斯坦福20億參數(shù)端側(cè)多模態(tài)AI Agent模型大升級，手機汽車機器人都能用

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全球首個超小型多模態(tài)AI Agent模型Octopus V3，來自斯坦福大學(xué)的NEXA AI團隊，讓Agent更加智能、快速、能耗及成本降低。今年四月份初，NEXA AI推出了備受矚目的Octopus V2，該模型在函數(shù)調(diào)用性能上超越了GPT-4，減少了95%的推理時所需的文本量，為端側(cè)AI應(yīng)用帶來了新的可能性。其專利性核心技術(shù)“functional token”通過創(chuàng)新的函數(shù)調(diào)用方式顯著減少推理時所需的文本長度。
這種方法使得模型能夠在只有20億參數(shù)的情況下實現(xiàn)高效訓(xùn)練，并在精度和延遲方面超越了GPT-4，適應(yīng)了各種端設(shè)備的部署需求。
發(fā)布以來，Octopus V2在LLM社區(qū)獲得了廣泛關(guān)注，受到了AI領(lǐng)域大量前沿技術(shù)專家及研究者的贊賞，如Hugging Face的CTO Julien Chaumond、知名AI Newsletter Rundown AI的創(chuàng)始人 Rowan Cheung以及Figure AI的創(chuàng)始人Brett Adcock、OPPO邊緣人工智能團隊負責(zé)人Manoj Kumar，稱其“開創(chuàng)了端側(cè)

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關(guān)注模型與應(yīng)用。