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面壁智能

向完全自主性更进一步，清华、港大全新跨任务自我进化策略让智能体学会「以经验为鉴」

向完全自主性更进一步，清华、港大全新跨任务自我进化策略让智能体学会「以经验为鉴」
「以史为鉴，可以知兴替。」 人类的进步史，可以看作是一个不断吸取过去经验、不断推进能力边界的自我演化过程。在这个过程中，我们吸取过去失败的教训以纠正错误，借鉴成功的经验以提升效率和效果。这种自我进化的过程在我们的生活中无所不在：从如何总结经验以更好地解决工作中的问题，到如何利用规律更精确地预测天气，我们都在不断地从过去的经验中学习和进化。成功从过去的经验中提取知识并将其应用于未来的挑战，这是人类进化之路上重要的里程碑。那么在人工智能时代，AI 智能体是否也可以做到同样的事情呢？近年来，GPT 和 LLaMA 等语言
2/6/2024 8:36:00 PM
机器之心
专访面壁曾国洋：踩过 1000 次大模型的坑后 ，造一个性能小钢炮

专访面壁曾国洋：踩过 1000 次大模型的坑后 ，造一个性能小钢炮
2月1日，刚成立一年的面壁智能发布了两个在海内外大模型领域「炸裂级」的存在——面壁 MiniCPM 2B 旗舰端侧大模型与面壁OmniLMM多模态大模型。 MiniCPM 2B 有着当之无愧的「小钢炮」称号，其炸裂的点在于，从规模大小和性能来看，仅用2B 规模和1T tokens精选数据，便已在多项主流评测榜单、中英文平均成绩中超越被称为“欧洲最佳大模型”的Mistral-7B。 在与其他同等规模大模型的对比中，面壁MiniCPM表现依旧领先，大幅超越了 Llama2-7B, Mistral7B，Gemini Nano，Qwen-1.8B等一众模型，甚至还能越级比肩 Llama2-13B、Falcon 40B和Cohere 54B此类比自己庞大数十倍规模的模型。
2/5/2024 2:34:00 PM
王悦
2B参数性能超Mistral-7B：面壁智能多模态端侧模型开源

2B参数性能超Mistral-7B：面壁智能多模态端侧模型开源
千元机也能本地运行。在大模型不断向着大体量方向前进的同时，最近一段时间，人们在优化和部署方面也取得了成果。2 月 1 日，面壁智能联合清华 NLP 实验室在北京正式发布了旗舰端侧大模型「面壁 MiniCPM」。新一代大模型被称为「性能小钢炮」，直接拥抱终端部署，同时也具有同量级最强的多模态能力。面壁智能本次提出的 MiniCPM 2B 参数量仅有 20 亿，使用 1T token 的精选数据训练。这是一个参数量上与 2018 年 BERT 同级的模型，面壁智能在其之上实现了极致的性能优化与成本控制，让该模型可以「越
2/2/2024 5:13:00 PM
机器之心