大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)

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大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)

资讯

01

亚马逊聘用机器人AI初创公司Covariant创始人

亚马逊于8月31日宣布,已聘用了机器人AI初创公司Covariant的三位创始人——Pieter Abbeel、Peter Chen和Rocky Duan——以及该公司大约四分之一的员工。此外,亚马逊还签署了一项非独占许可协议,可以使用Covariant的机器人基础模型。
Covariant此前致力于为机器人创建人工智能模型,特别是在仓库环境中应用的机器人手臂。亚马逊计划将这些AI技术整合到其现有的机器人队列中,以提高性能并为客户创造实际价值。
这种招聘策略与亚马逊此前对Adept AI初创公司创始人的类似操作相似,被业内称为“反向收购”。这种策略可以在不完全收购现有初创公司的情况下,获得新的技术和人才。
Covariant将继续在Ted Stinson和Tianhao Zhang的领导下运营,公司表示将继续致力于将Covariant Brain技术应用到全球各行业的生产环境中,包括服装、健康美容、杂货和制药等领域。

大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://techcrunch.com/2024/08/31/amazon-hires-the-founders-of-robotics-ai-startup-covariant/

02

NightCafe:早于Midjourney的AI艺术创作平台仍然活跃

NightCafe是由澳大利亚凯恩斯的Elle和Angus Russell夫妇创办的AI艺术生成平台,虽然没有Midjourney那样广为人知,但它在成立五年来取得了显著成功。NightCafe最初是一个提供AI生成艺术品的网站,但因用户对购买壁画的需求不足,最初的商业模式失败。然而,通过引入图像生成信用系统和整合先进的AI模型,NightCafe迅速实现盈利。
目前,NightCafe拥有超过2500万用户,生成了接近十亿张图像。其收入模式包括按需购买图像生成积分和订阅服务。尽管AI艺术领域竞争激烈,NightCafe通过聚合多种AI模型并构建强大的社区,成功吸引了大批忠实用户。
NightCafe在法律和内容监管方面面临挑战,尤其是在版权问题上。平台通过严格的审核制度和内容报告机制,尽量规避法律风险。尽管如此,NightCafe仍面临AI艺术领域潜在的法律变革带来的不确定性。
尽管如此,NightCafe保持了稳健的增长,并计划继续专注于为用户提供丰富的AI模型选择和良好的社区体验,而非追求外部投资或扩展企业级产品。
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://techcrunch.com/2024/08/31/before-midjourney-there-was-nightcafe-and-its-still-kicking/
03

OpenAI加持,1X消费级人形机器人亮相

OpenAI 支持的机器人创业公司 1X 推出了专为家庭设计的双足人形机器人原型 NEO Beta。NEO 身高 165 厘米,体重 30 公斤,步行速度可达 2.5 英里/小时,跑步速度 7.5 英里/小时,运行时间为 2 到 4 小时。NEO 具备高承重能力,可执行复杂家务,如整理高脚杯、做饭递送物品等,且全程静音,主要通过眼神和手势与用户沟通。NEO 的设计模仿人类肌肉组织结构,既强壮又温和,能够自然地在实际空间中导航,并适应复杂环境。
1X 强调 NEO 的安全性,计划在部分家庭中部署少量 NEP 装置进行研究和开发,收集重要反馈。NEO 的设计基础源于 1X 早期产品 EVE,在此基础上进一步成熟,适用于安保、物流、制造等行业,并具备为行动不便者提供支持的潜力。1X 结合具身人工智能技术,致力于打造通用家庭机器人,使其不断学习和改进,逐渐融入人类生活环境。
1X 于 2014 年成立,并与 OpenAI 合作,将人工智能与机器人技术相结合,专注于安全且实用的家庭机器人产品。近期,1X 获得了来自 OpenAI 的巨额投资支持,进一步推动了人形机器人技术的发展。
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://mp.weixin.qq.com/s/9a9LTR1Jmd3pjVbuL2JHiQ
04

用 100 条轨迹数据,你也可以训练一个抓取乐高积木的机器人

HuggingFace 的机器人科学家 Remi Cadene 展示了如何通过 100 条轨迹数据,在 Mac 或 PC 上训练数小时,创建一个可以抓取乐高积木的机械臂。这表明机器人技术的入门门槛远比想象中更低。Cadene 领导的 LeRobot 项目基于全球最大的众包机器人数据集,旨在将 AI 应用于现实世界,推动开源机器人技术的发展。通过详尽的教程和视频指导,用户可以轻松订购、组装和训练 Koch v1.1 机器人,实现自主操作。LeRobot 已在开源社区引起反响,并计划推出更实惠和强大的机器人模型,以推动机器人领域的进一步发展。
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://mp.weixin.qq.com/s/GnrEPlKt-8CPhrMcwGRfaA
05

对话前总教练罗博深:不看好AI教育,不建议AI辅助学数学

在中国奥数队的五连冠被美国队终结后,美国前奥数教练罗博深(Po-shen Loh)成为焦点。他在执教期间带领美国队取得多次胜利,并被认为是美国奥数崛起的关键人物。今年虽然他已不再担任教练,但仍在幕后为美国队提供支持。
罗博深专注于数学、概率论和计算机科学,并在教育领域表现出色。他对AI在教育中的应用持谨慎态度,认为AI虽然在解题上表现优异,甚至超越了人类选手,但数学的核心在于思考与逻辑,而非单纯依赖AI。他强调教育应回归人本质,通过独立思考与合作解决问题,培养学生的好奇心和探索精神。
在教育模式的创新上,罗博深创建了一个由高中生为更小的学生直播授课的项目。这一项目将数学教育与娱乐结合,通过培养高中生的表达能力和共情力,推动他们成为更具影响力的未来领导者。罗博深的目标是通过这个系统,实现教育的规模化,帮助更多青少年在AI时代中成长为有责任感和人性关怀的优秀人才。他希望这种教育模式能够加速教育系统的迭代,让更多学生受益,并最终培养出关注人类福祉的未来精英。
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://mp.weixin.qq.com/s/BVyuq9bugfvhJpkLV3G8GA

推特

01

NEO Beta机器人:为人类设计,为家庭打造

推出NEO Beta。
为人类设计,为家庭打造。

高赞评论:这里面绝对是个人!

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02

Raschka分享为期3小时的编码研讨会,内容包括如何实现、训练和使用LLMs

如果你这个周末有时间深入了解大型语言模型(LLMs)并想理解它们的工作原理,我准备了一个为期3小时的编码研讨会,内容包括如何实现、训练和使用LLMs:
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://x.com/rasbt/status/1829832551906574474
03

Cheema分享:对比Apple M芯片和H100

关于Apple M芯片的功耗效率。
使用MLX后端的 @exolabs_ 可以让每台MacBook Pro M3 Max的GPU达到接近100%的利用率。该GPU拥有128GB的内存(带宽约400GB/s),功耗约为40瓦,fp16性能约为30 TFLOPs。
MacBook Pro M3 Max GPU的性能指标如下:
  • 每瓦性能:0.75 TFLOPs 每瓦
  • 每瓦内存:3.2 GB 每瓦
  • 每瓦内存带宽:10 GB/s 每瓦
H100 GPU拥有80GB的内存(带宽约2000GB/s),功耗约为700瓦,fp16性能约为1000 TFLOPs。
H100的性能指标如下:
  • 每瓦性能:1.42 TFLOPs 每瓦(+89%)
  • 每瓦内存:0.11 GB 每瓦(-96%)
  • 每瓦内存带宽:2 GB/s 每瓦(-80%)
虽然H100的每瓦性能远高于MacBook Pro M3 Max GPU,但在每瓦内存和每瓦内存带宽方面,MacBook表现显著更优。
在内存或内存带宽成为瓶颈的工作负载中,MacBook的效率要高得多。例如,MoE推理(批处理大小=1)需要大量的GPU内存来保持所有专家模型在GPU内存中,但只需要较少的FLOPs,因为任何时候只有1到2个模型在运行。
如果你需要最大化原始计算能力,选择H100。如果不是,Apple硬件可能值得考虑。
感谢 @kuzco_xyz 提供的mactop工具以及 @awnihannun 提供的MLX工具。
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://x.com/ac_crypto/status/1829881505012990100
04

CodeHagen:1.5小时为Propdock完成仪表盘,点击任意商业物业,一键计算整个物业,分析数据并自行输入

我用了1.5小时做的… 🤯
@cursor_ai + @v0 让初步的MVP开发速度超快。我在1.5小时内为Propdock制作了这个仪表盘。
◆ 点击任意商业物业 🇧🇻
◆ 一键计算整个物业
◆ 分析数据并自行输入
该项目是开源的,如果你有兴趣,可以查看 ✨

大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://x.com/CodeHagen/status/1829857742409916716

05

SkalskiP分享足球AI可视化视频:这可能是我迄今为止制作的最酷的足球AI可视化

这可能是我迄今为止制作的最酷的足球AI可视化。

大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://x.com/skalskip92/status/1829531618169729269

06

关于变压器中的多层感知层,以及大型语言模型可能如何存储事实

Grant Sanderson:我刚刚发布在YouTube上的视频摘录(关于Transformer中的多层感知层,以及大型语言模型可能如何存储事实)

大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://x.com/3blue1brown/status/1829860398197346352

产品

01

SeekAll

SeekAll 是一款 Chrome 扩展程序,简化用户在多个平台上进行搜索的过程。它允许用户通过单击一次按钮,在各种 AI 搜索引擎和传统搜索引擎上同时获取结果。
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://seekall.ai/
02

Elisi

Elisi 是一款 AI 驱动的目标管理应用,希望可以帮助用户提高生产力和克服拖延。它提供个性化服务、任务实时反馈和进度跟踪等,将科学方法和正念练习相结合,帮助用户制定可行的行动步骤,在过程中帮用户提升自信心并实现目标。
大模型日报(8月31日~9月1日 资讯篇)https://www.elisiapp.com/
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    — END —

原创文章,作者:LLM Space,如若转载,请注明出处:https://www.agent-universe.cn/2024/09/13220.html

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