Replit将GhostWriter融入核心平台 全面开源AI开发工具
来源:低频读写器 发布时间:2023-12-15 10:28:29
开发工具供应商Replit近日宣布一系列新举措,旨在为所有开发者带来人工智能。
Replit的云软件开发平台大范围的应用,声称拥有超过2千万用户。在过去的一年中,Replit逐步为用户构建生成式人工智能功能,包括GhostWriter AI代码补全工具以及与Google的合作伙伴关系。迄今为止,GhostWriter的使用仅限于Replit的一部分用户,但现在情况即将改变。
作为2023年10月9日的重大举措,Replit直接将GhostWriter整合到其核心平台中,并使生成式AI代码补全工具对全用户可用,将其命名为“AI for all”(AI面面俱到)。与GhostWriter的整合一起,Replit还宣布了其面向编程的新一代开源大语言模型(LLM)的新版本,名为replit-code-v1.5-3b。
近年来,出现了大量的AI驱动编码工具,以帮助开发者编写代码。Microsoft拥有GitHub Co-pilot服务套件,Amazon有Codewhisper,甚至Stack Overflow也加入了OverFlow AI努力。Masad认为,像GitHub Co-pilot这样的工具只是现有开发工具的附加组件。他表示:“我们大家都认为这不是前进的方式。我们大家都认为AI需要真正融入到您的每个编程互动中,并且需要成为Replit默认体验的一部分,我相信将来的别的产品也会如此。”
通过这一新整合,Replit彻底抛弃了GhostWriter的名称,而是将AI作为一项启用全用户的核心功能。Masad表示,Replit的用户遍布全球,他们使用各种设备做编码,包括笔记本电脑和甚至手机,现在所有这些用户都能成为受AI增强的开发者。他表示:“我们大家都认为这将是全球AI增强编码的最大部署,我们将像烧CPU一样多地烧GPU,所以请为我们祈祷。”
Replit的生成式AI功能不单单是其他供应商LLM的包装,而是基于该公司自己构建的开源技术。Replit AI副总裁Michele Catasta在AI工程师峰会的现场直播中解释道:“我们的代码补全功能由我们自己的专门大语言模型提供。我们基于GitHub上发布的开源代码以及Replit用户群体开发的代码进行训练。”
Catasta指出,该模型更新是在1万亿代码token的基础上进行训练的,并支持30种不同的编程语言。根据Catasta的说法,这一新LLM的“秘密成分”,是Replit在数据处理上所做的工作。同时,启用该模型的另一个重要的条件是该LLM在训练时所使用的强大硬件。他表示:“我们在128块Nvidia H100-80G GPU上进行了训练,这些GPU如今已经变得像黄金一样稀缺。
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南开大学与字节跳动研究人员合作推出了一项引人注目的研究,发布了一种名为ChatAnything的全新AI框架。该框架专注于通过在线方式生成基于大型语言模型的角色的拟人化形象,从创造具有定制视觉外观、个性和语调的人物。这项工作为将生成模型与说话头算法相结合以及改善数据分布的对齐提供了未来研究的可能性。
12月8日,著名开源生成式AI平台stability.ai在官网开源了,30亿参数的大语言模型StableLMZephyr3B。Zephyr3B专用于手机、笔记本等移动电子设备,主打参数小、性能强、算力消耗低的特点,可自动生成文本、总结摘要等,可与70亿、130亿参数的模型相媲美。其性能可与Falcon-4b-Instruct、WizardLM-13B-v1、Llama-2-70b-chat和Claude-V1等几个大参数模型相媲美。
WindowsAIStudio是一款创新的AI应用开发工具,它结合了AzureAIStudio目录和HuggingFace等目录中的先进AI开发工具和模型。您可以浏览由AzureML和HuggingFace提供支持的AI模型目录,将它们下载到本地,进行微调、测试,并在您的Windows应用程序中使用。以上就是「WindowsAIStudio」的全部介绍了,感兴趣的小伙伴点击上方链接前往体验!
如今很多大模型都声称擅长数学,谁有真才实学?谁是靠背测试题“作弊”的?有人在今年刚刚公布题目的匈牙利全国数学期末考试上做了一把全面测试。很多模型一下子就“现原形”了。另一项提议是建立一个逐年更新的测试基准,来缓和过度拟合问题。
MoonshotAI宣布,旗下KimiChat已经全面开放服务,不再需要内测资格。相比当前市面上以英文为基础训练的大模型服务,KimiChat具备较强的多语言能力。KimiChat通过创新的网络结构和工程优化,在千亿参数下实现了无损的长程注意力机制,不依赖于滑动窗口、降采样、小模型等对性能损害较大的“捷径”方案。
开源类ChatGPT平台MistralAI获得4.5亿欧元融资,估值近20亿美元。本次由英伟达、Salesforce等投资。这不仅减少了计算需求可以限制模型的上下文范围,有助于模型关注局部信息。
大语言模型如ChatGPT,以其卓越的写作能力引发了问题。学生们纷纷利用这些模型代写作业,导致一些学校不得不采取禁止ChatGPT的措施。研究人员还希望Ghostbuster能在过滤语言模型训练数据或标记网络上的AI生成内容等各种应用中发挥作用。
一项重大漏洞使得ChatGPT3.5用户能免费升级至GPT-4Plus,作者通过链接测试并确认漏洞实锤。不过目前该漏洞似乎已经被补上。项目地址:多模态语言模型新基准AMBER评估和降低模型中的幻觉问题AMBER项目是为多模态语言模型设计的新基准,致力于评估和减少模型在生成文本、图像或音频等多模态数据时可能会产生的幻觉问题,并提供开源库支持。
TogetherAI,一家专注于生成式AI领域的初创平台,宣布在A轮融资中获得7.3亿元人民币,由凯鹏华盈领投,英伟达等多家公司跟投。TogetherAI强调开源在大模型领域的重要性,发布了多个备受好评的开源产品,包括类ChatGPT模型RedPajama-INCITE、30万亿训练数据集RedPajama-Data-v2,以及大语言模型训练和推理加速器FlashAttentionv2。TogetherAI在融资、开源产品和生态合作方面都取得了令人瞩目的成绩,为生成式AI领域的发展注入了新的活力。
昆仑万维发布了一款名为「天工SkyAgents」的AIAgent开发平台,旨在帮助用户零代码打造自己的AI智能体。该平台基于昆仑万维的「天工大模型」,具备自主学习和独立思考能力,用户都能够通过自然语言构建自己的私人助理,并将不同任务模块化,实现问题预设、指定回复、知识库创建与检索、意图识别、文本提取等任务。「天工SkyAgents」具备数据检索增强能力,能够支持导入更多格式和更大规模的数据和知识,帮助大模型更好地应对实际需求。
DomoAI是一款图像创作工具,提供多种预设的人工智能模型,让用户轻松实现在所有项目中统一的绘画风格。其简洁高效的设计旨在让用户快速掌握工具,打造出完美的视觉资产。用户可以利用DomoAI的工具进行快速实验,产生迅速增强创造力的成果。此外,DomoAI还提供文字转艺术功能,让用户在20秒内将想象变为现实,以及将动漫梦想变为现实世界的奇迹。
Stable Zero123是一种用于视图条件图像生成的内部训练模型。与之前的尖端技术Zero123-XL相比,Stable Zero123产生了显着改进的结果。它通过三项关键创新实现了这一目标:1. 从Objaverse中大幅过滤的改进训练数据集,仅保留高质量的3D对象,并且比以前的方法更加线. 在训练和推断过程中,我们为模型提供了估计的摄像机角度。这种高程条件使其能够做出更明智、更高质量的预测。3. 预先计算的数据集(预先计算的潜变量)和支持更高批处理量的改进数据加载器,再加上第一项创新,使得训练效率比Zero123-XL提高了40倍。该模型现在已经在Hugging Face上发布,以便研究人员和非商业用户下载和进行实验。
Curio是一个充满魔力的玩具工坊,能让玩具产生互动并获得生命。我们致力于通过寓教于乐的交互式硬件产品来增强孩子的想象力和创造力。主要产品包括Gabbo机器人、Grem导师和Grok火箭,它们能与孩子语音交互,回答问题,讲故事,唱歌等。我们非常注重 Privacy和安全。
Coffee 是一个使用人工智能加速前端开发的工具,能够以 10 倍的速度构建和迭代用户界面。它可以与任何 React 代码库一起使用,并生成干净、可维护的代码。Coffee 的设计目标是成为一个更加人性化的工具,能够写和交互真实的代码。
THORN 是一站式个人写作与建站平台。它提供了 GPT-4 加持的全功能文章编辑器和简洁实用的个人建站管理服务。用户可以在 THORN 上收集创作灵感,完成文章撰写,分享或导出文章,并建立个人网站并发布文章。THORN 还提供了 AI 辅助写作功能,让用户能够与 GPT-4 对话或让 AI 协助完成内容的续写、改写、润色和翻译等任务。除此之外,THORN 还提供了丰富的站点配置、站点分析和定价等功能,以满足用户的个性化需求。
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Buenoverse是一个面向普通用户的无代码3D世界和游戏构建平台。它提供拖放式的可视化编辑器,集成大量3D资源,用户无需编程就可以快速构建属于自己的3D空间、场景乃至游戏。该平台支持浏览器和VR设备,输出的作品可以在网站或App中使用,也可以打包生成可执行程序。
Gaitanalyzer是一款能够在家中分析步态,帮助用户了解健康状况的工具。通过上传左右移动的短视频,用户可以进行步态分析,获取详细的步态数据和解释。该产品实现了基于无标记姿势估计模型的自动步态分析算法,可在本地计算机上进行视频分析,提供姿势标注、距离、峰值和最小值的绘制,以及步态数据的展示和下载。此外,步态分析器还利用Llama2大型语言模型以简单的术语向用户解释步态模式。用户可以在上使用步态分析器,视频将存储在服务器上,也可以在本地使用docker运行,视频将存储在用户的计算机上。
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