在21日召开的华为开发者大会2024上,华为云CTO张宇昕表示:“华为云对AI 开发生产线ModelArts进行升级,在AI开发基础设施和流水线之上,构建了大模型即服务平台 ModelArts Studio。提供百模千态的第三方大模型托管服务,支持对大模型定制开发,并提供相应的工具和行业集成套件,让客户可以方便的将大模型与业务系统结合。”
华为云CTO张宇昕
ModelArts Studio大模型即服务平台具备三大特点:
一、支持零代码、免配置模型开发:华为云沉淀盘古大模型的开发经验,以及100多个第三方大模型基于昇腾平台适配和调优的经验,为企业模型调优自动推荐最优配置参数。
二、支持多模型智能路由:ModelArts Studio能够根据任务类型、模型效果自动选择合适的模型,例如将复杂推理类任务路由给盘古处理,而将简单的文案生成类请求路由给开源模型来处理。从而提升企业的模型管理和维护效率,降低模型调用成本25%以上。
三、提供多个智能Agent:ModelArts Studio沉淀了50多个智能Agent,可以准确理解业务意图,分解复杂任务,帮助企业快速智能构建和部署大模型应用。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
Meta公司FAIR实验室与UCLA合作开发了名为HoneyBee的超大规模视觉推理数据集,包含250万训练样本。研究揭示了构建高质量AI视觉推理训练数据的系统方法,发现数据质量比数量更重要,最佳数据源比最差数据源性能提升11.4%。关键创新包括"图片说明书"技术和文字-图片混合训练法,分别提升3.3%和7.5%准确率。HoneyBee训练的AI在多项测试中显著超越同规模模型,同时降低73%推理成本。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
上海AI实验室团队提出ViCO训练策略,让多模态大语言模型能够根据图像语义复杂度智能分配计算资源。通过两阶段训练和视觉路由器,该方法在压缩50%视觉词汇的同时保持99.6%性能,推理速度提升近一倍,为AI效率优化提供了新思路。