国产大模型零一万物API正式开放,提供了以下三个模型,开发者可以直接调用:
Yi-34B-Chat-0205:基于开源版进行深度优化的版本,指令遵循能力提升近 30%,模型回复延迟大大降低。适用于聊天、问答、对话、协作、翻译等场景。
Yi-34B-Chat-200K:200K 超长上下文,支持处理约 20w ~ 30w 个中文汉字(≈ 1 本《三体》))或英文单词。适用于多篇文档内容理解、海量数据分析挖掘和跨领域知识融合应用等场景。
Yi-VL-Plus: 支持1024*1024高分辨率图片输入,具备图片问答、图表理解、OCR、视觉推理能力。适用于对复杂图表、截图的内容分析,包括信息识别、提取、理解、推理等。
“有意见”留言板
@回归:按照这个测试的结果,有放弃GPT-4转 Yi大模型的冲动。很想马上就体验一下,希望价格能够更加亲民,让大模型真正成为企业的生产工具,员工的好助手。
@无聊的内卷:感觉现在AI发展的关键是对应用的开发。直接点说:就是真正在消费端、在企业端需要有能盈利的应用。现在大家都在通用大模型这块卷参数,卷排行榜,动不动就超越GPT,其实无非就是多几块GPU,多几条算法优化,说实话有点舍本逐末。
@云木:现在各家都在强调长文本能力,零一万物也将此作为API平台的重点。此外AI软件时代会引发从底层到应用层的变革,纯移动应用将成为过去式,未来AI原生应用会越来越重要。
好文章,需要你的鼓励
还在为渲染一个3D模型等上几小时吗?还在纠结移动办公就得牺牲性能吗?当AI遇上专业工作站,传统设计流程的游戏规则正在被改写。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。