中国AI大模型平台排行榜4月 作者|星奈 繁语编辑|方奇媒体|AI大模型工场国内大模型发展趋势4月份解读MoE模型或成为大模型的未来MoE模型,即混... 

MoE模型,即混合专家模型(MixtureofExperts),是由一组专家模型(Experts)和一个门控模型(GateNet)组成的一种深度学习模型。MoE模型的逻辑是将输入的数据根据任务类型划分为多个不同的区域,并且将每个区域中俄的数据交由一个或多个专家模型进行处理,从而提高整体性能。

MoE模型的主要优势在与传统的Dense模型相比,MoE模型能够在使用远少于传统模型所需的计算资源进行训练,计算效率更高,速度更快。也就是说在同等规模下,MoE模型能够更快的达到相同的训练效果。

国内文生视频逐渐落地

字节跳动旗下的剪映Dreanmina于近期改名为“即梦”,并正式上线了AI作图功能和AI视频生成功能。

大模型应用“开卷”办公场景

随着人工智能技术的飞速发展,大模型应用正逐步落地于各个场景,其中,办公场景成为了AI技术“开卷”的新领域。

多家科技巨头纷纷在办公领域推出了基于大模型的AI工具,这些工具不仅为传统的办公方式带来了革新,也为行业带来了新的商业化机遇。

但是Forrester分析师卢冠男认为,客户需求还有待验证。目前技术厂商出于竞争的诉求,都在生成式人工智能方向上积极投入。但企业市场的买方仍然秉持谨慎的态度进行场景验证。消费端市场目前国内仍未有企业在类似ChatGPT的杀手级应用出现。技术厂商可能需要调整其投入产出和对经营的预期。

其中,“智能漫画”功能除解决单一环节的绘制问题外,还在故事生成等方面进行了深度的优化。目前,这一功能在处理多场景、多人物,确保人物一致性,以及维护故事完整性等方面,均处于行业的领先地位。

市场对此次升级抱有较高的期待,希望AI的加持能够提升办公SaaS产品的价值,让这个相对成熟的市场扩容,并且吸引更多新用户的加入。

360

据悉,360AI办公是一款新生代办公效率平台,旨在提供办公用户各种办公提效工具和精美办公模板。

此外,该平台还提供图片模板、PPT模板、Excel模板、Word模板等多种模板类型,覆盖了各种办公和学习场景,方便用户选择和应用。

同时,面向企业应用场景推出的星火智能体平台,帮助企业解决大模型落地的最后一公里难题。

“日日新5.0”同样采用混合专家架构(MoE),通过激活少量参数即可高效完成推理,且上下文窗口扩展到约200K,极大地增强了模型处理复杂问题的能力。更为重要的是,日日新5.0基于超过10TB的tokens数据进行训练,覆盖了数千亿量级的逻辑型合成思维链数据。

智谱AI

在4月25日举行的SuperCLUE-Fin(SC-Fin)中文原生金融大模型基准测评中,智谱AI的大模型GLM-4荣获了A级评价,展现出了其卓越的性能。

此次测评全面覆盖了金融知识百科、金融理解认知、金融数理计算、合规与风险管理、投研应用以及投顾应用等六大核心领域,包含了二十五项具体的细分任务。

在测评过程中,工作人员通过模拟真实用户与模型进行交互,运用了单轮问答、多轮交互等多种形式,对GLM-4的各项能力进行了全面而细致的测试。

在激烈的金融领域测评竞争中,GLM-4凭借出色的表现位列第一梯队,其等级达到了A级,仅次于GPT-4Turbo,并在国内排名中拔得头筹。

测评的详细结果显示,GLM-4在六类应用场景的二十五项细分任务中,不仅获得了一项A+评价,还在多个任务中获得了A级评价,这充分证明了其在国内金融智能解决方案领域的领先技术实力和广阔的应用前景。

阿里云

Llama3上下文窗口仅8k,落后于业内平均水平。而周鸿祎表示,360的7B(70亿)参数大模型可输入长文本360k,已开源了长文本训练方法,可将这个方法用在Llama38B训练,能够弥补该模型短板,有望取得进一步突破。

天工3.0在逻辑推理、语义理解、复杂需求应对和内容创作等方面的能力均得到了全面升级,数学/推理/代码/文创能力提升了超过30%。此外,“天工3.0”还新增了多轮搜索与综合工具调用、图表绘制等功能。

同时,基于天工3.0打造的天工SkyMusic也开启公测,天工SkyMusic是中国首个音乐AIGCSOTA(领域最佳水准),其采用音乐音频领域类Sora模型架构,是国内唯一公开可用的音乐生成大模型。

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1.AI从零到英雄:通过开源项目开始学习数据安全实践:探索实施直接对本地数据进行操作的 AI 解决方案的方法,通过消除数据移动的需要来增强安全性。 开源部署:获得在私有云环境中部署和管理开源 AI 基础设施的经验。 GitHub 上的 SWIRL: https://github.com/swirlai/swirl-search Postiz Postiz 是一款开源社交媒体调度工具,利用人工智能优化跨各个平台的内https://www.21cto.com/article/1241711259137116
2.poweredbyPaddlePaddlePaddleClasOpenI模型Top-1 AccTop-5 Acctime(ms)**bs=1FLOPs(M)Params(M)预训练模型下载地址inference模型下载地址 PPLCNetV2_base 77.04 93.27 0.67 604 6.6 下载链接 下载链接 *: 基于 Intel-Xeon-Gold-6148 硬件平台与 PaddlePaddle 推理平台。 **: 基于 Intel-Xeon-Gold-6271C 硬件平台与 OpenVINO 2021.4.2 推理平台https://openi.pcl.ac.cn/PaddlePaddle/PaddleClas/src/branch/develop/docs/zh_CN/models/ImageNet1k
3.15个最先进的AI训练合成数据生成平台2023ai模型训练平台文章探讨了合成数据作为AI驱动的解决方案,如何在保护隐私和数据控制方面提供优势,替代真实数据在训练模型中的应用。介绍了15个最佳合成数据生成平台,如Hazy、K2View等,强调了它们在金融、医疗、保险等领域的重要性和隐私保护特性。同时,文章指出合成数据的发展可能改变数据管理和安全格局,预示着数据产业的革新趋势。 https://blog.csdn.net/shebao3333/article/details/133633913
4.智东西周报:美国欲限制AI等技术出口宝马获网约车牌全球人脸大赛11、Facebook开源AI训练平台TorchCraftAI 11月23日消息,据报道,Facebook今日开源星际争霸AI训练平台TorchCraftAI。 12、DeepMind提新方法解决智能体对齐问题 11月23日消息,近日,DeepMind 的研究人员发表新论文《Scalable agent alignment via reward modeling:a research direction》,概述了解决智能体对齐问题的研究方向,提出https://zhidx.com/p/137157.html
5.平台简介之江天枢一站式人工智能开源平台Hi,欢迎来到「之江天枢一站式 AI 模型开发平台」,简称「一站式开发平台」。 「一站式开发平台」面向 AI 模型生产的生命周期,提供了数据处理(数据集管理、智能标注和数据增强)、模型开发、模型训练和模型管理等功能,方便用户一站式构建 AI 算法。 平台技术架构# https://docs.tianshu.org.cn/docs/about/intro/
6.平台,具备一套完备的决策AI训练与部署框架,自顶而下涵盖了OpenDILab(开源决策智能平台)是商汤和上海人工智能实验室联合发布的开源平台体系OpenXLab的重要组成部分,作为国际上首个覆盖最全学术界算法和工业级规模的决策AI 平台,具备一套完备的决策 AI 训练与部署框架,自顶而下涵盖了包括应用生态层,算法抽象层,异步分布式管理层和最底层的分布式执行层,适配从单机到万 CPU/GPU https://portrait.gitee.com/opendilab
7.国际顶尖的视觉AI平台向全球开源,上海和香港机构联合研发OpenGVLab开源平台已正式上线,供研究人员访问和使用。 上海人工智能实验室今天联合商汤科技、香港中文大学、上海交通大学发布了通用视觉开源平台OpenGVLab,面向学术界和产业界开放其超高效预训练模型,以及千万级精标注、十万级标签量的公开数据集,为全球开发者提升各类视觉任务的模型训练提供重要支持。 https://www.jfdaily.com/wx/detail.do?id=455613
8.2020年最值得收藏的60个AI开源工具语言&开发李冬梅ARM GPU 上的深度学习视频处理监控,用于人脸识别以及更多方法。将数码相机变成人工智能相机。使用 ARM GPU / NPU 的边缘 AI 生产级平台,利用 AutoML。面向开发人员/儿童/家庭/中小企业/企业/云的第一个世界级边缘人工智能全栈平台,由社区烘焙。 整个DeepCamera 概念基于自动机器学习(AutoML),所以训练新模型甚至不需要https://www.infoq.cn/article/2uabiqaxicqifhqikeqw
9.ai模型训练平台创建模型训练工程华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:ai模型训练平台。https://support.huaweicloud.com/topic/1083050-4-A
10.堆栈AIInfra——AI大模型时代的“卖铲人”1)数据准备:无论是支持经典的机器学习模型还是大规模预训练模型,数据准备都是耗时较久、较为关键的一环。我们认为,LLM浪潮下高质量的标注数据和特征库需求将持续增长,未来海量训练数据的需求或由合成数据满足。此外,我们强调Data+AI平台厂商的关键卡位。2)模型训练:预训练模型的获取使得模型库更加流行,LLM大规模训练https://wallstreetcn.com/articles/3695292
11.cubestudio开源云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台cube studio开源云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台,支持sso登录,多租户,大数据平台对接,notebook在线开发,拖拉拽任务流pipeline编排,多机多卡分布式训练,超参搜索,推理服务VGPU,边缘计算,serverless,标注平台,自动化标注,数据集管理,大模型微调,vlhttps://github.com/tencentmusic/cube-studio
12.开源大模型搭建本地专属AI知识库51CTO博客利用开源大模型搭建本地专属AI知识库 前言 你一定经历过各种通用大模型一本正经胡说八道的时候吧,AI一通丝滑输出让人真假难辨,防不胜防。这种情况被称为AI幻觉。 大模型产生幻觉不幸“翻车”的原因很大程度上是**“先天不足”**,例如训练时来自特定领域的训练数据就比较缺失或存在偏差等。对于企业,AI的幻觉已经https://blog.51cto.com/u_16163453/12209374
13.火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践文章大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山引擎 AI 异构计算平台,提供面向 AI 场景优化的超算集群。 超大算力池:搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 https://developer.volcengine.com/articles/7098906081463648270
14.MLOps平台灵雀云MLOps平台及其开源版本Kubeflow-chart,帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务,构建高效、稳定、可拓展的MLOps平台。https://www.alauda.cn/prd/mlops
15.全面盘点:国内外主流AI开源平台及特色功能解析GitLab是一款开源的DevOps生命周期工具,支持代码托管、代码审查、自动化构建等功能。GitLab提供了丰富的开源项目,便于客户查找和学。 3. Studio Studio是百度推出的一款在线开发平台提供了丰富的算法、数据集、模型库等资源。使用者能够在 Studio上搭建、训练和部署实小编。 https://www.yanggu.tv/webgov/aixuexi/183695.html
16.OpenJumper开源硬件与无限创想开发平台与驱动库 使用说明 Sentry2视觉传感器可以通过通讯接口与主控制器相连接,也可以通过USB与电脑连接。通讯接口可以在UI界面中配置为UART串口或I2C模式,注意:选择简体中文时,并非所有文本都以汉字显示,例如所训练的人脸模型名称、深度学习训练的模型名称、二维码识别的字符等,暂时不支持中文显示。 http://www.openjumper.com/doc/k210
17.神力AI(MANA)我们为AI开发者建造基石, 纷繁的AI任务变为流动的标准. 使用平台前请先查阅宣言书, 深入了解我们的初衷和运作模式吧~ We build the fundamental, Embrace 100,000,000 possibilities! 立即开始阅读申明书v0.0.1 先进的AI项目库 https://www.manaai.cn/
18.AI人工智能综合实验平台人工智能实训系统AI人工智能实验教学平台我们基于多维度学习实践平台,置身初学者角度,从基础单独的 GPIO 扩展开始学习过渡到传感器实验项目再进入OpenCV、PyTorch、ROS机器人系统,机器运动学,AI视觉,AI 听觉等学习,从而学会 AI 人工智能开发。 您只要致电:021-55884001(袁经理) 我们可以解答AI人工智能综合实验平台的相关疑问! https://www.sh-fdtw.com/gongsidongtai/3623.html
19.众筹超算直播训练1760亿参数AI大模型,九百工程师搞开源与很多公司未开源大模型不同的是,BigScience 模型训练的参数所有人都可见,根据项目组织者的预测,距离完成目标还有三个月的时间。 人工智能给人类社会带来了根本性的影响,但与互联网的兴起不同,AI 极度依赖在更大的数据集上训练更大的模型。因此,这场科技变革的资源主要掌握在大型科技巨头手中。从研究进展、环境、https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_17195243
20.开源AI系统AForge.NET学习:进化神经网络训练过程解析开源AI系统AForge.NET学习:进化神经网络训练过程解析 进化神经网络用户调用层面样例: View Code 主要分为两个步骤,先生成进化学习对象(EvolutionaryLearning),再调用此对象的RunEpoch方法。 EvolutionaryLearning构造函数:保存了相关对象,比如:network、populationSize、fitnessFunction,同时计算了numberOfNetworksWeights,用于后续https://www.cnblogs.com/huzhongqiang/p/14545728.html