IBM 正式发布了其新一代开源大语言模型 Granite3.1，力图在企业级 AI 领域占据领先地位。这一系列模型具备128K 的扩展上下文长度、嵌入模型、内置的幻觉检测功能以及性能的显著提升。IBM 声称，Granite8B Instruct 模型在相同规模的开源竞争对手中表现最佳，包括 Meta 的 Llama3.1、Qwen2.5和谷歌的 Gemma2。Granite3.1模型的发布是在 IBM 快速迭代 Granite 系列的背景下进行的，早在10月份就推出了 Granite3.0。IBM 透露，其与生成 AI 相关的业务收入已达到20亿美元。新版本的核心理念是将更多功能集成到更小的

谷歌近日推出了全新的AI模型家族PaliGemma2，其最引人注目的功能是声称能够通过图像分析"识别"人类情绪。这一宣称迅速引发了学术界和技术伦理专家的广泛讨论和严重质疑。这款基于Gemma开放模型的AI系统能够生成详细的图像描述，不仅仅停留在简单的物体识别，还试图描述图像中人物的行为和情感。然而，多位权威专家对这一技术的科学性和潜在风险提出了严重警告。来自牛津互联网研究所的数据伦理教授桑德拉·瓦赫特直言不讳地指出，试图通过AI"读取"人类情绪如同"问魔法八号球寻求

谷歌日前发布了其新一代人工智能模型——PaliGemma2，该技术能分析图像并生成标题，同时回答关于照片中人物的情感和行动等问题。PaliGemma2基于谷歌的 Gemma 开放模型系列，提供比传统物体识别更为深刻的图像描述，能够识别情绪并生成符合上下文的详细描述。然而，尽管这一技术看似突破性创新，专家却对其潜在的伦理和社会影响提出了严重警告。情绪识别并非PaliGemma2的标准功能，而是通过微调实现的。尽管谷歌表示其已进行了“广泛测试”，并且在人口统计学偏见方面表现优于行业基

Google在东京举办的Gemma开发者日上发布重磅消息:全新日语版Gemma模型正式亮相。这款小巧精悍的AI模型以仅20亿参数的规模，却能同时驾驭日语和英语，展现出与GPT-3.5相媲美的性能。这一技术突破尤为令人瞩目。在AI领域，小型模型在学习新语言时常常面临"灾难性遗忘"的挑战——即在获取新知识的过程中丢失先前掌握的能力。而日语版Gemma却成功克服了这一难题，实现了双语能力的完美平衡。为推动全球开发者社区的参与，Google不仅通过Kaggle和Hugging Face平台开放了模型权重，还提供了完整的

最近在东京举办的 Gemma 开发者日上，谷歌正式推出了新的日语版本 Gemma AI 模型。这款模型的表现可以与 GPT-3.5媲美，但它的参数量只有仅仅20亿，非常小巧，适合在移动设备上运行。这次发布的 Gemma 模型，在日语处理上表现出色，同时也保持了其在英语上的能力。对于小型模型来说，这一点特别重要，因为在进行新语言的微调时，它们可能会面临 “灾难性遗忘” 的问题，即新学到的知识会覆盖之前学到的信息。但是 Gemma 成功克服了这个难题，展现了强大的语言处理能力。更值得一提的是

Google AI近日发布了Gemma-APS，这是一套专门用于文本到命题分割的模型集合，旨在解决当前机器学习模型在处理复杂人类语言时面临的诸多挑战。Gemma-APS源自经过微调的Gemini Pro模型，通过多领域合成数据训练而成。这种创新方法使模型能够适应各种句子结构和领域，大大提高了其versatility。该模型集合现以Gemma-7B-APS-IT和Gemma-2B-APS-IT两种版本在Hugging Face平台上提供，以满足不同的计算效率和准确性需求。这些模型的核心优势在于能将复杂文本高效分割成包含底层信息的有意义命题单元，为后续

最近，Zyphra 正式推出了 Zamba2-7B，这是一款具有前所未有性能的小型语言模型，参数数量达到7B。这款模型号称在质量和速度上超越了目前的竞争对手，包括 Mistral-7B、谷歌的 Gemma-7B 以及 Meta 的 Llama3-8B。Zamba2-7B 的设计目标是满足那些需要强大语言处理能力但又受限于硬件条件的环境，比如在设备上处理或使用消费级 GPU。通过提高效率而不牺牲质量，Zyphra 希望能让更广泛的用户，无论是企业还是个人开发者，都能享受到先进 AI 的便利。Zamba2-7B 在架构上做了很多创新，提升了模型的效率和表

近日，谷歌宣布推出一款名为 “gemma-2-2b-jpn-it” 的新模型，这是其 Gemma 系列语言模型的最新成员。这个模型专门针对日本语言进行优化，展示了谷歌在大型语言模型（LLM）领域持续投入的决心。项目入口:https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-jpn-itgemma-2-2b-jpn-it 是一款文本到文本的解码器型大语言模型，具有开放权重，意味着它可以被公众访问，并能够根据不同的文本生成任务进行细致调优，比如问答、总结和推理等。这款新模型拥有26.1亿个参数，并采用 BF16张量类型。它基于谷歌的 Gemini 系列模

近日，谷歌宣布推出新的开源 AI 模型 DataGemma，旨在解决大语言模型（LLM）在处理统计数据时常出现的 “幻觉” 问题。这种幻觉现象让模型在回答有关数字和统计的问题时，可能会提供不准确的答案。DataGemma 模型的推出，标志着谷歌在 AI 领域的一次重要进展。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney减少统计查询时的幻觉DataGemma 由两种不同的方法构成，旨在提升回答用户问题时的准确性。这些模型基于谷歌的数据共享平台 Data Commons 的海量真实世界数据，后者拥有超过2400亿个数

Google DeepMind的最新研究Gemma Scope揭开了语言模型黑箱的秘密，通过稀疏自编码器(SAEs)分解和重构语言模型的激活，旨在揭示背后有意义的特征。Gemma Scope采用JumpReLU SAEs，通过控制激活，优化重建损失并正则化活跃的潜在特征数量，以揭示语言模型的内部机制。研究发现，残差流SAEs的性能通常较低，序列长度对SAE性能有显著影响，不同数据集子集的表现各异，DeepMind mathematics上表现最佳。Gemma Scope的发布不仅有助于理解SAEs，还能改进实际任务性能，对SAEs进行红队测试，提高AI的可解释性和安全性。

谷歌推出了拥有20亿参数的Gemma22B模型，表现出在多种硬件环境下的卓越性能，尤其在“聊天机器人竞技场”中超越了GPT-3.5-Turbo-0613和Mixtral-8x7b等模型。此模型通过NVIDIA TensorRT-LLM库优化，高效部署于各种场景，从边缘设备到强大云环境。为提升安全性，谷歌还发布了ShieldGemma安全分类器和Gemma Scope工具，以过滤有害内容和分析模型决策。面对AI技术竞争的加剧，谷歌需加速创新，推出更强大的Gemma3模型以保持市场竞争力。

就在不久前的谷歌I/O柏林大会上，谷歌宣布开源其最新语言模型Gemma2，该模型在性能和效率方面取得了重大突破。Gemma2提供9B和27B两种参数规模的版本，其中27B版本的性能已经接近参数量为70B的Llama3模型，但模型大小仅为后者的40%左右。

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["谷歌推出全新的开源模型系列「Gemma」","Gemma 与 Llama 2、Mistral 的比较","Gemma 的设计原则与特点","Gemma 使用的GeGLU激活函数的特点"]