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...

开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...

论文《IsDPOSuperiortoPPOforLLMAlignment?AComprehensiveStudy》中给出了大量实验的结果,但其中的主要结论是:PPO通常优于DPO,且DPO更容易受到分布外数据的影响。这里,分布外数据的意思是LLM之前训练所用的指令数据(使用监督式微调)不同于DPO所用的偏好数据。举个例子,一个LLM首先在常...

零一万物发布千亿参数模型 Yi-Large,李开复:中国大模型赶上美国...

斯坦福开源评测项目AlpacaEval和伯克利LM-SYS推出的MT-bench是两组英文指令遵循评测集,AlignBench则是由清华大学的团队推出的中文对齐评测基准(www.e993.com)2024年12月19日。在中外权威指令遵循评测集中,Yi-Large的表现均优于国际前五大模型。发布会上,李开复还宣布,零一万物已启动下一代Yi-XLargeMoE模型训练,将冲击GPT-5的...

1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)

希克斯的学术研究成果主要体现在两个方面:其一,他首先提出了IS-LM模型,该模型在他为凯恩斯出版的《通论》一书所做的点评中提出,书评名为《凯恩斯先生与“古典学派”——一个受启发的解释》。他提出了IS-LM分析,用一般均衡的思想对《通论》部分内容重新解释,把凯恩斯主义与新古典主义分析相结合,被视为宏观分析中的...

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。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...

宁波工程学院2025考研复试科目考试大纲(同等学力加试):经济学原理

11.国民收入的决定:IS-LM模型(包括:IS曲线,IS曲线含义和推导;LM曲线,LM曲线含义和推导。)12.国民收入的决定:AD-AS模型(包括:AD曲线的含义、推导、变动;AS曲线的含义、推导、变动;AD-AS模型的含义和意义。)13.失业、通货膨胀和经济周期(包括:失业的概念和通货膨胀的类型;短期总供...

有道QAnything背后的故事---关于RAG的一点经验分享

它最大的意义在于让“数据越多,效果越好”变成了现实。在实际使用中,因为rerank比embedding慢得多,所以一般用两阶段检索。速度慢不是cross-encoder的模型比bi-encoder的模型速度慢。关键在于,bi-encoder可以离线计算海量文本块的向量化表示,把它们暂存在向量数据库中,在问答检索的时候只需要计算一个query的向量化表示...