读懂NotebookLM,或许能治愈AI应用缺失症

想要深度利用NotebookLM的意义,首先应该看到其所代表的AI音频赛道本就有着更为宽阔的商业化空间。对于AI行业普遍存在的商业焦虑,AI+音频至少是一种纾解。在生活中大量太长不看的内容,都可以通过转换为音频的方式来提升触达效率。比如在谷歌内部,谷歌广告团队就在研究基于NotebookLM的生成能力来打造销售问答,从而对新人...

NoteBookLM的成功,谷歌自己也想复制 | 焦点分析

在模型从文本走到多模态后,用户如今也不需要再手动敲字和模型交互,直接说话已经十分流畅。NoteBookLM带来的启示是,要将大型语言模型的能力(智商、上下文长度、多模态等),转化为更能被用户消费的内容样态,其侧重点并非AI本身,而是场景定位和用户体验。今年10月发布的ChatGPT-canvas,就是OpenAI在交互设计的一次尝试。

AI日报:复旦、百度新模型可生成1小时长视频;全新ChatGPT Windows...

Meissonic是一款仅用十亿个参数就能生成高质量图像的开源AI模型。其采用了并行迭代优化的训练方法,使得在图像生成速度上比传统模型快99%。尽管参数量小,Meissonic在多项测试中表现超越更大模型,且能实现无训练的图像修补和扩展功能。AiBase提要:??紧凑设计的Meissonic适合普通游戏PC和未来的移动设备使用。

统信发布中国首款操作系统级端侧模型UOS LM,支持问答、翻译、创作等

元数据索引文件的保存和调用阶段,将向量化索引数据作为结构体数据来存储到电脑中,并通过向量化检索和大模型处理检索结果后,输出用户检索的内容。对于开发者,UOSLM提供了丰富的功能和灵活的扩展性,并提供了强大的文档支持,助力开发者简化AI应用开发流程,加速行业应用、业务系统的开发,拓展AI应用场景。AISDK...

大模型应用之困与异军突起的“埃森哲们”

《硅谷101》:关于界限不清晰这点,我有不同看法。以Google的NotebookLM为例,表面上它看起来像GPT,但实际上它的功能很独特。它能处理长文本并生成精确的总结,甚至能把播客内容转换成研究报告。它抓取关键点和细节的能力非常强,比很多记者的水平都高。这可能是基于Gemini的底层模型能力,特别是在长文本处理方面。

NotebookLM爆火背后:AI原生产品的核心洞察与创新

Raiza:Gemini模型非常强大,我们使用的是Gemini1.5Pro作为NotebookLM的基础模型(www.e993.com)2024年12月20日。在此基础上,我们还有一个强大的语音模型和音频模型。但我认为,真正的秘诀在于我们打造的一个叫做“内容工作室”(ContentStudio)的工具。你可以在NotebookLM中看到这个工具的线索,当你打开NotebookGuide时,它会采取一种有判断倾向的方...

再读凯恩斯

简单来说,IS—LM模型就是在一个纵轴代表利率、横轴代表产出的二维图形中有两条交叉曲线,即IS曲线和LM曲线。向右下方倾斜的IS曲线上各点代表了商品和服务市场的均衡,向右上方倾斜的LM曲线代表了货币市场的均衡,两条曲线的交叉点表示商品市场和货币市场同时实现了均衡。IS—LM模型是经济学教科书中的最基本模型,这里不...

OpenAI o1:使用限额提高,o1 模型深度解析

??预训练一个语言模型(LM):通过经典方法预训练一个语言模型,使其具备基本的语言生成能力。??聚合问答数据并训练一个奖励模型(RewardModel,RM):基于人类偏好数据训练奖励模型,为后续的强化学习提供反馈机制。??用强化学习(RL)方式微调LM:使用奖励模型提供的反馈,通过强化学习算法(如PPO)对预训练...

OpenAI翁荔提出大模型“外在幻觉”:万字blog详解抵抗办法、产幻...

有别于代指模型生成与现实不符、虚构、不一致或者毫无意义的内容,翁荔将LLM“幻觉”问题具体化为模型输出内容是虚构的,并且不基于所提供的上下文或世界知识。由此,幻觉有两种类型:上下文内幻觉:模型输出应该与上下文中的源内容一致(出现上下文内幻觉时,输出与源内容不一致)。

清华大学最新!2万字长文全面解读多模态生成式AI的前世今生!

一些工作采用逐步注入图像内容到LLM架构中以增强对齐。Flamingo在语言模型(LM)块之间插入门控XATTN-DENSE层。ImageBind-LLM在每个LLM层中将门控图像特征添加到词token中。LLaMA-Adapter在适配器中添加视觉投影,并采用零初始化注意力在最后L层中融合视觉适配器和词token。