原標(biāo)題：一文看盡Meta開源大禮包！全面覆蓋圖像分割、語音、文本、表征、材料發(fā)現(xiàn)、密碼安全性等
文章來源：新智元
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6434字

Meta開源AI項目推動技術(shù)進(jìn)步

Meta最近推出了一系列開源AI項目，涵蓋了圖像處理、語音識別和材料科學(xué)等多個領(lǐng)域，進(jìn)一步推動了人工智能的快速發(fā)展。以下是這些項目的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點。

1. SAM 2.1：圖像分割模型的升級

   Meta更新了Segment Anything Model 2.1 (SAM 2.1)，引入了新的數(shù)據(jù)增強技術(shù)和改進(jìn)的訓(xùn)練方法，顯著提升了模型在遮擋處理能力上的表現(xiàn)。該模型已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像和氣象學(xué)研究中，下載量超過70萬次。

2. Spirit LM：多模態(tài)語言模型

   Spirit LM是Meta首個開源的多模態(tài)語言模型，能夠?qū)⑽谋九c語音混合。研究人員開發(fā)了基礎(chǔ)版和表達(dá)版，后者能夠生成更自然的語音，具備自動語音識別和語音分類的能力。

3. Layer Skip：加速生成時間

   Meta推出的層跳過技術(shù)能夠在不依賴專用硬件的情況下，加速大型語言模型的生成時間。該方法通過局部執(zhí)行模型層并進(jìn)行驗證，提升了模型性能約1.7倍。

4. Salsa：量子密碼標(biāo)準(zhǔn)驗證

   Salsa是一種新方法，旨在攻擊和NIST標(biāo)準(zhǔn)中的稀疏秘密，使研究人員能夠基準(zhǔn)測試基于AI的攻擊手段。這為密碼學(xué)研究提供了新的思路。

5. Meta Lingua：高效模型訓(xùn)練

   Meta Lingua是一個輕量級代碼庫，旨在加速語言模型的訓(xùn)練，提供一個研究友好的環(huán)境，幫助研究人員快速測試新想法，同時保持高效性和可重用性。

6. Open Materials 2024：無機(jī)材料發(fā)現(xiàn)

   Meta開源的Open Materials 2024數(shù)據(jù)集和模型為材料科學(xué)研究提供了一個有競爭力的選擇，能夠加速無機(jī)材料的發(fā)現(xiàn)，縮小開放與專有模型之間的差距。

7. Mexma：改進(jìn)的句子表征

   Mexma是一個跨語言句子編碼器，通過結(jié)合token和句子級別的目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練，提升了句子表示的質(zhì)量，支持多達(dá)80種語言的處理。

8. Self-Taught Evaluator：生成獎勵模型

   自學(xué)評估器能夠生成合成偏好數(shù)據(jù)以訓(xùn)練獎勵模型，且無須人工標(biāo)注，表現(xiàn)超越了許多大型語言模型，獲得了AI社區(qū)的廣泛認(rèn)可。

Meta的這些開源項目不僅展示了其在AI領(lǐng)域的創(chuàng)新能力，也為研究人員提供了強大的工具，助力各領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對人類社會與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國新智能時代。