近日,数据分析公司Coralogix宣布收购AI观察平台Aporia,此举旨在提升其AI和机器学习的观察能力。此次收购将促使Coralogix成立专门的AI研究中心——Coralogix AI,该中心将在未来两年内投入数千万美元,致力于解决AI领域的透明性、安全性、监控、治理和控制等根本问题。通过此次收购,Coralogix的客户将受益于一个统一的观察平台,该平台不仅填补了AI系统与传统软件之间的差距,还能提供数据管道、基础设施和应用程序的可见性,从而消除盲点并提供可操作的洞察力。Coralogix的CEO Ariel Assaraf表
开源AI模型管理工具Pinokio发布3.0版本,带来界面自定义、包管理优化和浏览器自动化等重要新功能,进一步简化了用户在本地部署和运行开源AI模型的流程。Pinokio 现在显示每个应用程序使用的磁盘空间量。此次更新的核心亮点包括:界面定制功能全面升级,用户现在可以通过CSS代码自由调整起始页、应用页面和终端的外观;包管理系统切换到UV作为Python的原生包管理器,提升了新包安装速度;新增磁盘空间占用显示功能,方便用户管理已安装应用;错误提示系统得到优化,取代了此前模糊的"ENO
阿布扎比技术创新研究院(TII)发布新一代开源AI模型Falcon3,凭借14万亿token的训练量和优化的架构设计,在消费级硬件上的性能表现创下新纪录。这一训练规模是其前代产品Falcon2的两倍有余。Falcon3系列共推出四种规格:1B、3B、7B和10B,每种规格均提供基础版和针对对话优化的Instruct版本。尽管专门提供英语、法语、西班牙语和葡萄牙语版本,但各型号都能处理大多数常用语言。在Hugging Face的第三方语言模型评测中,Falcon3击败了包括Meta的Llama-3.1-8B、Qwen2.5-7B、Mistral的NeMo-12B和谷歌的Gemma2-9B在
近日,微软 AI 研究团队发布了开源工具 PromptWizard,这是一种基于反馈驱动的 AI 框架,旨在高效优化大型语言模型(LLM)的提示设计。提示的质量对于模型输出的优劣至关重要,然而,创建高质量的提示往往需要耗费大量的时间和人力资源,尤其是在复杂或特定领域的任务中。传统的提示优化方法多依赖人工经验,这种方式不仅耗时,而且难以扩展。现有的优化技术分为连续和离散两种。连续技术如软提示需要大量的计算资源,而离散方法如 PromptBreeder 和 EvoPrompt 则通过生成多种提示变体