Opera表示其具有生成式人工智能技术的浏览器已经准备好供公众使用。

本文提供了关于如何运用人工智能而不牺牲质量的见解。人工智能应该被用作提升生产力、想象力和创造力的工具，而不是自动化的手段。

AI模型的训练数据质量对于获得良好性能非常重要。在代码模型中，数据去重往往非常重要。对于文本而言，目前尚不清楚它是否同样重要。然而，无论如何，本博客介绍了用于去重文本样式数据的技术。

Gato于一年前发布，立即成为热门话题。建立在Gato之上的RoboCat是一个具有语言能力的机器人系统，可以在不到100个步骤中学习新任务。这似乎是语言能力机器人领域迈出的一大步。

Autolabel是一个Python库，可以使用你选择的任何大型语言模型（LLM）来标注、清理和丰富文本数据集。

Clip2Protect项目引入了一种创新的两步方法，以确保面部隐私，特别是在强大的人脸识别系统的时代。它创建了看起来自然，但能欺骗人脸识别软件的'化妆'脸，相比之前的隐私增强方法，显示出更好的性能。

这项研究介绍了LOw-Memory Optimization（LOMO），这是一种旨在显著减少大型语言模型（LLM）训练所需资源的优化器，目前这一过程需要大量的GPU资源。LOMO的创新方法使得只需使用一台具有8个RTX 3090 GPU（每个具有24...

这篇文章由a16z撰写，讨论了一些新兴的LLM应用架构，包括联邦学习、边缘计算和无服务器计算。这些架构为LLM提供了新的扩展方式和更高效的运行方式，可能会在未来推动LLM的广泛应用。