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        中文OCR超越GPT-4V,參數(shù)量僅2B,面壁小鋼炮拿出了第二彈

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 機器之心
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        中文OCR超越GPT-4V,參數(shù)量僅2B,面壁小鋼炮拿出了第二彈

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        原標題:中文OCR超越GPT-4V,參數(shù)量僅2B,面壁小鋼炮拿出了第二彈
        關(guān)鍵字:模型,智能,參數(shù),解讀,知乎
        文章來源:機器之心
        內(nèi)容字數(shù):11828字

        內(nèi)容摘要:


        機器之心報道
        作者:澤南、杜偉OpenAI后,大模型新增長曲線來了。
        大語言模型的效率,正在被這家「清華系」創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展到新高度。從 ChatGPT 到 Sora,生成式 AI 技術(shù)遵從《苦澀的教訓》、Scaling Law 和 Emerging properties 的預言一路走來,讓我們已經(jīng)看到了 AGI 的冰山一角,但技術(shù)的發(fā)展的方向還不盡于此。
        最近一段時間,科技公司大力投入生成式 AI,一系列新的概念正在出現(xiàn):手機廠商認為「AI 手機」正在引領(lǐng)手機形態(tài)的第三次轉(zhuǎn)變;PC 廠商認為「AI PC」可能會改變個人電腦的形態(tài);而對于更多科技公司來說,AI 進入 2.0 時代后,所有應用「都應該重寫一遍」。
        這些改變游戲規(guī)則的事物,背后隱含著一個邏輯:AI 大模型需要快速覆蓋大量場景。而對于算力有限的端側(cè)而言,優(yōu)化是重中之重。從應用落地的角度看,輕量級、MoE 大模型已經(jīng)成為人們重要的探索方向。
        面對逐漸增多的生成式 AI 落地需求,「清華系」創(chuàng)業(yè)公司面壁智能一直在致力于對語言模型進行優(yōu)化,使其在同等成本下達到更好的效果。
        今年 2 月 1 日,面壁智能發(fā)布的第一代 2B 旗艦端側(cè)大模


        原文鏈接:中文OCR超越GPT-4V,參數(shù)量僅2B,面壁小鋼炮拿出了第二彈

        聯(lián)系作者

        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務平臺

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