AI中文社区 – Telegram
AI中文社区
41.5K subscribers
425 photos
95 videos
32 files
346 links
Download Telegram
不是经常混淆人工智能、机器学习、深度学习、深度神经网络、人工智能模型、对抗神经网络、卷积神经网络、大语言模型、GPT-3等等概念?

没关系,画个图就清晰了。
👍5
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。🔥
👏4
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
👍1
雪球上最近段永平的发言引起热议。高情商:谷歌注重公司声誉,有不传播错误信息的社会责任感。低情商:固步自封,安于现状。🤣
👍1🤯1
发现错过了一篇 text to video 的论文 —— Dreamix,众所不周知,现在视频可以P了,用嘴就行。

从展示的案例来看,Dreamix 的生成能力跟去年 Meta 和 Google 发布的模型类似,个人觉得用图片生成视频的案例比较惊艳……毕竟拍几张照片 + 一段文字描述就能生成一个视频,是真的离谱。

项目地址:dreamix-video-editing.github.io
论文地址:arxiv.org/pdf/2302.01329.pdf
👍4🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
复旦开发的类ChatGPT模型MOSS实测 建议改名欲言又止GPT
🤮12🥰1
最近才将 #chatGPT#NotionAI 用于协助日常生活工作,真的太厉害了👏
我们可能真的站在了技术大爆炸的“奇点”上,这辆车的车速很快,会成就一部分人,但大多数人只会被甩下
👍7🥰1👏1
让 DeepL, ChatGPT 和 Google Translate 分别翻译了一段 ML 领域的论文摘要。效果差别还是很明显的。最好的是ChatGPT,最差的居然是DeepL, 对术语的翻译基本没法看。
👏9🥰1