Pinokio 3.0.26 A.I. 瀏覽器更新

更新主要圍繞著使用者介面客製化、錯誤處理機制改進、以及新增多項功能三個面向。 更新包含了自定義首頁和應用程式頁面樣式、更友善的藍屏錯誤顯示及除錯API、預設整合 uv 命令和磁碟空間重複數據刪除功能,以及新增 JSON API (包含json.get、json.set、json.rm)提升資料操作效率。此外,還加入了瀏覽器自動化功能 (整合 Playwright),應用程式設定精靈簡化環境變數設定,Huggingface API 整合方便模型下載,以及新的檔案系統 API (fs.open, fs.cat)和檔案瀏覽器整合。最後,也修復了一些錯誤,例如特定埠衝突問題和Mac系統相容性問題。 整體而言,此更新增強了Pinokio的易用性、穩定性和功能性。 Pinokio 3.0.26 版本 10 點主要更新:

更新主要圍繞著使用者介面客製化、錯誤處理機制改進、以及新增多項功能三個面向。 更新包含了自定義首頁和應用程式頁面樣式、更友善的藍屏錯誤顯示及除錯API、預設整合 uv 命令和磁碟空間重複數據刪除功能,以及新增 JSON API (包含json.getjson.setjson.rm)提升資料操作效率。此外,還加入了瀏覽器自動化功能 (整合 Playwright),應用程式設定精靈簡化環境變數設定,Huggingface API 整合方便模型下載,以及新的檔案系統 API (fs.openfs.cat)和檔案瀏覽器整合。最後,也修復了一些錯誤,例如特定埠衝突問題和Mac系統相容性問題。 整體而言,此更新增強了Pinokio的易用性、穩定性和功能性。

Pinokio 3.0.26 版本 10 點主要更新:

  1. 自訂使用者介面 (UI):使用者可以客製化首頁、應用程式頁面的 CSS 樣式,以及終端機的顯示方式。具體來說,可以透過建立 index.ejs 檔案來客製化首頁,並使用自訂 CSS 來設定應用程式頁面的樣式。
  2. 改進的錯誤畫面:當發生錯誤時,Pinokio 會顯示藍色畫面,並提供更具體、相關的錯誤訊息,而不是像以往一樣顯示模糊的 “ENOENT file not found”。
  3. Shell 中斷點 API:使用者可以在 shell.run 中指定模式,讓程式在特定模式發生時中斷,或忽略某些特定的錯誤訊息。
  4. 內建 UV 工具:Pinokio 預設包含 uv 工具,可以直接在 Pinokio 的 Shell 中使用 uv 命令。此外,uv 還支援通過 fs.link 進行磁碟空間重複資料刪除。
  5. 磁碟使用量顯示:Pinokio 會顯示每個應用程式佔用的磁碟空間大小,這有助於使用者管理磁碟空間。
  6. JSON API:新增 json.get、json.set 和 json.rm 等 JSON API,讓使用者可以讀取、設定和刪除 JSON 檔案中的屬性。json.get 可以將 JSON 檔案載入到本地變數,json.set 可以設定 JSON 檔案的屬性,而 json.rm 則可以移除 JSON 檔案中的屬性。
  7. 瀏覽器自動化:Pinokio 預設包含 Playwright,使用者可以使用 kernel.playwright API 來編寫 JavaScript 程式碼,以自動與應用程式互動。
  8. 應用程式設定精靈:每個腳本現在都有一個可選的 pre 屬性,使用者可以設定腳本執行前必須設定的環境變數。如果環境變數未設定,則會顯示精靈畫面,讓使用者填寫這些變數。
  9. Huggingface API:Pinokio 現在包含一個腳本 API,可以直接透過 JSON-RPC 呼叫來與 huggingface-cli 互動。使用者可以使用 hf.download 方法來下載 Hugging Face 模型,例如:{ “method”: “hf.download”, “params”: { “path”: “app/models”, “_”: [“adept/fuyu-8b”, “model-00001-of-00002.safetensors”], “local-dir”: “fuyu” } }.
  10. 新的檔案系統 API:新增 fs.open、fs.cat 等檔案系統 API,fs.open 可以開啟檔案或檔案總管,而 fs.cat 可以印出檔案內容。此外,使用者也可以在 pinokio.js 選單中使用 fs: “view” 或 fs: “open” 屬性來開啟檔案或檔案總管。

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Meta 推出「大型概念模型」(LCM)

突破傳統以單詞為單位的 LLM,LCM(Large Concept Model) 直接處理句子級別的語義表示,即「概念」。研究人員利用 SONAR 嵌入空間,訓練 LCM 進行句子預測,並探索了多種模型架構和訓練方法,最終在 1.6B 和 7B 參數規模的模型上取得了優異的多語言零樣本泛化能力,尤其在摘要和摘要擴展任務上表現突出。 該研究成果及程式碼皆已公開釋出。 Jepa (Joint Embedding Predictive Architecture) 是一種在嵌入空間中預測下一個觀察表示的方法,V-JEPA (Video-JEPA) 是 Jepa 的一種伸延,加入影像作為一種自我監督的方式來學習影片的表示。 實戰: Colab 測試

突破傳統以單詞為單位的 LLM,LCM(Large Concept Model) 直接處理句子級別的語義表示,即「概念」。研究人員利用 SONAR 嵌入空間,訓練 LCM 進行句子預測,並探索了多種模型架構和訓練方法,最終在 1.6B 和 7B 參數規模的模型上取得了優異的多語言零樣本泛化能力,尤其在摘要和摘要擴展任務上表現突出。 該研究成果及程式碼皆已公開釋出。

Jepa (Joint Embedding Predictive Architecture) 是一種在嵌入空間中預測下一個觀察表示的方法,V-JEPA (Video-JEPA) 是 Jepa 的一種伸延,加入影像作為一種自我監督的方式來學習影片的表示。

Experts are STUNNED! Meta's NEW LLM Architecture is a GAME-CHANGER!

實戰:

Experimenting With LCM Models (Meta's Alternative To LLM Models)

Colab 測試

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GraphRAG 平台大戰對話框架

聊天機器人/GraphRAG框架,可以根據社交平台用戶評論創建多個 LLM 代理,並讓他們就特定主題進行辯論。

聊天機器人/GraphRAG框架,可以根據社交平台用戶評論創建多個 LLM 代理,並讓他們就特定主題進行辯論。

B站知乎微博,谁更讨厌彩礼?

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Performer、Longformer 和 Reformer ?

2017 年夏天,一群 Google Brain 研究人員悄悄發表了一篇將永遠改變人工智慧發展軌跡的論文。這份 “注意力就是你所需要的一切” (Attention Is All You Need) 的學術論文。當時人工智慧研究界之外很少有人知道這一點,但這篇論文將為你今天聽說過的幾乎所有主要生成式人工智慧模型奠定基礎,從 OpenAI 的 GPT 到 Meta 的 LLaMA 變體、BERT、 Claude、Bard 等。 新的架構於 2020 年已經出現,例如 Performer、Longformer 和 Reformer,旨在提高超長序列的注意力效率。目前其他人正在嘗試混合方法,將 Transformer 區塊與其他專用層結合。這個領域絕非停滯不前。展望未來,每一項新提案都將受到審查、興奮,甚至恐懼。 一文搞懂 Transformer(總體架構 & 三種注意力層)

2017 年夏天,一群 Google Brain 研究人員悄悄發表了一篇將永遠改變人工智慧發展軌跡的論文。這份 “注意力就是你所需要的一切” (Attention Is All You Need) 的學術論文。當時人工智慧研究界之外很少有人知道這一點,但這篇論文將為你今天聽說過的幾乎所有主要生成式人工智慧模型奠定基礎,從 OpenAI 的 GPT 到 Meta 的 LLaMA 變體、BERT、 Claude、Bard 等。

新的架構於 2020 年已經出現,例如 Performer、Longformer 和 Reformer,旨在提高超長序列的注意力效率。目前其他人正在嘗試混合方法,將 Transformer 區塊與其他專用層結合。這個領域絕非停滯不前。展望未來,每一項新提案都將受到審查、興奮,甚至恐懼。

一文搞懂 Transformer(總體架構 & 三種注意力層)

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自製 A.I. 聖誕音樂專輯

Christmas Special by @elbarto | Suno 按此收聽 - Merry Christmas and a Happy New Year

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Whisk – Google Deepmind 新整合

Google Labs 宣佈了幾個重要更新。除影片生成外,Whisk 最受矚目! Google 推出了Veo 2 和 Imagen 3 的改良版本,分別在影片和圖片生成方面達到業界頂尖水準,並整合到 VideoFX 和 ImageFX 工具中。 此外,一個名為 Whisk 的新工具也正式亮相,它允許使用者以圖片作為提示,結合 Imagen 3 和 Gemini 的技術,創造出獨特的影像。 文章最後還介紹了這些工具的應用範圍以及未來發展計畫,例如在 YouTube Shorts 和 Vertex AI 上的整合。 整體而言,文章旨在展示Google在AI影像與影片生成技術上的最新進展,以及其對提升使用者創造力和拓展應用場景的努力。

Google Labs 宣佈了幾個重要更新。除影片生成外,Whisk 最受矚目!

Google 推出了Veo 2 和 Imagen 3 的改良版本,分別在影片和圖片生成方面達到業界頂尖水準,並整合到 VideoFX 和 ImageFX 工具中。 此外,一個名為 Whisk 的新工具也正式亮相,它允許使用者以圖片作為提示,結合 Imagen 3 和 Gemini 的技術,創造出獨特的影像。 文章最後還介紹了這些工具的應用範圍以及未來發展計畫,例如在 YouTube Shorts 和 Vertex AI 上的整合。 整體而言,文章旨在展示Google在AI影像與影片生成技術上的最新進展,以及其對提升使用者創造力和拓展應用場景的努力。

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Motion Prompting 可控影像模型

用於控制影片生成模型 利用 點軌跡 (point trajectories) 作為提示,以極其靈活的方式編碼單點或大量點的運動,甚至包含物體運動、場景變化、遮擋和稀疏運動。 研究者訓練一個以任意動作為條件的影片生成模型,並透過設計不同的 動作提示 來操控影片生成結果,例如控制物體運動、模擬物理現象、控制攝影機視角,甚至是動作轉移和影像編輯。網站分享了不同參數(如軌跡密度、文字提示)對結果的影響,並與其他相關方法進行比較。

Categories: 多模態模型, 影像處理, 新聞

Google Agentspace 企業整合平台

一個將生成式 AI 與企業數據整合平台。 它透過三個主要功能提升企業效率:首先,使用 NotebookLM 提供新型態的數據互動方式,例如語音摘要等,讓員工更容易理解複雜資訊;其次,它整合了 Google 的搜尋能力,建構 企業內部的多模態搜尋代理程式,讓員工能快速且全面地找到所需資訊,無論數據結構為何或語言為何;最後,它能建立 客製化的 AI 代理程式 來自動化業務流程,藉此提升各部門的工作效率,例如行銷、財務和工程部門。文章並以多個客戶案例佐證 Agentspace 的效益,並強調其安全性與合規性。

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Generating Worlds 產生 360° 影片

一個從單一影像生成 3D 世界的人工智慧系統 你可使用任何圖像並以 3D 方式探索它。

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