您现在可以在 Bing Chat （Microsoft Copilot） 上免费使用 ChatGPT-4 Turbo 以及插件支持。 Microsoft 正在推出 Bing Chat 的 ChatGPT-4 Turbo 模型，以免费选择随机测试人员。Microsoft还计划升级代码解释器功能，使其与OpenAI的功能保持一致。这意味着Microsoft

Stability AI 推出了一个新的 AI 3D 模型和图像创建器，它将改变我们从简单的 2D 图像生成 3D 内容的方式。这款名为 Stable Zero123 的新 3D 图像 AI 模型创建器目前处于研究预览阶段，正在创作者和开发者中掀起波澜，尤其是那些参与视频游戏和游戏行业的创作者和开发者。

项目简介 Windows AI Studio 通过汇集来自 Azure AI Studio Catalog 和 Hugging Face 等其他目录的尖端 AI 开发工具和模型，简化了生成式 AI 应用程序开发。您将能够浏览由 Azure ML 和 Hugging Face 支持的 AI 模型目录，将它们下载到本地，进行微调、测试并在 Windows

在 6 月的 Google I/O 2023 大会上，该公司向我们展示了其功能最强大的 AI 模型 Gemini 的一瞥。最后，在 2023 年底之前，谷歌向公众发布了 Gemini AI 模型。谷歌称其为“双子座时代”，因为这是该公司的一个重要里程碑。但究竟什么是谷歌双子座 AI，它能推翻长期统治的王者 GPT-4 吗？为了找出答案，让我们通过我们对 Gemini AI 模型的详细解释。 目录 什么是Google

阿里开源视频生成模型2VGen-XL 阿里之前11月发布了论文要开源的I2VGen-XL图像生成视频模型，终于发布了具体的代码和模型。演示里面没有人物大幅动作的视频。 I2VGen-XL包括两个阶段： i) 基础阶段通过使用两个分层编码器保证连贯的语义，并保留输入图像的内容， ii) 优化阶段通过整合额外的简短文本来增强视频的细节，并将分辨率提高到1280x720。

人工智能世界正在以惊人的速度发展，出现了能够执行各种任务的新模型。谷歌最近发布的一个版本是其新的双子座人工智能。谷歌的 Gemini Pro 现在直接与 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 等公司竞争，它们也在人工智能领域处于领先地位，每个产品都提供了一套满足不同需求的功能。 谷歌的 Gemini Pro 具有类似于 ChatGPT

Mixtral 8X7B AI Agent 以其最先进的技术掀起波澜，有望增强我们与 AI 系统交互的方式。这种新的人工智能模型不仅仅是该领域的又一次迭代;它是一种复杂的工具，有望提供高性能和效率，使其成为 GPT3.5 等现有模型的显着竞争对手。 Mixtral 8X7B 建立在稀疏专家混合模型 （SMoE） 之上，这是 AI 开发中的一种前沿方法。这使得 AI

当涉足语言模型的世界时，人们很容易认为模型越大，它的性能就越好。这个概念植根于这样一种信念，即更多的数据和更多的参数意味着模型可以做更多的事情。但现实并非如此简单。语言模型的理想大小取决于你需要它执行的操作以及你正在处理的限制。本指南将帮助你通过考虑应用程序的上下文、影响和要求来确定语言模型的最佳大小。

随着企业越来越多地希望将生成式人工智能整合到其运营中，了解此举的财务影响至关重要。生成式人工智能，尤其是大型语言模型 （LLM），可以带来显著的好处，但它们会带来一系列需要仔细考虑的成本。本文深入探讨了企业在计划将 LLM 纳入其企业时必须评估的七个关键成本因素。通过掌握这些要素，公司可以做出符合其目标和财务限制的明智决策。 将生成式 AI 集成到您的业务中的第一步是确定用例。这意味着确定生成式 AI

Mistral AI 最近推出了一种创新的专家混合模型，该模型在人工智能领域掀起了波澜。这个新模型现在可以通过 Perplexity AI 免费获得，在开源社区的帮助下进行了微调，使其成为与成熟的 GPT-3.5 等产品竞争的有力竞争者。该模型的突出特点是它能够提供高性能，同时可能只需要 4 GB 的

Mistral AI开源MoE模型Mixtral-8x7b 8号的晚上Mistral AI的推特突然放出了一个磁力链接，下载下来以后是一个87G的模型文件。 Mistral AI 成立于 2023 年 5 月，是一家法国人工智能初创公司，也是为数不多来自欧洲的大模型开源领域的明星团队。 Shubham Saboo 总结了 Mixtral-8x7b

Meta发布Seamless Communication无障碍沟通模型 Meta发布了一个由多个模型组成的无障碍沟通模型，比较重要的就是SeamlessStreaming这个无缝流媒体语音输出，主要是下面几个模型： SeamlessExpressive无缝表达：翻译应捕捉人类表达的细微差别。虽然现有的翻译工具能够熟练地捕获对话中的内容，但它们通常依赖于单调的机器人文本转语音系统来进行输出。

人工智能 （AI） 世界正在迅速发展，科技巨头争相通过创建先进的 AI 模型来引领潮流。谷歌最近发布了一款新的 Bard，增加了其 AI 工具套件，包括 Gemini Pro 和即将推出的 Gemini Ultra。这份快速的 Gemini Pro 与 GPT 4 比较指南提供了有关您目前可以从 Gemini Pro 获得的性能的更多信息。 这些新模型正在撼动行业，对 ChatGPT、GPT-4 和

在性能、成本和实施方面，为您的项目选择正确的 OpenAI 语言模型至关重要。OpenAI 的套件包括 GPT-3.5、GPT-4 及其各自的 Turbo 版本，提供了一系列功能，可以极大地影响您的应用程序结果和预算压力。本 GPT-4 vs GPT-4-Turbo vs GPT-3.5-Turbo 指南概述了您对每个性能的期望以及响应速度。 OpenAI 为其语言模型（例如复杂的 GPT-4 及其

Stability AI 以其在人工智能领域的创新解决方案而闻名，最近推出了一款名为 SDXL Turbo 的新型号。该模型是原始 SDXL 完整模型的简化版本，旨在加快图像处理速度。 SDXL Turbo AI 艺术生成器几乎可以实时地从文本提示合成逼真的图像，只需一两个步骤。这是图像处理领域的重大飞跃，因为它大大减少了生成高质量图像所需的时间。 但是，必须注意的是，SDXL Turbo AI

占主导地位的云计算提供商亚马逊网络服务（Amazon Web Services）在快速增长的生成式人工智能领域一直被竞争对手Microsoft和谷歌所取代。AWS首席执行官亚当·塞利普斯基（Adam Selipsky）试图淡化竞争，并在该公司的年度Reinvent大会上抨击了Microsoft与领先的人工智能研究机构OpenAI的密切合作。 生成式人工智能是人工智能的一个分支，它使用大规模语言模型

Apple 早在 10 月就推出了新的 M3 Silicon，现在已经将其用于许多不同的系统，使用户能够从芯片系列提供的下一代处理中受益。如果您有兴趣了解有关在最新的 Apple M3 芯片上运行大型语言模型的更多信息，您会很高兴知道 Techno Premium 一直在测试并展示在 Apple 芯片硬件上运行 Meta 的 Llama 2 大型语言模型时，您可以从处理能力中获得什么。请看下面的视频。

随着 Huggingface 上可用的大型语言模型 （LLM） 数量的增加，关注专有模型和开源模型之间的区别对于 AI 爱好者和企业理解至关重要。 专有 LLM 由有使用限制的公司拥有，而开源 LLM 可以自由使用和修改。尽管参数大小通常较小，但开源 LLM 正在挑战专有模型，并具有多项优势。

AI 爱好者和 YouTuber All About AI 制作了一个很棒的教学视频，介绍如何做到这一点。提供有关如何使用强大的 ChatGPT 3.5 Turbo AI 模型完成各种不同任务的见解，并使用特定数据进行训练。 针对特定任务微调 ChatGPT 3.5 Turbo 模型的过程，在本例中是以 CSV 格式生成响应，比较了 ChatGPT 3.5 Turbo 与 GPT-4 的性能。在微调像

Inflection AI 宣布发布 Inflection-2，这是一种新的大型语言模型 （LLM），是当今世界上仅次于 OpenAI 的 GPT4 的第二大 LLM。 什么是LLM？ 大型语言模型 （LLM） 是可以生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容以及提供信息地回答问题的计算机程序。 Inflection-2 是在大量文本和代码数据集上训练的。该数据集非常大，需要 5,000 个 NVIDIA