智谱 AI 推出新一代基座模型 GLM-4,发起大模型开源基金
2024年01月16日,在「智谱AI技术开放日(Zhipu DevDay)」上,智谱AI发布新一代基座大模型 GLM-4,据称其整体性能相比 GLM3 全面提升 60%,逼近 GPT-4。
GLM-4 亮点:
- 支持更长上下文,单次提示词能处理的文本可达 300 页,上下文窗口长度最高达 128K
- 更强的多模态,文生图和多模态理解得到增强
- 支持处理 Excel、PDF、PPT 等格式的文件
- 可自动调用代码解释器进行复杂的方程或微积分求解
- 支持更快推理速度,更多并发,大大降低推理成本
- 增强了智能体能力
智谱AI还发布了 All Tools、GLMs、MaaS API、大模型科研基金、大模型开源基金以及「Z计划」创业基金等内容。
其中「大模型开源基金」包括三个「一千」:
- 第一个「一千」,是1000张卡。智谱AI将为大模型开源社区提供一千张卡,助力开源开发;
- 第二个「一千」,是1000万人民币。智谱AI将提供 1000 万元的现金用来支持与大模型相关的开源项目。
- 第三个「一千」是1000亿tokens。智谱AI将为优秀的开源开发者提供1000亿免费 API tokens。

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红帽正在开发 AI 工具
Red Hat 工程师 Jiri Kyjovsky透露称,他们正在开发一款名为"Log Detective"的 AI 工具,通过人工智能模型来帮助分析 RPM 包构建失败的原因。 viahttps://log-detective.com/ 该工具将利用 AI 模型来识别和解释构建失败,并提供简单的建议以解决问题。Log Detective 的目标是使 RPM 打包人员更容易找出构建失败的原因。他们正在训练 AI 模型,以便它能够理解 RPM 构建日志,并用简单的语言解释失败原因,并提供修复建议。 Log Detective 官网写道: 每个构建都会产生数千行输出,分割在多个日志文件中。相关的错误消息可能在任何地方。这就像大海捞针一样。 经验丰富的打包者有一种直觉,错误消息最有可能出现在哪里,但无论如何,这个过程都很乏味。新手则常常被复杂性所淹没,完全错过错误消息。 Log Detective 通过训练 AI 模型来理解 RPM 构建日志,并用简单的语言解释错误,提供修复方法的建议,开发者根本不需要打开日志。
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RWKV 元始智能完成种子轮融资,非 Transformer 架构的开源大语言模型
元始智能是一家国产开源非Transformer架构大语言模型提供商,其核心产品RWKV兼具Transformer和RNN的优势:推理效率高且恒定,显存占用少且恒定,支持无限上下文,对芯片友好。 近日,RWKV元始智能完成种子轮融资,投资方为陆奇于2018年创立的奇绩创坛和某匿名投资者。目前元始智能已开始继续融第二轮。 RWKV是国产开源的首个非Transformer架构的大语言模型,目前已经迭代到第六代RWKV-6。 RWKV作者彭博在2022年5月开始训练RWKV-2,当时只有1亿(100M)参数规模,后续在2023年3月训练了RWKV-4 140亿(14B)参数版本。 RWKV-5的15亿和30亿参数版本已发布,且70亿参数版本会在2024年1月发布。而RWKV-6的15亿和30亿参数版本将在2024年2月发布,然后将继续训练70亿和140亿参数版本。 RWKV-5和RWKV-6系列的特点是支持全球100+种语言,也支持几十种编程语言,目前可以在 https://www.rwkv.com/ 体验在线Demo。
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