智能語言模型自我修正：self-RAG技術的簡介
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MobiLlama：0.5B 能在手機上運行的小型語言模型
TimesFM – 預訓練時間序列基礎模型
Google Research 發佈 TimesFM，這是一個基於 Transformer 的 200M 參數基礎模型，用於時間序列預測。 TimesFM 經過近 100B 個資料點的訓練，具有零樣本預測效能
這個 預訓練時間序列基礎模型（Time Series Foundation Model），可用於時間序列預測。它是一種基於 Transformer 的模型，在大量時間序列數據上進行了預訓練。TimesFM 可以用於各種時間序列預測任務，包括：
- 銷售預測
- 庫存管理
- 需求預測
- 異常檢測
- 設備故障預測
TimesFM 是由 Google Research 開發的預訓練時間序列基礎模型（Time Series Foundation Model），可用於時間序列預測。它是一種基於 Transformer 的模型，在大量時間序列數據上進行了預訓練。TimesFM 可以用於各種時間序列預測任務，包括：
- 銷售預測
- 庫存管理
- 需求預測
- 異常檢測
- 設備故障預測
TimesFM 的優點包括：
- **高準確性：**TimesFM 在許多基準測試中表現出最先進的準確性。
- **可解釋性：**TimesFM 可以提供其預測的解釋，這有助於用戶理解模型的決策。
- **可擴展性：**TimesFM 可以針對各種時間序列預測任務進行微調。
TimesFM 的工作原理是學習時間序列數據的表示。然後，它可以使用此表示來預測新數據點的值。TimesFM 使用的一種特殊技術稱為自注意力（self-attention）。自注意力允許模型學習序列中不同點之間的長期依賴關係。
TimesFM 已被用於各種應用，包括：
- **零售：**TimesFM 可用於預測零售產品的銷售額。這有助於零售商優化其庫存水平和促銷活動。
- **金融：**TimesFM 可用於預測股票價格和匯率。這有助於金融機構做出明智的投資決策。
- **製造業：**TimesFM 可用於預測機器故障。這有助於製造商防止停機和生產損失。
TimesFM 是一種強大的工具，可用於各種時間序列預測任務。它有可能在許多行業產生重大影響。
以下是一些關於 TimesFM 的其他資源：
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Keyframer – Apple 推出的生成式 AI 動畫工具
它使用大型語言模型 (LLM) 來從靜態圖像生成動畫
Keyframer 的工作原理是首先將用戶的描述轉換為 LLM 可以理解的表示。然後，LLM 使用此表示來生成一組關鍵幀，這些關鍵幀定義了動畫的每個時間步長中圖像的外觀。最後，Keyframer 使用這些關鍵幀來生成動畫
Keyframer 的優點包括：
- **易用性：**用戶可以使用自然語言描述來描述他們想要的動畫，無需任何編程或動畫知識。
- **靈活性：**Keyframer 可用於生成各種不同類型的動畫，包括簡單的移動動畫和複雜的角色動畫。
- **創造力：**Keyframer 可用於創建新穎而原創的動畫。
Keyframer 的一些示例用例包括：
- 創建動畫表情符號或貼紙
- 為演示文稿或營銷材料製作動畫圖形
- 創建動畫故事板或插圖
- 原型化動畫用戶界面
Keyframer 仍在開發中，但它有可能成為動畫師、設計師和任何想要創建動畫內容的人的強大工具。
以下是一些關於 Keyframer 的其他資源：
AI Directory
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FMA-Net 即將推出最強模糊影片修正
Meta 已著手訓練 Llama 3
MS-Vid2Vid (Video-to-Video)高清視頻生成大模型
國產 ModelScope 模型
本項目MS-Vid2Vid由達摩院研發和訓練，主要用於提升文生視頻、圖生視頻的分辨率和時空連續性，其訓練數據包含了精選的海量的高清視頻、圖像數據（最短邊>720），可以將低分辨率的(16:9)的視頻提
「MS- Video-to-Video」係一種深度學習模型，可以將一段視頻轉換成另一種風格、場景轉換、動作等操作。例如，可以將一段日本動畫轉換成中國水墨畫風格，或者將一段街頭表演轉換成動畫風格。
MS-Vid2Vid-XL 和 Video-to-Video 第一階段相同，都是基於隱空間的視頻擴散模型(VLDM)，且其共享相同結構的時空UNet(ST-UNet)，其設計細節延續我們自研 VideoComposer，具體可以參考其技術報告。
Civitai 推出俱樂部
Civitai 本週推出了俱樂部 —— 一個為創作者提供類似 Patreon 平台，讓為 Creator 提供以 Buzz 貨幣與用家進行交易。讓創作者分享他們的獨家創作，並討論如何充分利用這些東西。
Civitai 為提供獨家內容的創作者提供更好的體驗，並為所有人的永續發展鋪平道路。 可是，Civitai 遇到了一些障礙，也看到了一些強烈反對。
最終 Civitai 以民主方式決定未來，讓所有用戶提出一些想法，集思廣益，可以幫助創作者實現永續發展。 也許這些的結合可以成為我們未來成功的秘訣？
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Google Bard 2023 12 月更新
要避免 GPT 出現越來越嚴重的錯誤內容，唯有不斷改進現有的演算法。我相信 Bard 採用 Gemini 的 Multimodol 模型就是一種新嘗試。
Google Bard 最初是基於 LaMDA，但後來轉用 PaLM 和 Gemini。
- 2023 年 3 月：Bard 在有限的容量下推出，由 LaMDA 提供支持。
- 2023 年 5 月：Bard 擴展到其他國家，並轉向 PaLM，另一個來自 Google AI 的強大語言模型。
- 2023 年 10 月：Bard 採用 Gemini，這是一個針對對話任務而特別設計的更先進的 LLM。
因此，儘管 LaMDA 在早期開發中起到了至關重要的作用，但目前依賴 Gemini 的能力來生成文本、翻譯語言、創作不同類型的創意內容，以及以一種信息豐富的方式回答您的問題。
以下是總結這些模型差異的一個表格：
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