aiOS是 "hyperspaceai" 组织开发的世界首个基于 Mistral7B 模型的去中心化 AI 网络。它旨在彻底改变人工智能的可访问性,让用户能够体验到前沿的去中心化人工智能计算。目前该应用程序处于早期开发阶段,提供给 Windows、Linux 和 macOS 用户下载体验。目前已经支持Llama-3,用户可以免费体验。

据官方称,目前超过5000+节点,近期将会推出赚取积分服务。用户可以通过官方下载体验:https://aios.network/

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据官方称,目前超过5000+节点,近期将会推出赚取积分服务。用户可以通过官方下载体验:https://aios.network/
Meta 在印度大选期间进行了几个月的测试后,决定将其 Llama-3技术驱动的 AI 聊天机器人推广到所有印度用户。然而,Meta AI 目前仅支持英文,不支持其他本地语言。
["Meta 发布两个 24K H100GPU 集群用于训练 Llama-3。","Llama-3 使用 RoCEv2 网络和 Tectonic/Hammerspace 的 NFS/FUSE 网络存储。","预计 Llama-3 将于 4 月末或 5 月中旬上线,可能是多模态模型且会继续开源。","Meta 计划到 2024 年底拥有 600,000 个 H100 的算力。"]
金融巨头高盛的一份研究通讯警告称,大型科技公司已加大资本支出以推动生成式人工智能的发展,但尚未展示可持续的商业模式。该投行估计,在未来几年将有约1万亿美元用于数据中心、半导体、电网升级和其他人工智能基础设施。
微软(MSFT)近期因其深度整合人工智能技术而再次成为投资者关注的焦点。该公司旗下的Azure云计算平台,在首席执行官萨特亚·纳德拉(Satya Nadella)的战略推动下,日益成为推动其人工智能发展的关键引擎。最新的财报显示,微软第三季度营收达到618.6亿美元,超过了分析师的预期,其中云业务表现尤为抢眼,营收达到350亿美元,同比增长23%。
佐治亚理工学院与英伟达的两位华人学者最新共同研发了一款名为RankRAG的创新微调框架,该框架针对复杂RAG流程实现了显著简化,使用单一的LLM对检索、排名及生成任务进行统一操作,效果远超传统流程。RAG技术在辅助大规模文本生成时普遍使用,然而,原有流程敏锐地识别到了如k值选择的局限性:当k值过大使长上下文处理变得吃力,或k值偏小削弱了检索效率。RankRAG创新性地通过微调与扩展LLM能力,使LLM能够自我适应进行检索和排名。相较于常规流程,该框架在数据效率和性能方面都有显著提升。实验证明,通过微调更高效的Llama模型,在多个通用和生物医学领域基准测试中,RankRAG的表现具有一定竞争力,甚至超越了前代顶级模型约10%的水平。这项技术引入了高度交互性和可编辑性的元素,允许用户在生成内容后进行实时编辑与迭代,显著提升工作效率,并且被推广至可与任何平台分享的成果。RankRAG的微调方案分为指令监督与多阶段强化训练两个阶段,旨在提升LLM在不同指令、检索与上下文排名能力上的综合性。通过该框架,AI生成的内容在通用领域性能上超过了目前开源顶级系统。尤其在长尾QA及多跳QA任务中有超10%的性能提升。在适应性应用如生物医学RAG基准Mirage上,即使是未经专门训练的模型,RankRAG也展现出对专业领域任务的超越。随着RankRAG的不断优化与普及,我们期待AI与人类协作流程更加顺利,技术及应用得到更大幅度的发展与创新。欲深入了解RankRAG技术,请访问论文:https://arxiv.org/abs/2407.02485