SuperMap a récemment annoncé sur sa plateforme interactive avoir réussi l'intégration et l'adaptation des grands modèles DeepSeek-V3 et de la série R1. Cette avancée marque une nouvelle percée pour SuperMap dans l'application des technologies intelligentes. Fruit de cette innovation, la version bêta de SuperMap Copilot est officiellement lancée et accessible aux clients. Ce produit met non seulement en valeur les puissantes fonctionnalités des grands modèles, mais présente également des avantages significatifs en termes de « quantité, rapidité, qualité et coût », démontrant ainsi l'engagement de SuperMap à promouvoir des produits intelligents.

Avec la prolifération rapide des appareils numériques, la question de l'adaptation optimale des images et des vidéos à toutes les tailles d'écran est devenue un problème crucial. Une équipe de recherche de l'Université de Sharjah aux Émirats arabes unis a récemment publié une étude présentant une nouvelle technique utilisant des modèles d'apprentissage profond pour prédire automatiquement la taille optimale des images, permettant ainsi un affichage transparent sur différents appareils. Cette recherche repose sur la technique de l'apprentissage par transfert, utilisant des modèles d'apprentissage profond tels que Resnet18, DenseNet121 et InceptionV3. Les chercheurs...

Une équipe de recherche de l'Université Jiao Tong de Shanghai et de l'Université Harvard a récemment présenté une nouvelle méthode d'adaptation fine des modèles : LoRA-Dash. Cette nouvelle méthode prétend être plus efficace que les méthodes LoRA existantes, en particulier pour l'adaptation fine à des tâches spécifiques. Elle permettrait d'obtenir les mêmes résultats avec une réduction du nombre de paramètres de 8 à 16 fois. Il s'agit sans aucun doute d'une avancée majeure pour les tâches d'adaptation fine nécessitant des ressources de calcul importantes. Dans le contexte du développement rapide des grands modèles de langage, la demande d'adaptation fine à des tâches spécifiques ne cesse de croître. Cependant, l'adaptation fine est souvent...

La plateforme ouverte de 智谱AI annonce la mise à disposition gratuite du modèle GLM-4-Flash, visant à stimuler l'innovation dans les applications d'IA. Ce modèle, réputé pour sa vitesse et son économie, convient aux tâches simples nécessitant une réponse rapide. Il prend en charge les dialogues multi-tours, la navigation web, les appels de fonctions et le raisonnement sur de longs textes, couvrant 26 langues. Grâce à des techniques d'optimisation telles que la quantification adaptative des poids, la parallélisation, le traitement par lots et l'échantillonnage spéculatif, GLM-4-Flash réduit considérablement les coûts d'inférence. La phase de pré-entraînement a bénéficié de plus de 10 To de données multilingues de haute qualité. Le modèle est logiquement...

Mellanox et iPerception Intelligence ont récemment annoncé un partenariat stratégique pour promouvoir l'application des GPU complets nationaux dans les solutions de grands modèles de l'industrie. Les deux parties ont achevé le travail d'adaptation du cluster de calcul intelligent Kua E de Mellanox et du modèle multimodal « Une feuille légère » d'iPerception Intelligence, intégrant leurs ressources d'excellence respectives dans le domaine de l'intelligence artificielle afin de fournir une expérience de service plus intelligente et plus efficace.

RA-DIT améliore la capacité des modèles linguistiques à utiliser les informations de recherche et à fournir des résultats pertinents grâce à une optimisation en deux étapes. RA-DIT surpasse les modèles d'augmentation de recherche existants dans les tests à données zéro-shot et peu nombreuses et à forte intensité de connaissances. Les résultats de RA-DIT65B montrent une amélioration des performances sur les tâches nécessitant l'utilisation de connaissances. RA-DIT apporte une amélioration de la capacité de recherche des modèles linguistiques et offre de bonnes performances sur les évaluations à forte intensité de connaissances, démontrant ainsi l'efficacité de l'optimisation.

Les revenus de Yuewen Group ont chuté de près de 20 % en glissement annuel au premier semestre. Bien que le bénéfice net ait cessé de baisser, la situation est loin d’être optimiste. Le nombre d’utilisateurs de lecture payante de Yuewen continue de diminuer, et la volonté de payer des utilisateurs est faible. La réduction du nombre d’adaptations cinématographiques et télévisuelles d’IP de New Classics Media a entraîné une forte baisse des revenus liés aux droits d’auteur.