🔥 StartupMining'de şunlar devam ediyor: $UNIO, $SFT, $X, $CYCON, $CYRUS, $CROS ✅$UNIOMining, $UNIO ve $USDTMining Havuzu desteği sağlar, $UNIOMining Havuzu yıllık getirisi %1898.32'ye kadar ulaşır; ✅ $SFT madenciliği $SFT ve $ETH havuzlarını desteklerken, $SFT havuzu yıllık getirisi %518,2'ye kadar yüksektir; ✅ $X madencilik yıllık getirisi %508.06'ya kadar yüksek; ✅$CYCON mining destekler $CYCON ve $GTMining Havuzu, $CYCON Mining Havuzu yıllık getirisi %596.86'ya kadar çıkabilir. ✅$CYRUS İkinci Dönem Madencilik, Yıllık Yüzde Oranı 282.41% kadar yüksek; ✅$CROSMining, $CROS ve $BTCMining Havuzu destekler, $CROSMining HavuzuYıllık Yüzde Oranı高达576.19%； 💰Hemen Mining yapın: https://www.gate.io/tr/startup-mining

12 Ocak 2024 öğleden sonra, ilk SFT İnovasyon Forumu resmi olarak başlatıldı. Toplantıda, zCloak Network ve Solv Protocol'ün kurucuları ortaklaşa resmi olarak stratejik ortak olduklarını açıkladılar. Kasım 2023'te, zCloak ve Solv tarafından ortaklaşa tasarlanan ve kuluçkaya yatırılan bir proje olan DESFT, Singapur Para Otoritesi (MAS) ve Gana Merkez Bankası tarafından ortaklaşa desteklenen ve gelişmekte olan bölgelerdeki mikro, küçük ve orta ölçekli işletmelerin (MKOBİ'ler) kurumsal dijital kimlik, dijital kimlik bilgileri ve ERC3525 teknolojisi aracılığıyla uluslararası ticarete katılmalarına ve sınır ötesi dijital ekonomi faaliyetlerinde adil, doğru ve uygun fiyatlı Finansal Hizmet almalarına yardımcı olmayı amaçlayan Singapur FinTech Festivali'nde görüldü. DESFT Projesindeki Derinlik İşbirliği sayesinde, her iki taraf da zCloak'un Sıfır Bilgi Kanıtı, dijital kimlik teknolojisi ve Solv Protocol'ün ERC-3525 standardının çok iyi bir tamamlayıcılığa, pratik uygulamaların geliştirilmesinde güçlü bir kombinasyona ve geniş inovasyon alanına sahip olduğu konusunda anlaştı. Gerçek dünyadaki varlık tokenizasyonunun yolunu daha iyi keşfetmek için iki taraf, gelecekteki teknik işbirliğini ve ticari iniş senaryolarını ortaklaşa genişletmek için resmi olarak bir ticari stratejik ortaklık kurdu.

TechWeb'in 19 Eylül tarihli raporuna göre yerli yetkili değerlendirme sistemi Flag_ (Libra), Eylül listesindeki en son büyük modellerin değerlendirme sonuçlarını açıkladı. En son CLCC v2.0 subjektif değerlendirme veri setini temel alan Flag_ (Terazi) Eylül listesi, son dönemde popüler hale gelen 7 açık kaynak diyalog modelinin değerlendirilmesine odaklanıyor. Genel sonuçlara bakıldığında, Baichuan2-13 b-chat, Qwen-7 b-chat ve Baichuan2-7 b-chat %65'i aşan doğruluk oranlarıyla en iyiler arasında yer alıyor. Temel model listesinde Baichuan 2, Qwen, InternLM ve Aquila'nın objektif değerlendirme sonuçlarının tümü aynı parametre seviyesindeki Llama ve Llama2 modellerini geride bıraktı. SFT model listesinde Baichuan 2-13 B-chat, YuLan-Chat-2-13 B ve AquilaChat-7 B ilk üçte yer alıyor. Her iki nesnel değerlendirme listesinde de Baichuan 2 mükemmel performans gösterdi ve temel model testi hem Çince hem de İngilizce alanlarında Llama 2'yi geride bıraktı. Flag_ (Libra)'nın Pekin Zhiyuan Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü tarafından başlatılan büyük bir model değerlendirme sistemi ve açık platform olduğu bildiriliyor. Araştırmacıların temel modelleri kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerine yardımcı olmak için bilimsel, adil ve açık değerlendirme kriterleri, yöntemleri ve araç setleri oluşturmayı amaçlıyor. Eğitim algoritmalarının performansı. Flag_ Geniş dil modeli değerlendirme sistemi şu anda 6 ana değerlendirme görevini, 30'a yakın değerlendirme veri setini ve 100.000'den fazla değerlendirme sorusunu içermektedir.

36Kr'ın 6 Eylül tarihli raporuna göre Wise AI ekibi, tarafsız ve açık AI açık kaynak topluluk platformunun (wisemodel.cn) resmi olarak başlatıldığını duyurdu. Raporlara göre platformun amacı, tarafsız ve açık bir yapay zeka açık kaynak inovasyon platformu oluşturmak için yurt içi ve yurt dışında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı yapay zeka modellerini, veri kümelerini ve diğer kaynakları bir araya getirmek. Şu anda Tsinghua/Zhipu chatglm2-6 B, Stable Diffusion V1.5, alphafold2, Seamless m4 t Large ve diğer modellerin yanı sıra shareGPT, ultrachat, moss-sft ve diğer veri setleri çevrimiçi.

Xinzhiyuan tarafından 5 Eylül'de hazırlanan bir rapora göre, Google ekibinin en son araştırması, yapay zeka geri bildirim takviyeli öğrenme (RLAIF) olan tercih açıklaması için insanların yerini alacak büyük modellerin kullanılmasını öneriyor. RLAIF'in, insan yorumculara ihtiyaç duymadan %50'lik bir kazanma oranıyla RLHF'ye benzer iyileştirmeler üretebildiği bulundu. Aynı zamanda Google araştırması, RLAIF ve RLHF'nin denetimli ince ayara (SFT) kıyasla %70'in üzerinde bir kazanma oranına sahip olduğunu bir kez daha kanıtladı.

Heart of the Machine'in 1 Eylül tarihli bir raporuna göre, Fudan Üniversitesi'nin Veri Zekası ve Sosyal Bilgi İşlem Laboratuvarı (FudanDISC), Çinli tıbbi ve sağlık kişisel asistanı DISC-MedLLM'yi piyasaya sürdü. Tek turlu soru-cevap ve çok turlu diyaloglu tıbbi ve sağlık konsültasyon değerlendirmelerinde, modelin performansı, mevcut büyük tıbbi diyalog modelleriyle karşılaştırıldığında bariz avantajlar göstermektedir. Buna ek olarak, araştırma grubu ayrıca 470.000 - DISC-Med-SFT'den oluşan yüksek kaliteli denetimli ince ayar (SFT) veri seti yayınladı ve model parametreleri ve teknik raporlar da açık kaynaklıydı.

Makinenin kalbine göre, Stability AI ve CarperAI laboratuvarından iki büyük model: FreeWilly 1 ve FreeWilly 2, Meta tarafından üç gün önce yayınlanan Llama-2-70b-hf'yi 22'sinde geride bıraktı ve HuggingFace'in Open LLM liderlik tablosunda başarıyla zirveye ulaştı. FreeWilly 2 ayrıca ChatGPT'yi (GPT-3.5) birçok kıyaslamada yendi ve GPT-3.5 ile gerçekten rekabet edebilen ilk açık kaynaklı büyük model oldu, ki bu Llama 2'nin yapmadığı bir şeydi. FreeWilly 1, orijinal LLaMA 65B temel modeli ve standart Alpaka biçiminde yeni bir sentetik veri kümesi kullanılarak dikkatle denetlenen ince ayar (SFT) üzerine kurulmuştur. FreeWilly2, en son LLaMA 2 70B temel modelini temel alır.

Makinenin kalbine göre, Stability AI ve CarperAI laboratuvarından iki büyük model: FreeWilly 1 ve FreeWilly 2, Meta tarafından üç gün önce piyasaya sürülen Llama-2-70 b-hf'yi geride bıraktı ve HuggingFace'in Open LLM skor tablosunda başarıyla zirveye ulaştı. Daha da çarpıcı olanı, FreeWilly 2'nin birçok kıyaslamada ChatGPT'yi (GPT-3.5) geçerek GPT-3.5 ile gerçekten rekabet edebilen ilk açık kaynak modeli haline gelmesidir, ki bu Llama 2'nin yapmadığı bir şeydi. FreeWilly 1, orijinal LLaMA 65 B temel modeli ve standart Alpaka formatında yeni sentetik veri kümeleri kullanılarak dikkatle denetlenen ince ayar (SFT) üzerine kurulmuştur. FreeWilly2, en son LLaMA 2 70 B temel modelini temel alır.

Odaily Planet Daily News Meta, çok modlu dil modeli CM3leon'u piyasaya sürdü. CM3leon, metin ve görüntüleri oluşturabilen ve doldurabilen, alma işlemi geliştirilmiş, belirteç tabanlı, yalnızca kod çözücülü çok modlu bir dil modelidir. CM3leon, büyük ölçekli bir geri getirme büyütme ön eğitim aşaması ve ikinci bir çok görevli denetimli ince ayar (SFT) aşamasından oluşan, düz metin dil modelinden uyarlanmış bir tarif kullanılarak eğitilen ilk çok modlu modeldir. Genel bir model olarak, metinden görüntüye ve görüntüden metne oluşturma gerçekleştirebilir ve yüksek kaliteli çıktı üreten bağımsız karşılaştırmalı kod çözme yöntemlerinin tanıtılmasına olanak tanır.