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Tokenization，再见！Meta提出大概念模型LCM，1B模型干翻70B？
最近，受人类构思交流的高层级思路启发，Meta AI研究员提出全新语言建模新范式「大概念模型」，解耦语言表示与推理。 网友Chuby兴奋地表示：「如果Meta的大概念模型真的有用，那么同等或更高效率的模型，其规模将更小。 比如说1B模型将堪比70B的Llama 4。
Meta 被曝敦促美加州法院阻止 OpenAI 转变为营利性企业，力挺马斯克
据《华尔街日报》今日报道，Meta正要求美加州总检察长阻止 OpenAI 转型为营利性企业的计划，标志其在硅谷两大AI巨头之间的争斗之间站在马斯克一边。
首个可保留情感的音频 LLM：Meta 重磅开源 7B-Spirit LM，一网打尽“音频 + 文本”多模态任务
Meta 开源了一个基础多模态语言模型 Spirit LM，基于一个 70 亿参数的预训练文本语言模型，交错使用文本和语音数据进行训练，使模型能够自由地混合文本和语音，在任一模态中生成语言内容。
OpenAI也要做消费类硬件了？Meta前AR眼镜负责人加盟
OpenAI 不仅专注于软件，还要深入硬件研究。 Meta 增强现实眼镜项目前负责人 Caitlin Kalinowski 宣布，她将加入 OpenAI，领导机器人和消费类硬件业务。 刚刚，Kalinowski 在领英上写道：「非常高兴地告诉大家我将加入 OpenAI，领导机器人和消费类硬件业务！
Sebastian Raschka最新博客：从头开始，用Llama 2构建Llama 3.2
十天前的 Meta Connect 2024 大会上，开源领域迎来了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。两个版本都是纯文本模型，但也具备多语言文本生成和工具调用能力。Meta 表示，这些模型可让开发者构建个性化的、在设备本地上运行的通用应用 —— 这类应用将具备很强的隐私性，因为数据无需离开设备。近日，机器学习研究员 Sebastian Raschka 光速发布长篇教程《Converting Llama 2 to Llama 3.2 From Scratch》。博文链接：《
刚刚，Llama 3.2 来了！支持图像推理，还有可在手机上运行的版本
今天凌晨，大新闻不断。一边是 OpenAI 的高层又又又动荡了，另一边被誉为「真・Open AI」的 Meta 对 Llama 模型来了一波大更新：不仅推出了支持图像推理任务的新一代 Llama 11B 和 90B 模型，还发布了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。不仅如此，Meta 还正式发布了 Llama Stack Distribution，其可将多个 API 提供商打包在一起以便模型方便地调用各种工具或外部模型。此外，他们还发布了最新的安全保障措施。真・Open AI
Meta 部署新网络爬虫机器人，为其 AI 模型收集大量数据
北京时间 8 月 21 日，近日，Meta 悄悄地发布了一款新的网络爬虫，用于搜索互联网并收集大量数据，为其人工智能模型提供支持。据三家追踪网络抓取器的公司称，Meta 新网络爬虫机器人 Meta External Agent 于上月推出，类似于 OpenAI 的 GPTBot，可以抓取网络上的人工智能训练数据，例如新闻文章中的文本或在线讨论组中的对话。根据使用档案历史记录显示，Meta 确实在 7 月底更新了一个面向开发者的公司网站，其中一个标签显示了新爬虫的存在，但 Meta 至今还没有公开宣布其新爬虫机器人。
Meta 发布 Llama 3.1 开源大语言模型：128K 上下文长度，405B 版可与 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 媲美
感谢Meta 今晚正式发布 Llama 3.1 开源大语言模型，提供 8B、70B 及 405B 参数版本。据介绍，Llama 3.1 系列改进了推理能力及多语言支持，上下文长度提升至 128K，首次推出 405B 参数的旗舰模型。Meta 称 4050 亿参数的 Llama 3.1-405B 在常识、可引导性、数学、工具使用和多语言翻译等一系列任务中，可与 GPT-4、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等领先的闭源模型相媲美。此外，8B 与 70B 参数的 Llama 3.1 模型与其他参数量相似
因监管问题，Meta 将不会在欧盟发布新的多模态 AI 模型
据 Axios 报道，Meta 在一份声明中表示，他们即将发布一个多模态的 Llama 模型，但由于监管环境的不确定性，该模型不会在欧盟发布。Meta 表示，这一决定也意味着即使在开放许可下发布，欧盟的客户和公司也无法使用多模态模型，Meta 将向欧盟的客户和公司提供仅支持文本（text only）的 Llama 3 模型。报道称，Meta 的问题不在于《人工智能法案》，而在于如何在遵守《通用数据保护条例》（GDPR）的同时，使用欧盟客户的数据来训练模型。Meta 表示使用当地数据进行训练，对于确保其产品正确反映该
Meta 推出 LLM Compiler 代码优化模型，可搭配其他 AI 改善代码生成 / 编译能力
Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型，该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造，主打代码优化，目前相关模型已登陆 Hugging Face，提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本，允许学术及商业使用，IT之家附项目地址如下：点此访问。Meta 认为，尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力，但此类模型在代码优化还有进步空间，目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型，能够模拟编译器对代码进行优化，或将“已经过优
Meta 发布基于 Code Llama 的 LLM 编译器：优化代码大小、反汇编
感谢Meta 官方在 X 平台宣布推出 LLM 编译器，这是一个基于 Meta Code Llama 构建的模型家族，具有额外的代码优化和编译器功能。这些模型可以模拟编译器，预测代码大小的最佳传递，并可反汇编代码，可以针对新的优化和编译器任务进行微调。Meta 在 HuggingFace 上公开了 LLM 编译器的 7B 和 13B 模型，采用宽松的许可协议，允许用于研究和商业用途。IT之家附链接：，LLM 在各种软件工程和编码任务中展示其能力，然而在代码和编译器优化领域的应用仍然未被充分探索。为了解决这一问题，M
Meta 发布 Llama 3，号称是最强大的开源大语言模型
感谢Meta 公司今天发布新闻稿，宣布推出下一代大语言模型 Llama 3，共有 80 亿和 700 亿参数两种版本，号称是最强大的开源大语言模型。Meta 声称，Llama 3 的性能优于 Claude Sonnet、Mistral Medium 和 GPT-3.5，IT之家附上 Llama 3 的主要特点如下：向所有人开放：Meta 开源 Llama 3 的 80 亿参数版本，让所有人都能接触最前沿的人工智能技术。全球各地的开发人员、研究人员和好奇心强的人都可以进行游戏、构建和实验。更聪明、更安全：Llama
全面超越ViT，美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA
半年多来，Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功（训练稳定、容易做 scaling）。沿袭 ViT 的研究思路，我们能否借助创新性的 LLaMA 架构，真正实现语言和图像的架构统一？在这一命题上，最近的一项研究 VisionLLaMA 取得了进展。VisionLLaMA 在图像生成（包含 Sora 依赖的底层的 DIT）和理解（分类、分割、检测、自监督）等多个主流任务上相较于原 ViT 类方法提升显著。论文标题：VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interfac
斯坦福和OpenAI提出meta-prompting，最强零样本prompting技术诞生了
在我们的工作群里，经常会有一位管理者来协调每个人的工作并汇总工作成果。近日，斯坦福大学的 Mirac Suzgun 和 OpenAI 的 Adam Tauman Kalai 提出了一种新的 prompting 方法：meta-prompting。类似于工作群，这种方法也是使用一个居中协调的指挥员（元模型）来协调使用不同用途的 AI 和其它工具。最新一代语言模型（尤其是 GPT-4、PaLM 和 LLaMa）已经成功拓展了自然语言处理和生成的边界。这些大规模模型可以解决许多不同任务，从写莎士比亚风格的十四行诗到总结复
吉他摇滚、电子音乐都能搞定，Meta开源音频生成新模型MAGNeT，非自回归7倍提速
MAGNeT 有望改变我们体验音乐的方式。在文本生成音频（或音乐）这个 AIGC 赛道，Meta 最近又有了新研究成果，而且开源了。前几日，在论文《Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer》中，Meta FAIR 团队、Kyutai 和希伯来大学推出了 MAGNeT，一种在掩码生成序列建模方法，可以直接在多个音频 tokens 流上直接运行。与以往工作最大的不同是，MAGNeT 是由单阶段、非自回归 transform
为了保持 AI 未来的开放性，Meta 和 IBM 发起联盟
编辑 | 白菜叶Meta、IBM 以及数十家初创公司和研究人员成立了一个联盟，捍卫更加开放和协作的人工智能开发方法，并与 OpenAI 和谷歌就该技术的未来展开了辩论与对抗。哲学辩论已成为人工智能未来的中心战场，人们越来越担心微软支持的 OpenAI 和谷歌将独自支撑这项对我们日常生活变得越来越重要的技术。IBM 首席执行官 Arvind Krishna 在周二宣布成立人工智能联盟的声明中表示：「这是定义人工智能未来的关键时刻。」ChatGPT 的创建者 OpenAI 和 Google 捍卫了大型语言模型的闭源系统
Meta教你5步学会用Llama2：我见过最简单的大模型教学
本文是 Meta 官网推出的 Llama2 使用教学博客，简单 5 步教会你如何使用 Llama2。在这篇博客中，Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤，以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源，并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。Meta 开源的 Llama 2 包括模型权重和初始代码，参数范围从 7B 到 70B。Llama 2 的训练数据比 Llama 多了 40%，上下文长度也多一倍，并且 Llama 2 在
爆火Llama 2一周请求下载超15万，有人开源了Rust实现版本
前些天，Meta 发布的免费可商用版本 Llama 2，可谓在 AI 界引起了巨大的轰动。