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今日 128 條
9月15日週一
9月11日週四
  1. Hugging Face Blog67

    Together AI 支援微調 Hugging Face Hub 上的兼容 LLM

    Together AI 宣佈可透過其平台微調 Hugging Face Hub 上兼容的 LLM,微調後模型可供推理、下載或推回 Hub。流程以 Together 官方目錄中的基礎模型提供訓練配置,自選的 Hugging Face 模型則是實際微調對象;文中稱一般預期支援 100B params 以下的 CausalLM 模型。

    推薦理由:文章交代了基礎模型提供訓練配置、自選 Hub 模型作為微調對象的分工,並列出讀取私有模型與將訓練結果推回 Hub 的接入流程。

9月8日週一
9月4日週四
9月2日週二
  1. Mistral AI62

    Mistral AI 為 Le Chat 推出 Memories(beta)記憶功能

    Mistral AI 為 Le Chat 推出 Memories(beta),自動保存有用資訊,並在回想時顯示所用記憶的來源連結。用户可關閉記憶、開啟不使用記憶的 incognito chat,亦可編輯、刪除、匯出及匯入記憶;Memory Insights 會提供可編輯提示,呈現趨勢、摘要及值得重看的時刻。

    推薦理由:文章把記憶功能的設計重點放在可追溯與可管理,並列明來源連結、記憶編輯刪除及匯入匯出,呈現用户如何掌握記憶資料。

  2. Mistral AI75

    Mistral AI 為 Le Chat 推出 20 多個 MCP 連接器並新增 Memories(beta)

    Mistral AI 為 Le Chat 推出 20 多個安全、由 MCP 驅動的連接器,並加入 Memories(beta),讓用户連接工作工具並在不同對話間延續個人上下文。

    推薦理由:Le Chat 把 20 多個 MCP 連接器與可由用户管理的 Memories 放在同一助手中,並向所有用户開放,呈現工具操作和跨對話記憶的整合方式。

8月8日週五
  1. Hugging Face Blog67

    Hugging Face 推出開源 AI Sheets,供用户無代碼建立、豐富及轉換資料集

    Hugging Face 推出開源無代碼工具 AI Sheets,讓用户使用 AI 模型建立、豐富及轉換資料集。它以試算表介面新增提示詞欄位,支援透過 Inference Providers 使用 Hugging Face Hub 上數以千計的開放模型,也可使用本地模型,並可本機部署或部署至 Hub。

    推薦理由:AI Sheets 將提示詞生成、人工校訂與資料集匯出串成工作流,校訂及按讚的儲存格可作為 few-shot 範例供後續生成重用。

8月7日週四
8月4日週一
  1. OpenAI News40

    OpenAI 為 ChatGPT 優化的方向

    OpenAI 正依據專家意見改進 ChatGPT,涵蓋艱難時刻支援、休息提醒和生活建議,目標是按用户所需提供協助。休息提醒已推出,艱難時刻支援正在改善,生活建議則仍在完善中。

7月31日週四
  1. Manus:Blog66

    Manus 推出 Wide Research,支援大規模研究任務

    Manus 推出 Wide Research,讓用户處理需要蒐集數百個項目資料的複雜大型任務。它以通用 Manus 實例作為子智能體,構成系統級並行處理機制及智能體間協作協議。目前正式向 Pro 用户推出,並計劃逐步開放予 Plus 和 Basic 層級用户。

7月30日週三
7月29日週二
7月22日週二
  1. Hugging Face Blog61

    NVIDIA NIM 支援在 Hugging Face 部署逾 100,000 個 LLM

    NVIDIA NIM 現可透過單一 Docker 容器部署 Hugging Face 上逾 100,000 個 LLM。NIM 會自動識別模型格式、架構和量化格式,並在 NVIDIA TensorRT-LLM、vLLM 與 SGLang 間選擇後端及套用預設設定。

    推薦理由:文章展示 NIM 如何按模型格式、架構與量化方式自動選擇推理後端,並以部署示例説明從 Hugging Face 模型到 Docker 服務的操作流程。

7月21日週一
  1. OpenAI Developers5

    Responses API:工具與功能

    Responses API 的工具與功能頁目前顯示人機驗證提示,要求使用者確認自己是人類而非垃圾機械人。頁面亦提示 vimeo.com 須檢查連線安全後才能繼續,未提供 Responses API 工具或功能的具體資料。

  2. OpenAI Developers55

    OpenAI 監督式微調(SFT)指南概覽與平台逐步停用説明

    OpenAI 的監督式微調(SFT)指南介紹以示例為特定用途訓練模型的流程,並指出微調平台正逐步停止服務。新用户已無法使用平台,現有用户在未來數月仍可建立訓練工作;所有微調模型可繼續推理,直至其基礎模型棄用。指南建議先建立 evals,從 50 個精心設計的示例開始,並以 JSONL 格式準備訓練資料。

7月18日週五
  1. OpenAI Developers59

    OpenAI 公開基於 Responses API 的客服 AI 智能體人機協作示例程式庫

    OpenAI 公開了一個基於 Responses API 的客服 AI 智能體人機協作示例程式庫,設有客户與人工客服兩種聊天介面。示例使用內置 file search 工具提供知識庫檢索和建議回覆,敏感操作由人工確認,非敏感操作可自動執行。示例中的函數目前只是佔位實現,不會實際修改資料;項目亦未達生產環境使用要求,用於生產環境前需補充輸入防護措施、用户身份驗證等安全措施。

  2. OpenAI Developers0

    OpenAI 即時智能體示範

    OpenAI Developers 的「Realtime agent demo」頁面只顯示要求確認使用者為真人的驗證提示,未載有示範內容。頁面並提示 vimeo.com 需先檢查連線安全,沒有提供模型名稱或其他技術細節。

7月17日週四
  1. Mistral AI69

    Mistral AI 為 Le Chat 推出 Deep Research、語音等新功能

    Mistral AI 為 Le Chat 推出 Deep Research、語音、多語言推理、Projects 和圖片編輯等新功能。Deep Research(Preview)可搜尋可信來源並生成附參考資料的結構化報告,語音模式採用 Voxtral,多語言推理由 Magistral 驅動,圖片編輯則與 Black Forest Labs 合作。

    推薦理由:Le Chat 把研究、語音、多語言推理、Projects 與圖片編輯納入同一產品,呈現其如何覆蓋資訊整理、語音互動和圖像修改等不同任務。

7月10日週四
7月9日週三
7月3日週四
  1. Mistral AI33

    Mistral AI 宣佈推出 AI for Citizens 倡議

    Mistral AI 推出 AI for Citizens 協作倡議,協助各國政府及公共機構按本地需要制定 AI 策略並建設公共服務方案。倡議涵蓋自託管、由 Mistral AI 及本地夥伴營運的 AI 數據中心、SaaS 和無伺服器 API,並支援數據留在主權範圍內及按本地語言、文化和用途定製模型。

7月2日週三
  1. 智源 FlagOpen:原創開源項目36

    FlagOpen/RoboSkill:以 MCP 規範建立具身機械人通用技能商店

    FlagOpen/RoboSkill 以 MCP 規範統一廠商整合規格,建立具身機械人的通用技能商店,讓機械人技能可一鍵整合至機械人框架。技能按廠商名稱及機械人型號分層註冊,建議配合 FlagOpen/RoboOS 廠商適配流程使用;開發者可依 MCP 規範編寫技能函數,並以 `mcp dev skill.py` 本地測試。

6月26日週四
  1. Manus:Blog58

    Manus 回顧推出後三個月的使用情況並展望後續發展

    Manus 回顧推出三個月以來的用户應用與產品改進,並提出研究、文件生成和跨應用整合等後續發展方向。為改善使用體驗,Manus 加入聊天模式和新手使用指南,並透過架構及基礎設施優化,將速度提高 2 倍、成本降低 5 倍。用户已將其用於研究、網站製作、簡報、圖像和影片生成,以及數據可視化。

6月23日週一
6月16日週一
6月12日週四
6月11日週三
  1. Mistral AI61

    Mistral AI 推出 Mistral Compute AI 基礎設施服務

    Mistral AI 推出 Mistral Compute,提供可按客户需求配置的私有整合式 AI 基礎設施,形態涵蓋裸金屬伺服器至全託管 PaaS。服務整合 GPU、編排、API、產品及服務,將提供最新 NVIDIA 參考架構,GPU 可用量達數萬枚,並於未來數年快速擴充。

    推薦理由:Mistral Compute 將 GPU、編排、API、產品及服務整合為私有 AI 基礎設施,讓客户按需求配置,並提供由裸金屬伺服器至全託管 PaaS 的部署形態。

  2. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 與 NVIDIA 合作推出 Training Cluster as a Service

    Hugging Face 與 NVIDIA 宣佈合作推出 Training Cluster as a Service,讓研究機構可按訓練需求申請 GPU 叢集,並按訓練運行時長付費。

    推薦理由:服務將 GPU 叢集申請、算力採購、部署和訓練排程串起來,並按訓練時長付費,呈現研究機構如何依地區、規模與訓練週期取得所需算力。

6月4日週三