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大模型資訊：

小米大模型MiLM-6B首次曝光

(資料圖片僅供參考)

據(jù)財聯(lián)社報道，C-Eval、CMMLU大模型評測榜單首次出現(xiàn)小米大模型MiLM-6B。

截至當前，小米大模型在C-Eval總榜單排名第10、同參數(shù)量級排名第1；CMMLU中文向大模型排名第1。

這是小米大模型首次曝光。

訊飛星火認知大模型 V2.0 將在 8 月 15 日 14:00 發(fā)布

據(jù)科大訊飛官方消息，訊飛星火認知大模型 V2.0 將在 8 月 15 日 14：00 發(fā)布。

按照訊飛的規(guī)劃，訊飛星火大模型 V2.0版本將擁有代碼自動生成、續(xù)寫以及糾錯能力。

訊飛星火大模型在今年6月正式發(fā)布，官方表示，訊飛星火擁有跨領(lǐng)域的知識和語言理解能力，能夠基于自然對話方式理解與執(zhí)行任務(wù)。

阿里達摩院免費開放100件AI專利許可

阿里達摩院（湖畔實驗室）宣布向社會免費開放100件AI專利許可，這將成為中國人工智能規(guī)模最大的一次專利開放行動。

據(jù)了解，阿里達摩院此次免費開放100件AI專利許可，將被納入全國首批專利公開實施清單，在浙江知識產(chǎn)權(quán)交易中心上架，覆蓋了圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、3D視覺等諸多AI技術(shù)領(lǐng)域，讓中小微企業(yè)以較低成本甚至零成本獲得AI技術(shù)紅利，加速AI時代的到來。

鄂維南院士：AI for Science可以幫助科學(xué)家解決復(fù)雜的科學(xué)問題，提高科研效率和質(zhì)量

8月10日，2023中關(guān)村論壇系列活動——2023科學(xué)智能峰會（AI for Science Congress）開幕。

主辦方北京科學(xué)智能研究院院長鄂維南院士進行了題為“共建AI for Science”的“引導(dǎo)性”發(fā)言。鄂維南院士指出：“AI for Science可以幫助科學(xué)家解決復(fù)雜的科學(xué)問題，提高科研效率和質(zhì)量。”

Midjourney 宣布 GPU 集群升級，提高渲染速度

據(jù) Midjourney 官方消息，Midjourney今天進行GPU集群升級。

據(jù)悉，升級之后的 Pro 和 Mega 級訂閱用戶將會獲得1.5倍的加速效果，圖片生成時間將從約50秒提速到30秒左右。同時，渲染的成本也將會降低。

Midjourney 表示，空閑的 GPU 容量將會隨機為其他級別的會員加速。

英偉達發(fā)表技術(shù)論文，發(fā)布 CALMAI 模型

英偉達近日聯(lián)手以色列理工大學(xué)、巴伊蘭大學(xué)和西蒙弗雷澤大學(xué)的學(xué)者，共同發(fā)布了一款名為 CALMAI 的模型。

據(jù)悉， CALMAI 的模型是一款用于訓(xùn)練定制虛擬模型角色的模型，英偉達表示，在真實世界訓(xùn)練10天，相當于在模擬世界里訓(xùn)練10年時間。

據(jù)悉，CALMAI模型在訓(xùn)練之后，可以模擬50億個人體動作。

全球首個內(nèi)置 ChatGPT 智能音箱 ChatMini 計劃下周發(fā)布

智度科技今天宣布，全球首款內(nèi)置 ChatGPT 的智能音箱 Vifa ChatMini 將于 8 月 17 日全球首發(fā)。

據(jù)報道，ChatMini 號稱內(nèi)置 ChatGPT 和百度文心一言雙 AI，能夠與用戶進行更豐富的對話，包括根據(jù)用戶興趣愛好創(chuàng)作詩歌、歌詞、文章；根據(jù)用戶情緒狀態(tài)提供安慰、鼓勵或建議；或者與用戶進行游戲 / 測試 / 問答等等。

該智能音箱將于 8 月 17 日在美國正式發(fā)布，官方售價為 259 美元。

重點論文：

李飛飛團隊提出全新神經(jīng)渲染方法 OccNeRF

據(jù) Arxiv 頁面顯示，由斯坦福大學(xué)李飛飛領(lǐng)導(dǎo)的一個團隊近日公布一種全新的神經(jīng)渲染方式 OccNeRF，可在嚴重遮擋的場景中更好地渲染人體。

論文表示，由于遮擋等問題，當前在單目視頻中渲染移動的人體存在諸多困難之處，為了解決這種問題，研究團隊提出了一種基于表面的渲染方法，通過集成幾何和可見性先驗信息。

研究結(jié)果顯示， OccNeRF能夠在遮擋下處理動態(tài)對象，并取得了良好的渲染效果。

論文地址：點此前往

Meta 發(fā)布語言模型Shepherd，可對生成文本進行批判

據(jù) Arxiv頁面顯示，Meta 研究團隊近日發(fā)布語言模型Shepherd，可用于對生成本文進行評估并提出改進建議。

論文顯示，Shepherd 模型經(jīng)過特定的調(diào)整，能夠識別出多樣化的錯誤，并提供糾正建議，超越了未經(jīng)調(diào)整的模型的能力。

研究顯示，Shepherd模型明顯優(yōu)于其他模型，并且平均值與ChatGPT模型相差無幾。

論文地址：點此前往

關(guān)鍵詞：