#AIGC
AIGC 艺术家样式库 lib.KALOS.art 刚正式上线啦。一个4人小团队前后忙了4周。
- 目前全球规模最大，1300+艺术家共3万余张 4v1 样式图片，
- 覆盖三个主流图像生成模型
- 为每个艺术家都生成了8~11种常见主题，如 人像、风景、科幻、街景、动物、花卉等主题
每个艺术家在不同模型里都拥有一个独立的gallery页面，用导航里的下拉菜单可轻松在模型间切换。
Bruno Munari in MJ v4
lib.kalos.art/artist/18484bb…
in SD2.1 lib.kalos.art/artist/18484bb…
但由于同一艺术家在不同模型里的识别度和生成质量有所不同。每个模型里包含哪些艺术家 经过了谨慎而费时的人工筛选。
AIGC 艺术家样式库 lib.KALOS.art 刚正式上线啦。一个4人小团队前后忙了4周。
- 目前全球规模最大，1300+艺术家共3万余张 4v1 样式图片，
- 覆盖三个主流图像生成模型
- 为每个艺术家都生成了8~11种常见主题，如 人像、风景、科幻、街景、动物、花卉等主题
每个艺术家在不同模型里都拥有一个独立的gallery页面，用导航里的下拉菜单可轻松在模型间切换。
Bruno Munari in MJ v4
lib.kalos.art/artist/18484bb…
in SD2.1 lib.kalos.art/artist/18484bb…
但由于同一艺术家在不同模型里的识别度和生成质量有所不同。每个模型里包含哪些艺术家 经过了谨慎而费时的人工筛选。
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Amazon 宣布他们的模型效果超过 GPT3.5，但参数只有10亿。主要依靠 CoT Prompts。
新的Amazon 1B模型表现超越了GPT 3.5，即使是2.3亿参数也超过了人类表现。不久以后，你将能够在移动设备上运行这些模型。
参考论文: https://arxiv.org/abs/2302.00923
新的Amazon 1B模型表现超越了GPT 3.5，即使是2.3亿参数也超过了人类表现。不久以后，你将能够在移动设备上运行这些模型。
参考论文: https://arxiv.org/abs/2302.00923
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AI中文社区
针对#chatGPT 吐字太难太少的问题，OpenAI推出了“Foundry”产品，使用DV 32k模型实例可能意味着该GPT模型能够根据一个提示生成8000多个词。
OpenAI发布了名为Foundry的新开发者产品，允许客户使用专用容量大规模运行OpenAI模型推断。此外，它还透露公共版本的DV（Davinci; 很可能是GPT-4）最大上下文长度将高达32k。🔥
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AI中文社区
OpenAI发布了名为Foundry的新开发者产品，允许客户使用专用容量大规模运行OpenAI模型推断。此外，它还透露公共版本的DV（Davinci; 很可能是GPT-4）最大上下文长度将高达32k。🔥
Azure AI 入门：为什么要在云上跑AI
https://techcrunch.com/2023/02/21/openai-foundry-will-let-customers-buy-dedicated-capacity-to-run-its-ai-models/
结合最近的一则新闻来聊聊人工智能云。ChatGPT背后的公司OpenAI最近计划推出“Foundry铸造厂”服务-客户可以租用独有的服务器来运行GPT3.5等服务，Azure AI 以及aws等云服务商也早已提供类似的云AI服务，例如web app开发商可以调用API在Azure的服务器上实现如手写识别的机器学习功能，而不需要依赖设备本身的性能。云服务的普及使得本地电子设备的网络传输速度逐渐成为最重要的性能指标，而大量的如AI对话，游戏渲染等计算任务可以在电力便宜稳定的服务器所在地实现，如有着充沛水电资源的地区。
Foundry的概念在芯片设计制造领域也早已有所运用，意味着芯片的实际代工制造和设计可以分开。例如英伟达Nvidia就是一家纯设计公司，绝大部分的Nvidia图像处理单元GPU芯片的实际生产是在台积电TSMC完成。业务的分离使得各个企业可以发挥自己的优势，使成本效率大大增加。
p.s. 文中提到的gpt3.5服务器（含100张显卡）价格 每月$3万以内
https://techcrunch.com/2023/02/21/openai-foundry-will-let-customers-buy-dedicated-capacity-to-run-its-ai-models/
结合最近的一则新闻来聊聊人工智能云。ChatGPT背后的公司OpenAI最近计划推出“Foundry铸造厂”服务-客户可以租用独有的服务器来运行GPT3.5等服务，Azure AI 以及aws等云服务商也早已提供类似的云AI服务，例如web app开发商可以调用API在Azure的服务器上实现如手写识别的机器学习功能，而不需要依赖设备本身的性能。云服务的普及使得本地电子设备的网络传输速度逐渐成为最重要的性能指标，而大量的如AI对话，游戏渲染等计算任务可以在电力便宜稳定的服务器所在地实现，如有着充沛水电资源的地区。
Foundry的概念在芯片设计制造领域也早已有所运用，意味着芯片的实际代工制造和设计可以分开。例如英伟达Nvidia就是一家纯设计公司，绝大部分的Nvidia图像处理单元GPU芯片的实际生产是在台积电TSMC完成。业务的分离使得各个企业可以发挥自己的优势，使成本效率大大增加。
p.s. 文中提到的gpt3.5服务器（含100张显卡）价格 每月$3万以内
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