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Merry Christmas 2023

比較 6 個亞洲人模型

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Apple 開放 MLX 機器學習 API

GitHub – ml-explore/mlx: MLX: An array framework for Apple silicon

MLX: An array framework for Apple silicon. Contribute to ml-explore/mlx development by creating an account on GitHub.

Awni Hannun 宣怖 Apple 正式開放 ML Framework 並於 GitHub 設立模型庫及應用介面範例。各種使用MLX 框架的獨立範例。

MNIST範例是學習如何使用 MLX 的良好起點。

一些更有用的例子包括：

Transformer 語言模型訓練。
使用LLaMA或Mistral產生大規模文字。
使用Mixtral 8x7B 的專家混合 (MoE) 語言模型
使用LoRA進行參數高效率微調。
使用穩定擴散產生影像。
使用OpenAI 的 Whisper進行語音辨識。
使用BERT進行雙向語言理解
使用GCN對圖結構資料進行半監督學習。

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Gemini AI – 2023-12-13 正式上線！

Google 發佈最強AI大模型！

Gemini 是史上最強大、最通用、專為多模式而設計，並推出三種不同大少的模式進行最佳化：Ultra、Pro 和 Nano。

從今天開始，Google Bard 將使用 Gemini Pro 的微調版本來進行更高級的推理、計劃、理解等。這是 Bard 自推出以來最大的升級。它將在 170 多個國家和地區提供英語版本，我們計劃在不久的將來擴展到不同的模式並支援新的語言和地點。

原生多模態（Natively Multimodel)：Google Gemini 的突破

以往創建多模態大模型的方法，通常是先分別訓練文本、圖像、音頻等單一模態的模型，然後將它們拼接在一起。這樣的模型雖然在某些特定任務上表現不錯，不過面對更具概念性，或者複雜推理的任務，往往表現不太理想。

Gemini 提出了原生多模態的概念，即從一開始就對不同的模態進行整合訓練，然後用額外的多模態數據進行微調。這樣訓練出來的模型可以更好地理解不同模態之間的關係，從而提高在複雜任務上的表現。

Google 還將 Gemini 引入 Pixel。 Pixel 8 Pro 是第一款運行 Gemini Nano 的智慧型手機，它支援記錄器應用程式中的 Summarize 等新功能，並從 WhatsApp 開始推出 Gboard 中的智慧回覆功能，明年還將推出更多訊息應用程式。

在接下來的幾個月中，Gemini 將出現在我們更多的產品和服務中，例如搜尋、廣告、Chrome 和 Duet AI。

Google 已經開始在搜尋器中試驗 Gemini，它使用戶的搜尋生成體驗 (SGE) 更快，延遲減少了 40%，同時品質也提高了。

Google 谷歌 Gemini 碾压 GPT-4！人类最强 AI 模型问世，迈出 AGI 的第一步 | 回到Axton

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Lyria 改變未來的音樂創作方法

Google DeepMind 即將推出 Lyria

最先進的音樂生成模型和兩項新的人工智慧實驗，旨在開闢一個新的創造力遊樂場

從爵士樂到重金屬，從電子音樂到歌劇，音樂是一種深受人們喜愛的創意表達形式。到目前為止，由於歌詞、旋律、節奏和人聲複雜且層次豐富，創作引人入勝的音樂對於人工智慧 (AI) 系統來說尤其具有挑戰性。

今天與 YouTube 合作，宣布推出 Google DeepMind 的 Lyria，這是我們迄今為止最先進的人工智慧音樂生成模型，以及兩項旨在為創造力開闢新遊樂場的人工智慧實驗：

Dream Track – YouTube Shorts 中的一項實驗，旨在透過音樂創作幫助加深藝術家、創作者和粉絲之間的聯繫。
音樂人工智慧工具——我們與藝術家、歌曲作者和製作人一起設計的一套工具，以幫助加強他們的創作過程。

為了開發這些項目，我們匯集了來自 Google 各地的技術專家以及眾多世界知名藝術家和歌曲作者，共同探索生成音樂技術如何負責任地塑造音樂創作的未來。我們很高興能夠建立新技術，以增強專業音樂家和藝術家社群的工作，並為音樂的未來做出積極貢獻。

Google DeepMind，前稱DeepMind科技（DeepMind Technologies Limited），是一家英國的人工智慧公司。公司建立於2010年，在2014年被Google收購。

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離「AI 會自己思考」還有多遠？

我們離「AI 會自己思考」還有多遠？科學家：不管有沒有意識，現在就該監控｜104職場力

ChatGPT看似「人」一般的回應，讓愈來愈多人關注「AI是否有意識」，現在學界認為圖靈測試不足以評估AI是否具智力，原因是學界尚未就「有效測量意識的方法」達成共識。事實上，無論意識的討論走到什麼地步，AI本身就帶有風險：假訊息、仇恨言論、錯誤知識、煽動衝突、惡意軟體、取代勞動造成失業者心理健康危機⋯⋯，不用等到AI有天覺醒並控制人類的時刻，現在，它就值得所有人將注意力放在風險監管上。