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AI精选(125)-人工智能领域内的最新进展: ElevenLabs 发布新的Turbo 2.5模型

2024-07-22 0 15,721

速度提高了3倍 支持中文等32种语言
• 支持印地语、法语、西班牙语、普通话和其他共32种语言
• 速度提高了3倍,延迟降低到了300毫秒
• 首次支持越南语、匈牙利语和挪威语的文本到语音转换。
• 与 Turbo v2 相比,英语文本到语音的速度提高了 25%。
• 现有用户只需更新API的 modeL_id即可轻松切换到新模型。
试用:elevenlabs.com.au

AI精选(125)-人工智能领域内的最新进展: ElevenLabs 发布新的Turbo 2.5模型

UCLA的研究表明,AI在前列腺癌检测中的准确率显著高于医生,提供了更精准的诊断和治疗选择,有助于减少传统治疗的副作用。然而,AI的应用需谨慎考虑数据质量、隐私保护和成本等因素。
创建3D癌症估计图,有助于确定患者适合的治疗方法,如局部治疗或更激进的治疗(如根治性前列腺切除术或放射治疗)。
来源:https://nypost.com/2024/07/20/lifestyle/ai-detects-cancer-with-17-more-accuracy-than-doctors-ucla-study/

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AI 投资与收入差距:AI 的投资热潮导致基础设施建设迅速扩张,但实际收入增长远远跟不上,形成了一个巨大的“$600B 缺口”。供应与需求变化:GPU 供应短缺问题得到缓解,大型云服务提供商的 GPU 库存增加,但 AI 收入依然集中在 OpenAI 等少数公司。技术进步与投资风险:Nvidia 的新一代 B100 芯片预示着性能的显著提升,但也可能引发新一轮的需求激增和投资风险。定价权力和市场竞争:GPU 数据中心的定价权力趋弱,随着市场竞争的加剧,价格可能迅速降至边际成本。长远视角与建设者回报:尽管存在短期的投资泡沫风险,AI 技术将长期创造巨大经济价值,专注于为用户提供价值的公司建设者将获得丰厚回报。AI’s $600B Question | Sequoia Capital[2]

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OpenAI 首位投资人 Vinod Khosla 预测,AI 将使专业知识免费化,通过大型语言模型成本的大幅下降,重塑知识获取方式。随着 AI 技术的进步,许多资源的成本将趋近于零,导致通货紧缩的不可阻挡趋势,特别是在劳动力密集型服务领域。Khosla 强调,AI 将带来价值观的转变,人类可能会为独特的体验支付更高的价值,而非仅仅是信息或服务。在 AI 经济中,小型模型与大型模型将各自扮演不同角色,小型模型在低延迟响应方面表现出色,但大型模型在智能水平上不可替代。Khosla 提出 AI 技术将对多个行业产生深远影响,包括医疗、教育等领域,将专业知识更广泛地整合和应用,创造新的商业模式和增长点。OpenAI 首位投资人:AI 会让所有专业知识免费,通缩将不可阻挡[3]

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2024 年上半年,全球 AI 初创融资达 355 亿美元,美国公司占据超过一半,显示了 AI 领域投资的热烈。五家 AI 公司完成了超过 10 亿美元的融资,其中 xAI 以 60 亿美元 B 轮融资尤为醒目,估值达 240 亿美元。融资的 AI 初创公司遍布多个领域,包括机器人技术、生物人工智能、数据安全、AI 编码助手等。高调融资的公司包括 AlphaSense(6.5 亿美元 F 轮)、Scale AI(10 亿美元 F 轮)和 Bright Machines(1.06 亿美元 C 轮)等。这一波融资不仅提升了 AI 初创公司的市场地位,也加速了 AI 技术在各行各业的应用和创新。一共 28 家!盘点今年融资 1 亿美元以上的“美国 AI 独角兽”[4]

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AI 技术,尤其是 ChatGPT,对自由职业者产生了分化影响:一些人的收入减少至历史低点,而另一些人的收入增长了 40%。影视行业概念艺术家里德·索特恩的收入大幅下降,反映了 AI 技术可能带来的负面影响。自由撰稿人珍妮弗·凯莉的案例展示了 AI 技术如何导致传统写作职业的需求减少。文章强调了版权保护和《华尔街日报》订阅的重要性,以支持内容创作和合法分发。热门文章和视频涉及中国经济、技术发展、社会文化等多个领域,显示了新闻媒体关注的广泛话题范围。# AI 不会取代你的工作?看看自由职业者的故事吧[6]

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重要的是这个模型开源了全链路的所有训练过程和素材。 包括预训练的数据集、数据处理过程、训练过程和评估组件。 模型的MMLU测试表现也与Mistral-7B-v0.3 和 Llama 3 8B 相当。
地址:https://huggingface.co/apple/DCLM-7B

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Crashbench 是一个专门针对大型语言模型(LLM)的基准测试工具,用于评估它们在软件缺陷发现和报告方面的能力。该项目位于 GitHub,采用 GPL-3.0 许可证,目前拥有 2 个星标、1 个叉子和 3 个观察者。项目包含关键文件 crashbench.py、config.ini 和 tests 文件夹,后者用于存放测试用例。提供了多种使用示例,包括通过 OpenAI 和 Neuroengine AI 提供商运行测试,以及如何配置自定义 OpenAI 风格的端点。性能领先板(V1)展示了不同 LLM 的评分,而 models-scores.png 图像直观地展示了这些结果。

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