消息，Nemotron-4 340B已直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2。

新智元｜NVIDIA｜Hugging Face

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科技巨头支持的AI搜索引擎陷内容剽窃风波

人工智能搜索公司 Perplexity 似乎正在剽窃新闻记者写的文章。该公司团队“策划”的多篇帖子与福布斯、CNBC 和彭博社等多家媒体的原创报道惊人地相似。但文章正文中并没有提及原创媒体的名称，唯一的署名是一些可以链接到这些媒体的标识，但是都非常小且容易被忽略。Perplexity 首席执行官阿拉文德·斯里尼瓦斯在 X 上表示，Perplexity 的页面“功能还不完善”，随着时间的推移和用户的反馈，这些功能将得到改进。“我们同意，应该在 Pages 上更突出地显示信息来源，并将在我们迭代产品时将这些反馈考虑进去。”

—— 福布斯

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