开发 316个
1 齐思头条2025/01/14「Titans架构超越GPT-4,Helium-1多语言LLM发布,AI设计微芯片突破,Starlink卫星增强全球连接,AI系统碳排放显著低于人类创作」
2 【1月13日大模型日报】资讯 o1不是聊天模型;推特 Micro Diffusion开源:任何人都可以使用8张H100 GPU在仅需2.5天内从头训练出Stable Diffusion v1/v2质量的模型;产品 Reset 用AI挑战你的焦虑思绪;HuggingFace&Github CodiumAI PR-Agent;投融资 一目科技完成数亿元D轮融资;学习 【论文解读】如何减少o1-like 模型的「过度思考」?
3 Snyk安全研究员发布了恶意NPM软件包,针对Cursor.com网站。
4 JacquesThibs(@stephenroller):RT @JacquesThibs 新的Claude模型刚刚发布了 https://t.co/XG3y78NqK4
5 Brian Roemmele(@BrianRoemmele):像我这样的人默默地利用声波技术帮助有机再生农民完全消除转基因生物、大部分化肥和杀虫剂。 每次提到这个话题,都会有数万亿美元的理由来打压我们。 所以我再试一次。 现在你为什么没有听说过这个?https://t.co/zFPRmFSVLl '音乐将改变火星上的食物生长方式 如果我告诉你,只需播放特定音乐或复杂声音,我们就可以消除大部分专利化肥、大部分转基因改良和大部分专利杀虫剂的需求,你会怎么想? 我们自18世纪以来就已经了解到这种现象,甚至可能早在公元前8000年的印度河流域文化时期就已经存在。 我第一次发现这一点是在新泽西州的贝尔实验室关闭时,他们扔掉了数百个从未数字化的关于植物生长和消灭害虫的音乐和声音的文件夹。那是上世纪80年代,我继续测试和建立在这项研究基础上。 我最初在上世纪80年代向普林斯顿的太空研究所提出了这个想法,用于太空种植食物。我无法引用贝尔实验室科学家的工作,因此我提出了玛丽·梅杰斯和珀尔·温伯格在该领域的研究成果。 当然,我们本应该在地球上使用这项技术,但我相信你可以得出一个数万亿美元的理由,这种技术没有大规模应用。 但我已经帮助了数百名农民。 这是我演讲的一部分: - 音乐频率对植物生长的影响 声音频率对植物生长的影响一直是科学研究的一个迷人课题。值得注意的是,玛丽·梅杰斯和珀尔·温伯格在20世纪60年代末和70年代进行了开创性研究,探讨特定声音频率如何影响植物生长和发育。 研究历史时间线 1968年: 梅杰斯和温伯格进行了关于可听声音频率对春季和冬季小麦发芽影响的最早研究之一。他们的研究表明,暴露于某些频率的小麦与对照组相比,促进了发芽和生长。 (Measures, M., & Weinberger, P. (1968). Effects of audible sound on the germination of wheat) 1969年: 在他们早期研究的基础上,研究人员研究了四种不同频率对马基斯春小麦的影响。他们证明了特定频率引发了显著的生长增强,表明存在频率依赖性反应。 (Measures, M., & Weinberger, P. (1969). Influence of sound frequencies on wheat growth) 1978年: 温伯格和梅杰斯扩展了他们的研究,研究了声音强度和频率对里多冬小麦的影响。他们发现在5千赫和92分贝的声波作用下,显著刺激了分蘖生长、植物干重和根系形成。相反,更高的振幅(105-120分贝)导致了发育异常和根部和茎部的重量减少。 (Weinberger, P., & Measures, M. (1978). Effects of sound on plant development) 声音诱导生长增强的机制 尽管确切的机制仍在研究中,但已经出现了几种假设。研究表明,声波可能影响细胞过程,例如: -离子传输和膜通透性:这可能导致代谢活动增强。 -酶活化:声波已与增加淀粉酶等酶活性相关联,淀粉酶在通过分解淀粉促进种子发芽中发挥关键作用。 (Measures, M., & Weinberger, P. (1968). Audible sound effects on enzymatic activities in plants) 研究已经扩展了这项研究,探讨各种声音频率和强度如何影响生物指标,如: -种子发芽率 -根部延长 -植物高度 -酶活性 玛丽·梅杰斯和珀尔·温伯格的基础研究为理解声音频率在植物生长中的作用奠定了基础。他们的研究强调了声音作为农业创新工具的潜力。未来的研究将进一步揭示这些效应背后的机制,并优化声音频率的应用,以提高作物产量。 在太空殖民地中,我们必须建立一种非化学过程来种植健康的植物和农场动物。梅杰斯和温伯格的研究是一个很好的起点。 我们的太空殖民地将充满音乐。
6 behrouz_ali(@barneyp):关注力一直是LLMs中取得进展的关键组成部分,但无法适应长文本。这是否意味着我们需要寻找替代方案呢?介绍Titans:一种新的架构,具有关注力和元内存,可以在测试时学习如何记忆。Titans比Transformers和现代线性RNNs更有效,可以有效扩展到大于2M的上下文窗口,并且性能优于超大型模型(例如GPT4,Llama3-80B)。
7 有没有人在这里是在30多岁才开始走上成为物理学家的道路?如果是的话,你现在在做什么?
8 一图解释RAG与Agentic RAG
9 GitHub-SonyResearch/micro_diffusion:我们在大规模扩散模型的微博客训练工作的官方资料库。
10 rainisto(@TomLikesRobots):我们的研究结果表明,AI系统在生成文本时每页排放的CO2e比人类作家少130至1500倍,而在生成图像时每幅排放的CO2e比人类对应者少310至2900倍。
11 齐思头条2025/01/13「LangChain发布AI Agent Service Toolkit,NovaSkyAI推出Sky-T1-32B-Preview,Stella革新文档查询对齐,小型LLM通过深思熟虑与大型模型竞争,LangChainAI创新AI驱动交易」
12 Tom Yeh分享《RAG初学者指南》
13 Garry Tan(@garrytan):我们正在设计出复杂且看起来随机形状的结构,当与电路连接时,它们创造出以前无法实现的性能。人类实际上无法理解它们,但它们可以更好地工作,
14 o1不是聊天模型
15 【1月11日-12日大模型日报合集】资讯:OpenAI被曝重组机器人团队;UC伯克利开源32B推理模型Sky-T1;推特:Unsloth AI现在支持在 Colab 上免费微调 Phi-4 ;Kokoro 82M:基于 APACHE 2.0 许可的文本转语音模型,仅使用不到 100 小时的音频;
16 25年的大模型Infra,SSP人才画像?
17 乱弹 LLM 的工程化
18 CodiumAI PR-Agent
19 欧洲云服务提供商Anexia将12,000个虚拟机从VMware迁移到自制的KVM平台。
20 kyutai_labs(@huggingface):@kyutai_labs介绍Helium-1预览版,我们的2B多语言LLM,针对边缘和移动设备,采用CC-BY许可证发布。立即开始使用吧!
7 分钟前