1. 2023年AI十大展望：GPT-4領(lǐng)銜大模型變革，谷歌拉響警報，訓(xùn)練數(shù)據(jù)告急
新年伊始，大模型的話題熱度不減。ChatGPT展現(xiàn)的驚人能力將大模型研究和應(yīng)用熱度推向高潮，人們激烈討論著這個高級“物種”的推出意味著什么。
本文作者Rob Toews發(fā)布了2023年AI發(fā)展的十大預(yù)測，整體來看，大部分預(yù)測都離不開“大模型”這個關(guān)鍵詞，具體分析也有其道理。當(dāng)然，其中的文生圖、人形機器人等領(lǐng)域的發(fā)展也舉足輕重。2023，讓我們拭目以待。
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2. 機器之心的進化 / 理解AI驅(qū)動的軟件2.0智能革命
本文將帶你領(lǐng)略一次人工智能領(lǐng)域波瀾壯闊的發(fā)展史，從關(guān)鍵人物推動的學(xué)術(shù)進展、算法和理念的涌現(xiàn)、公司和產(chǎn)品的進步、還有腦科學(xué)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代影響，這四個維度來深刻理解“機器之心的進化”。先忘掉那些花里胡哨的圖片生產(chǎn)應(yīng)用，我們一起來學(xué)點接近AI本質(zhì)的東西。
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3. AGI的孤勇者，傳奇工程師John Carmack：驚訝看不到如我這樣的人
AGI是人工智能的圣杯，這位達拉斯最著名的科技奇才對AGI的追求就好比是百年難遇的登月行動。在這場針對AGI的角逐當(dāng)中，參與方還有來自科學(xué)家、學(xué)者和大型科技公司的“群體思維（groupthink）”的獨立競爭，他們也在積極尋求解決方案。
去年8月，Carmack宣布，他的AGI初創(chuàng)公司Keen Technologies在新一輪融資中從多個知名投資者手中籌集了2000萬美元。2022年12月，卡馬克辭去了Meta虛擬現(xiàn)實部門的領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)，全身心投入AGI研發(fā)。
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4. OpenAI掌門人Sam Altman的成功學(xué)
如今，已成為OpenAI CEO的Sam Altman是全球范圍內(nèi)當(dāng)之無愧的科技領(lǐng)軍人物。在離任YC總裁的那一年，曾與無數(shù)創(chuàng)業(yè)者和技術(shù)人才交流過的Sam Altman發(fā)表了一篇博客，總結(jié)了他眼中獲得成功所要具備的13個特質(zhì)，如果你渴求成功，或者至少希望自己變得優(yōu)秀，這篇博客對你的個人成長將有所啟發(fā)。如果你恰好在職業(yè)生涯早期就看過，無疑是幸運的。
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作者主要有四個觀點：ChatGPT并不是黑科技，是持續(xù)開放科研的產(chǎn)物；ChatGPT是工程、產(chǎn)品的勝利；ChatGPT不會讓人失業(yè)，反而會帶來更多的機會；Infrastructure 會是這一場仗當(dāng)中的贏家，但是要聰明地設(shè)計Infra。
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6. Open Assistant：LAION發(fā)起開源ChatGPT項目
ChatGPT的效果驚人，但不開源。顯然開源社區(qū)有人憋不住了。LAION（代表作是赫赫有名的數(shù)據(jù)集LAION-5B）的組織者Christoph Schuhmann與Yannic Kilcher（AI圈知名的YouTube大V）一通視頻電話，就啟動了項目，很快項目的Discord討論組就進了很多人，無比活躍起來。最開始項目名稱是open-chat-gpt，大約一周后改為Open Assistant。
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https://hub.baai.ac.cn/view/22872
7. 國內(nèi)開發(fā)者發(fā)起ChatRWKV項目，做開源ChatGPT
ChatRWKV 類似于 ChatGPT，但由RWKV（100% RNN）語言模型提供支持，這是目前唯一可以在質(zhì)量和縮放方面與 Transformer 相媲美的 RNN，同時速度更快并節(jié)省 VRAM。
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/603840957
8. 通向AGI之路：大型語言模型（LLM）技術(shù)精要
ChatGPT出現(xiàn)后驚喜或驚醒了很多人。驚喜是因為沒想到大型語言模型（Large Language Model）效果能好成這樣；驚醒是頓悟到我們對LLM的認(rèn)知及發(fā)展理念，距離世界最先進的想法，差得有點遠。作者稱，作為既驚喜又驚醒的那一批，也是典型的中國人，中國人善于自我反思，于是開始反思，而這篇文章正是反思的結(jié)果。
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9. Jeff Dean發(fā)推：谷歌年終總結(jié)「第三彈」，大力發(fā)展Jax
隨著算法和硬件越來越復(fù)雜，以及運行規(guī)模越來越大，執(zhí)行日常任務(wù)所需的軟件的復(fù)雜性也在不斷增加。
在這篇文章中，研究人員概述了過去一年整個谷歌在ML系統(tǒng)方面取得的眾多進展，這些進展使谷歌能夠支持復(fù)雜模型的服務(wù)和訓(xùn)練，同時減輕了終端用戶的實施復(fù)雜性。同時，這篇文章還提到了谷歌如何利用ML本身來改進和設(shè)計下一代系統(tǒng)堆棧的研究。
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https://mp.weixin.qq.com/s/TVMYYPK_Ct_dEROzrBnZvg
10. 和TensorFlow一樣，英偉達CUDA的壟斷格局將被打破？
谷歌早期在機器學(xué)習(xí)模型架構(gòu)、訓(xùn)練、模型優(yōu)化方面都具有很大優(yōu)勢，但現(xiàn)在卻難以充分發(fā)揮這些優(yōu)勢。而在硬件方面，其他 AI 硬件公司很難削弱英偉達的統(tǒng)治地位。直到 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 出現(xiàn)，機器學(xué)習(xí)模型的默認(rèn)軟件堆棧將不再是英偉達的閉源 CUDA。
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11. OneFlow v0.9.0正式發(fā)布
本次更新包含 640 個 commit，完整更新列表請查看鏈接：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/releases/tag/v0.9.0，歡迎下載體驗新版本，期待你的反饋。OneFlow v0.9.0?主要包括9大新增亮點功能和優(yōu)化。
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12. GLM國產(chǎn)大模型訓(xùn)練加速：性能最高提升3倍，顯存節(jié)省1/3，低成本上手
OneFlow近期將原始的 GLM 項目移植到了使用 OneFlow 后端進行訓(xùn)練的 One-GLM 項目。得益于 OneFlow 和 PyTorch 無縫兼容性，我們快速且平滑地移植了 GLM，并成功跑通了預(yù)訓(xùn)練任務(wù)（訓(xùn)練 GLM-large）。
此外，由于 OneFlow 原生支持 DeepSpeed 和 Apex 的很多功能和優(yōu)化技術(shù)，用戶不再需要這些插件就可訓(xùn)練 GLM 等大模型。更重要的是，針對當(dāng)前 OneFlow 移植的 GLM 模型，在簡單調(diào)優(yōu)后就能在性能以及顯存占用上有大幅提升。
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不像許多熱門的技術(shù)趨勢在市場跟上其步伐前就被過度炒作了，生成式AI的熱潮卻伴隨著極高的市場歡迎度以及真實的市場收益。如Stable Diffusion和ChatGPT的模型們正在創(chuàng)造用戶增長的歷史記錄，一些應(yīng)用在發(fā)布不到一年的時間里就實現(xiàn)了1億美元的年營收。
對照表明，AI模型在某些任務(wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于人類好幾個數(shù)量級。已有足夠的早期數(shù)據(jù)表明范式轉(zhuǎn)移正在發(fā)生。
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14. 35張圖，直觀理解Stable Diffusion
Stable Diffusion用途多樣，是一款多功能模型。首先它可以根據(jù)文本生成圖像(text2img)。上圖是從文本輸入到圖像生成的示例。除此之外，我們還可以使用Stable Diffusion來替換、更改圖像（這時我們需要同時輸入文本和圖像）。
本文介紹了Stable Diffusion的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，了解內(nèi)部結(jié)構(gòu)可以讓我們更好地理解Stable Diffusion的組成、各組成部分的交互方式、以及各種圖像生成選項/參數(shù)的含義。
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15. “零”代碼改動，靜態(tài)編譯讓太乙Stable Diffusion推理速度翻倍
近期，OneFlow 團隊為太乙 Stable Diffusion 適配了 OneFlow 后端，大大提升了推理性能，也可以做到一秒出圖。不少開發(fā)者好奇OneFlow使用了哪些優(yōu)化“秘笈”，后文將進行簡要解讀。
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16. “一鍵”模型遷移，性能翻倍，多語言AltDiffusion推理速度超快
由于目前大部分團隊主要是基于翻譯 API + 英文 Stable Diffusion 模型進行開發(fā)，所以在使用中文獨特的敘事和表達時，英文版模型就很難給出正確匹配的圖片內(nèi)容，這對部分國內(nèi)用戶來說不太方便。
為此，智源研究院出品了首個支持 9 種語言的 AltDiffusion。近期，OneFlow 團隊為其適配了 OneFlow 后端，大大提升了推理性能，也可以做到一秒出圖。
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Runway成立于2018年，是一家AI視頻編輯軟件提供商，主要為設(shè)計師、藝術(shù)家和開發(fā)人員提供一系列的工具和平臺，產(chǎn)品是幫助專業(yè)人士生成各種內(nèi)容。其發(fā)布的GEN-1可通過將圖像或文本提示符的組成和樣式應(yīng)用到源視頻的結(jié)構(gòu)上，實際地并始終如一地合成新視頻，演示效果驚人。GEN-1目前仍處于內(nèi)測階段。
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“一鍵”模型遷移，性能翻倍，多語言AltDiffusion推理速度超快
歡迎Star、試用OneFlow最新版本：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/
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