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🚨 Google 刚刚发布了 Gemini Pro 1.5，这是其 AI 模型的下一个版本，具有超过 1,000,000 个令牌上下文长度。 该模型现在可以一次性理解整本书、整部电影和播客系列。 这远远超过了所有其他竞争对手的聊天机器人上下文窗口。 Gemini Pro 1.5 现在使用专家混合 (MoE) 方法来实现更高效的培训和更高质量的响应。 令人印象深刻的是，谷歌在 12 月发布了 Pro 1.0 并于上周发布了 Advanced 后，于 2 月中旬发布了 Pro 1.5。

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今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。 其实 HuggingChat 也不错的 你可以在这里体验所有的开源大语言模型
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前端已死！这次是真的了， Nano banana Pro杀死设计师，没有人反对吧。 刚刚发布的Gemini 3 flash 就是杀死前端的大模型， Google强调Gemini 3 flash擅长编码和代理功能，可以实现快速、迭代开发，性能优于3 Pro的代理编码技能。 来看搜集的最新10多个Gemini 3 Flash 前端实测案例：👇 via:Sai
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Tony出海

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Google 推出 Gemini 2.5 Computer Use 模型 今年早些时候，Google 就宣布了将通过 Gemini API 为开发者带来直接操控电脑界面的 AI 能力。今天，Google 正式推出了 Gemini 2.5 Computer Use模型（Gemini 2.5 Computer Use model）。 这个专门的模型基于 Gemini 2.5 Pro 强大的视觉理解与推理能力构建，可以让 AI 智能体像人类一样，直接点击、滚动、输入文字，实现与网页或应用的交互。这一技术在多个网页和移动端界面的任务基准测试中，表现超越了当前领先的同类产品，而且反应速度更快。 开发者们现在就可以通过 Gemini API，在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中提前体验。
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宝玉

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字节发布了 Seedance 1.0 Pro 视频生成模型。就是即梦里面的视频3.0 pro 模型 提前测试了一下，发现这次字节的视频模型真的站起来了！！ 在提示词理解、画面细节、物理表现一致性理解等方面都无可挑剔 通过火山引擎调用，5 秒 1080P 视频 API 价格仅为 3.67 元 下面有详细的测试👇
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AI生图又上新货了，有个代号Mona-lisa-1的模型，据说能解决AI的塑料感，对比了一下确实比GPT-Image-2生成的更有真实质感，AI味没那么冲了。 网友一查，发现就是OpenAI自家货，现在模型发布都流行套马甲上盲测了吗？GPT Image 2登顶才四个月，继任者已经在排队了，迭代周期从年压到季度了。今天刚摸熟的工具，三个月后可能就过时了，要想跟上AI的步伐还是得自己多用啊。
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傅盛

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Veo3 和 Sora2 发布之后，AI 视频模型的发展趋势已经非常清晰，就是是音视频融合。 今天，国内的终于跟上节奏，火山引擎正式发布了Seedance 1.5 pro。 它采用了业界领先的音视频联合生成方案。 它在音画同步、方言演绎、运镜控制和叙事表达上展现了惊人的潜力。 这是我做的一组相声和方言的实测。
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Orange AI

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发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。 基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。 时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法 文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)： 对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集： 准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置： 在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控： 在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择： 通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用： 微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型： 用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)： 在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。
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2020年底，为了减少对中国工厂的依赖并实现多元化布局，苹果与印度的塔塔电子达成合作，使其成为其组装合作伙伴。然而就在上个月，由于塔塔电子遭遇网络安全漏洞，导致超过20万份关于iPhone 18 Pro和Pro Max的文件被泄露。被曝光的资料不仅包括具体内部零部件的布局图，甚至还有即将推出的iPhone 18的真实物理照片。更夸张的是，华强北的一个老哥竟然只用了24小时就把它给造了出来，甚至还在抖音上自己开了一场发布会。
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提前试了一下可灵刚发布的 2.5 Turbo 视频模型，太顶了！ 刚好前几天看到刚结束的世界渲染大赛 于是就测试了一下现在的 AI 视频模型距离顶级 CG 还有多远，没想到给了我很多惊喜 感兴趣可以看看，👇下面是具体测试：
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