这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon，更新不到两天后已经有6.6KStar，昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下，还挺简单，推荐给大家。
来自主题: AI技术研报
3624 点击 2024-10-30 14:50
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这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon，更新不到两天后已经有6.6KStar，昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下，还挺简单，推荐给大家。
LLM统一了语言生成任务，图像生成可以吗？就在刚刚，智源推出了全新扩散模型架构OmniGen，单个模型就能生成图像，彻底告别繁琐工作流！
内存占用小，训练表现也要好……大模型训练成功实现二者兼得。 来自北理、北大和港中文MMLab的研究团队提出了一种满足低秩约束的大模型全秩训练框架——Fira，成功打破了传统低秩方法中内存占用与训练表现的“非此即彼”僵局。
o1 作为 OpenAI 在推理领域的最新模型，大幅度提升了 GPT-4o 在推理任务上的表现，甚至超过了平均人类水平。o1 背后的技术到底是什么？OpenAI 技术报告中所强调的强化学习和推断阶段的 Scaling Law 如何实现？
OpenAI好不容易开源了一次，却被曝出剽窃？ 就在昨天，OpenAI应用AI研究员Shyamal Anadkat ，放出了全新多智能体框架——Swarm，瞬间在全网爆火。
毫无疑问，多智能体肯定是 OpenAI 未来重要的研究方向之一，前些天 OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 还在 X 上为 OpenAI 正在组建的一个新的多智能体研究团队招募机器学习工程师。
随着大规模语言模型的快速发展，如 GPT、Claude 等，LLM 通过预训练海量的文本数据展现了惊人的语言生成能力。然而，即便如此，LLM 仍然存在生成不当或偏离预期的结果。这种现象在推理过程中尤为突出，常常导致不准确、不符合语境或不合伦理的回答。为了解决这一问题，学术界和工业界提出了一系列对齐（Alignment）技术，旨在优化模型的输出，使其更加符合人类的价值观和期望。
SafeEar是一种内容隐私保护的语音伪造检测方法，其核心是设计基于神经音频编解码器的解耦模型，分离语音声学与语义信息，仅利用声学信息检测，包括前端解耦模型、瓶颈层和混淆层、伪造检测器、真实环境增强四部分。
自从AI火起来之后，大模型一个接一个的出现，所有的语言、工具、产品似乎都能蹭一蹭大模型的热度。
DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。