E5-V：多模态大语言模型的通用嵌入 统一不同模态的“嵌入表示”

多模态大语言模型（MLLMs）已经在理解图像和文本方面取得了很大的进展，但在如何表示和整合这两种类型的信息方面还存在不足。

E5-V是一个新框架，通过只使用文本对进行训练，成功地解决了图像和文本这两种输入在表示上的差异问题，从而实现了通用的多模态嵌入。这意味着E5-V能够在同一个语义空间中同时处理和表示图像和文本信息，使得多模态信息的表示更加统一和高效。

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Nvidia 正在为中国市场准备新的旗舰 AI 芯片特供版本

三位知情人士称，Nvidia 正在开发一款面向中国市场的新型旗舰 AI 芯片，该芯片将符合与美国目前的出口管制要求。在该公司将于今年晚些时候量产的 “Blackwell” 芯片系列中，旗舰芯片 B200 在某些任务上的速度比其前代产品快 30 倍。两位消息人士称，Nvidia 将与其在中国的主要分销合作伙伴之一浪潮集团合作，推出和分销这款暂定名为“B20”的芯片。此前，Nvidia 开发了三款专门针对中国市场的芯片。

—— 路透社

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英伟达正在为中国市场开发其新款旗舰人工智能芯片的版本，该版本将符合现行的美国出口管制规定。英伟达将与中国经销商合作伙伴浪潮合作推出“B20”芯片。 - 路透社
$NVDA

(@CN Wire)

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🤖 英伟达为中国市场调整旗舰 AI 芯片

英伟达正在为中国市场开发其即将推出的“Blackwell” B200 AI 芯片的修改版本，以遵守美国出口限制。这款芯片暂定名为“B20”，在聊天机器人响应等任务中将比其前代产品快 30 倍。英伟达将与中国主要分销商浪潮合作，负责该芯片的发布和分销。此举是在美国于 2023 年收紧对中国先进半导体的出口管制之后做出的。英伟达已经专门为中国市场开发了三款芯片，以应对这些限制。

(路透社)

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Mem0：为大语言模型提供永久记忆能力 实现跨应用程序的个性化AI体验

Mem0为大语言模型提供了一层智能的、自我改进的记忆层，用于大语言模型（LLM），以实现跨应用程序的个性化AI体验。也就是为大语言模型（比如ChatGPT）提供了一个个性化记忆存储功能，使其能够记住和利用之前的交互信息，从而提供更加个性化的服务。

解决了AI模型缺乏长期记忆和个性化能力的问题，使AI能够根据用户历史和偏好提供更精确和有用的响应。

Mem0适用于需要长期记忆和上下文保留的AI应用，如聊天机器人和智能助理。

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DeepL推出新一代语言模型，号称翻译质量超越GPT-4

翻译技术公司DeepL日前宣布推出新一代大型语言模型(LLM)，显著提升了其翻译服务质量。根据最新盲测结果，DeepL的新模型在翻译质量方面优于谷歌翻译、ChatGPT-4和微软翻译。与经典模型相比，新模型在日语、简体中文和德语与英语互译方面的质量提升了1.4到1.7倍。DeepL强调，新模型不仅翻译更加自然流畅，还减少了误译情况，可为企业节省大量编辑时间和成本。

DeepL

Via 凌卡

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新型验证码破解工具GPT4o Captcha Bypass问世

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麻省理工这本爆火的《深入理解深度学习》的免费书终于出中文版了

深入讲解了深度学习核心概念，每章节搭配 PPT 和 Python 练习代码！

内容包括监督学习、神经网络、卷积网络、Transformers、扩散模型、强化学习等。

原书地址：https://udlbook.github.io/udlbook/
中文版: https://github.com/careywyr/UnderstandingDeepLearning-ZH-CN

来源： linux.do

📈 中国第三次全体会议：经济增长和社会发展的关键改革

中国已发布了关于深化改革、推进现代化的决定全文，概述了最近中共中央全会讨论的关键政策。该文件重点关注促进民营经济发展、改革住房政策和加强国家安全。

主要亮点：

* 民营经济：中国将优先发展社会主义市场经济，赋予市场在资源配置中的决定性作用。政府将制定促进民营经济发展的法律，支持民营企业引领科技突破，完善民营企业融资政策。
* 住房：将建立新的住房制度，促进租购并举。城市将获得自主权，对房地产市场进行监管。
* 政府预算：将深化财政税收体制改革，包括重点完善预算制度。行政权力、政府信贷和国有资源的收入将全部纳入政府预算管理。
* 社会政策：将逐步延迟退休年龄，并采取措施提高出生率。将提供基本社会服务，让人民生活在当地，符合条件的劳动者将获得福利。将规范收入分配和财富积累机制。
* 其他政策：将加强反垄断工作，鼓励天使投资、风险投资和私募股权投资发展。将在国防科技产业、互联网管理、生成式人工智能发展和管理等方面进行改革。

习近平主席强调了国家安全对中国现代化的重要性，强调需要加强这方面的协调。

(Bloomberg Politics)

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苹果开发出一种方法 解决了模型每次更新后出现的结果不一致问题

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苹果开发出一种方法 解决了模型每次更新后出现的结果不一致问题

MUSCLE（Model Update Strategy for Compatible LLM Evolution）是由苹果公司开发的一种用于大语言模型（LLMs）更新的训练策略。旨在减少用户在使用更新后的大语言模型时所面临的麻烦。每次模型更新后，用户不需要再重新适应新模型的变化，从而减少了由于模型更新带来的困扰。 该策略的核心是通过训练一个兼容性适配器，使模型在更新后能够尽量保持与旧版本模型的兼容性，从而减少预测结果的不一致性，特别是减少所谓的“负翻转”现象。 MUSCLE通过知识蒸馏的方法，将旧模型…