阿里云【AI24小时】2024年4月9日

1.北大开源aiXcoder-7B代码大模型，聚焦真实开发场 >> 点击查看原文

北京大学软件工程研究所孵化的aiXcoder团队最近开源了一款名为aiXcoder-7B Base版的代码大模型，专为企业软件开发场景设计，便于私有化部署。aiXcoder-7B Base版在HumanEval、MBPP和MultiPL-E三大评测集上的表现超过了340亿参数的Codellama，显示出其在代码生成补全能力和跨文件能力方面的优越性。该模型特别适用于企业级软件项目，在真实开发场景下的效果经过测试证明是最佳的，能够理解复杂的代码上下文信息，并进行智能化的代码生成和补全。

2.Weitu AI首秀，打造多模态Native技术和产品 >> 点击查看原文

Weitu AI，一家全力打造多模态Native产品的公司，其创始人王历伟博士在介绍时，特别强调了“多模态Native”这个关键词 。就在前不久，Weitu AI推出了自家的150亿参数多模态大模型WeituAI 1.0，在诸多国际权威评测榜单如MMMU[1]，MMBench[2]，CMMMU[3]，SEED-Bench[4]和MM-Vet[5]等上一路高歌猛进。虽然参数规模不算大，但不仅力压200亿参数量以下的同量级模型，甚至在一些榜单直接超车LLaVA-NeXT-34B、MM1-30B-Chat等更大模型。

3.刚刚，又有20亿巨款砸向AI，产业场景里的AGI>> 点击查看原文

大模型浪潮下，LLMs对世界的理解局限于单一语言模态。要实现对世界更完善的理解，本质上需要融合语言、图像、视频等多模态数据和知识，这是大模型发展的必然趋势。为此，特斯联提出“大模型+系统”的产业落地路径——即由与具体场景深度结合的领域模型切入，通过场景定义的系统,克服跨模态数据的建模难题，并由此使领域模型逐步具备跨模态能力，这是短期内大模型得以在场景中规模化落地的更快路径。

4.被用钱投票的“具身智能”，将如何引领AI的下一个浪潮？ >> 点击查看原文

英伟达GEAR实验室的联合创始人JimFan博士在推特上表示：“2024年将是具身机器人、AI仿真之年。”无独有偶，资深机器人专家Eric Jang不久前曾预言，“ChatGPT 曾在一夜之间出现。我认为，有智慧的机器人技术也将如此。”现如今，具身智能已经被用钱投票，不久前，人形机器人初创公司Figure宣布，已从亚马逊创始人贝索斯、英伟达、OpenAI和微软等巨头那里筹集了约6.75亿美元的资金，公司估值26亿美元。而Figure本身，成立于2022年。从OpenAI 宣布介入与之合作，到今天它们共同推出一个能够自主对话和决策的机器人，只有13天。

5.AI智习室，教培行业转型新出路？ >> 点击查看原文

双减政策落地后，对学科类培训机构的学科培训时间、内容、方式等进行了严格限制，同时也鼓励学校和机构探索新的教育模式，如一站式教学工具、AI 辅助教学等。虽然学科类培训被禁止，但是家长对孩子学习能力培养的需求并没有消失，而且学生多出来的课余时间如何规划也成为了亟待解决的问题。AI 智习室提供的智能学习空间、个性化学习方案和学习辅导服务则完美地契合了市场需求，这也让在「双减」中受到重创的教培机构看到了一条可行的发展路径。

1. 1000行C语言搓出GPT-2，AI大神Karpathy新项目刚上线就狂揽2.5k星 >> 点击查看原文

AI领域的知名人物Karpathy发布了一个新项目，该项目通过仅使用1000行C语言代码完成了GPT-2模型的训练，无需依赖大型的PyTorch和cPython库。这个名为llm.c的项目在GitHub上线数小时内迅速获得了2.5k星标，显示出社区对这一简化大型语言模型（LLM）训练方法的高度兴趣。Karpathy选择GPT-2作为项目的起点，因为它是大型语言模型发展史上的一个重要里程碑，并且其模型权重是公开可获取的。

2. 空间计算的终局之争：Meta的最新答案是AI+AR >> 点击查看原文

日前，在Reality Labs 成立 10周年之际，Meta 发布了一篇博客文章，并在末尾预告将推出有史以来的第一副 AR 眼镜，这款产品会将现有的两个空间计算的产品线（Quest 3 和雷朋 Meta 智能眼镜）整合起来，形成AI+AR眼镜的新形态产品。

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