頭條
Nous Research 發布 Hermes 數據集
https://huggingface.co/datasets/teknium/OpenHermes-2.5
OpenHermes-2.5 數據已用于訓練一些最好的開放模型。 該數據集包含超過 100 萬個高質量數據點示例。 現在它已經被釋放了。
Bard 可以生成圖了
https://blog.google/products/bard/google-bard-gemini-pro-image-generation/amp/
巴德現已將其服務擴展到更多語言，并推出了圖像生成服務。
美國最具活力的 50 家 AI 公司
https://a16z.com/american-dynamism-50-ai/
a16z 列出了 50 家初創公司的名單，這些公司致力于解決美國在國防、能源、運輸和制造方面最緊迫的問題。 他們都在以某種形式使用人工智能來加速他們的工作。 如果您對人工智能的現實應用感到好奇，這是一個很好的見解。
研究
OLMo：開放語言模型
https://blog.allenai.org/olmo-open-language-model-87ccfc95f580
AI2發布了完全開放的語言模型訓練框架。 這些模型配備了全面的資源，包括完整的訓練數據、模型權重、訓練和評估代碼、每個模型的 500 多個檢查點以及未來的代碼微調計劃，所有這些都在 Apache 2.0 許可證下發布。 這些資源由AI2的卓瑪和WIMBD提供。 它們包括評估框架 Catwalk 和 Paloma，以及通過權重和偏差日志以及 HuggingFace 修訂進行分析和微調的支持。 這些模型與同類最佳模型具有競爭力。
MobileDiffusion
https://blog.research.google/2024/01/mobilediffusion-rapid-text-to-image.html?m=1&utm_source=tldrai
谷歌展示了一種潛在的一致性擴散模型，該模型進行了一些架構更改，經過訓練可以在亞秒級生成時間的移動設備上運行。
增強的視頻文本學習
https://arxiv.org/abs/2401.17773v1
共享網絡預訓練（SNP）可以同時改善視頻和文本的學習。 該方法比以前的模型更高效、更通用，并且包含一種稱為“顯著語義強化”(S3) 的獨特策略，可以更好地理解句子中的關鍵詞。
工程
開放嵌入模型的最新技術 (HuggingFace Hub)
https://huggingface.co/BAAI/bge-m3
BGE-M3 項目引入了一種多功能嵌入模型，該模型在多功能（密集、多向量和稀疏檢索）、多語言（支持 100 多種語言）和多粒度（處理從短句到文檔的輸入）方面表現出色 最多 8192 個令牌）。 它使用混合檢索管道，結合不同的方法和重新排序以獲得更高的準確性和泛化性，利用其同時執行嵌入和稀疏檢索的能力。
分層文本分割 (GitHub Repo)
https://github.com/ymy-k/hi-sam
Segment Anything Model (SAM) 已得到增強，創建了 Hi-SAM，這是一種專門研究分層文本分割的模型。 Hi-SAM 擅長跨多個級別（從筆畫到段落）分割文本，甚至可以執行布局分析。
RAGs (GitHub Repo)
https://github.com/run-llama/rags
RAGs 是一款 Streamlit 應用程序，允許用戶使用自然語言從數據源創建 RAG 管道。 用戶只需描述他們想要從 RAG 系統中獲得的任務和參數。 RAG 可以被查詢，它將回答有關數據的問題。
雜七雜八
區塊鏈驅動的解決方案有助于提高AGI系統的透明度和可審計性
https://www.casperlabs.io/blog/were-building-a-solution-with-ibm-consulting-to-improve-transparency-and-auditability-for-generative-ai-systems
IBM Consulting 和 Casper Labs 正在合作構建由區塊鏈驅動的開創性人工智能治理工具。 它將利用 IBM 的 watsonx.governance 平臺構建，將為企業使用的 AI 模型引入 AI 版本控制、高級監控、許可和訪問控制。 對于希望在遵守內部或外部準則和法規的同時降低人工智能風險并發揮其真正潛力的企業來說，這可能至關重要。
AI 對你來書說還不算
https://thealgorithmicbridge.substack.com/p/you-are-not-late-to-artificial-intelligence
正如互聯網的早期提供了巨大的機遇一樣，今天的人工智能領域也擁有類似的潛力。 關鍵是要轉變觀念，看到人工智能等現有技術的可能性，并跟隨激情和快樂去探索各種路徑。
亞馬遜在其移動應用程序中首次推出人工智能購物助手“Rufus”
https://techcrunch.com/2024/02/01/amazon-debuts-rufus-an-ai-shopping-assistant-in-its-mobile-app/
亞馬遜在其移動應用程序中推出了由人工智能驅動的購物助手 Rufus，它可以使用亞馬遜的目錄和外部網絡數據為部分美國客戶提供產品搜索和推薦。
GPTNewspaper (GitHub Repo)
https://github.com/assafelovic/gpt-newspaper
6 個 Agent 齊心協力，通過研究、寫作和排版來打造一份報紙。
