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微软 AI 框架 AutoDev 欲改变开发者角色:从“敲代码”变为项目“监管者”
微软公司近日发表论文,概述了名为 AutoDev 的人工智能(AI)框架,希望实现完全自动化软件项目开发,让开发人员从中抽离出来成为“单纯的监管者”。AutoDev 支持文件编辑、检索、构建流程、执行、测试和 git 操作等。AutoDev 框架可以自动分析软件项目的需求,合理搭配开发环境、自动开发和调试代码,只需要少量甚至不需要开发者就能自动化完成软件项目,让开发人员不再枯燥地敲代码,而是扮演“监督者”的角色,测试和审查 AI 生成的代码。IT之家翻译报告部分内容如下:开发人员在 AutoDev 框架中的角色,从
谷歌推出 Cappy “打分”框架,可评估 AI 准确性“教模型更聪明”
据谷歌官方新闻稿,谷歌近日推出了一项名为 Cappy 的模型打分框架,该框架以 RoBERTa 语言模型为基础,主要用于检测模型输出的内容,并为相关内容打分,之后相关分数将会作为参考基准让模型学习,从而让模型更聪明。▲ 图源 谷歌官方新闻稿(下同)此外,Cappy 框架也可以作为大语言模型的“候选机制”,该框架可以内置在模型中,并对模型预输出的内容生成分数,并选择分数最高的回应作为最终输出,以提高大语言模型输出内容的正确性。研究人员提到,相对于业界其他方案,Cappy 框架的 RAM 用量更低,这是由于相关框架无需
1句指令+5美元+20分钟,就能训练出小型专业模型,Prompt2Model了解一下
大规模语言模型(LLM)使用户可以借助提示和上下文学习来构建强大的自然语言处理系统。然而,从另一角度来看,LLM 在特定自然语言处理任务上表现存在一定退步:这些模型的部署需要大量计算资源,并且通过 API 与模型进行交互可能引发潜在的隐私问题。为了应对这些问题,来自卡内基梅隆大学(CMU)和清华大学的研究人员,共同推出了 Prompt2Model 框架。该框架的目标是将基于 LLM 的数据生成和检索方法相结合,以克服上述挑战。使用 Prompt2Model 框架,用户只需提供与 LLM 相同的提示,即可自动收集数据
人工智能框架生态峰会2023成功举办
[2023年6月16日,中国,上海] 今日,人工智能框架生态峰会在上海举办。峰会现场,昇思MindSpore携手行业用户与伙伴带来人工智能框架的最新进展与系列重磅发布,包括18家AI顶尖企业、学会、高校与科研院所联合发布《共建人工智能框架生态倡议》、昇思MindSpore开源社区理事会成立、上海昇思AI框架&大模型创新中心正式启动及首批22家单位入驻、全模态大模型“紫东.太初2.0”正式发布等。本次峰会以“一起昇思 无尽创新”为主题,全面聚焦人工智能框架生态发展,推动人工智能产业创新,共吸引来自AI产业界超过500
飞桨超越TensorFlow,中国开源框架市场格局迎来变化
百度稳居中国深度学习平台市场综合份额第一。
ChatGPT背后的开源AI框架Ray,现在值10亿美元
最近一段时间,文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴:ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心,不过很少有人知道在其背后,一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。
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