近日,SambaNova 和 Hugging Face 联合推出了一新工具,使开发者能够仅需点击一下按钮即可部署类似 ChatGPT 的聊天机器人,极大地缩短了部署时间,从原本的数小时减少到几分钟。对于开发者而言,这一过程相当简单,只需访问 SambaNova Cloud 的 API 网站获取访问令牌,接着在 Python 中输入三行代码即可完成部署。具体操作步骤:首先,开发者需要导入所需的库。代码为: ```pythonimport gradio as gr import sambanova_gradio gr.load ("Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-8k", src=sambanova_gradio.registry, accept_token=True).launch () ``
Hugging Face今天发布了SmolLM2,一组新的紧凑型语言模型,实现了令人印象深刻的性能,同时所需的计算资源比大型模型少得多。新模型采用Apache2.0许可发布,有三种大小——135M、360M和1.7B参数——适合部署在智能手机和其他处理能力和内存有限的边缘设备上。SmolLM2-1B模型在几个关键基准测试中优于Meta的Llama1B模型,尤其是在科学推理和常识任务中表现出色。该模型在大多数认知基准上的表现都优于大型竞争模型,使用了包括FineWeb-Edu和专门的数学和编码数据集在内的多样化数据集组合。SmolL
Cohere 发布了最先进的多模态 AI 搜索模型 Embed3—— 现在支持多模态搜索,这意味着用户不仅可以通过文本,还能通过图像进行企业级的检索。Embed3自去年推出以来,一直在不断优化,帮助企业将文档转化为数字化的表示形式,而这次的升级将让它在图像搜索方面表现更为出色。Cohere 的联合创始人兼首席执行官 Aidan Gonzales 在社交媒体上分享了 Embed3在图像搜索方面的性能提升图表。Cohere 在一篇博客中表示,这一新功能将帮助企业充分挖掘存储在图像中的海量数据,提升工作效率。企业可以
北京智源人工智能研究院宣布推出原生多模态世界模型Emu3。这一模型基于下一个token预测技术,无需依赖扩散模型或组合方法,就能够完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了现有的知名开源模型,如SDXL、LLaVA、OpenSora等,展现了卓越的性能。