🔥البدءالتعدين هذه قائمة العمليات الجارية: $UNIO، $SFT، $X، $CYCON، $CYRUS، $CROS ✅$UNIOالتعدين支持$UNIO和$USDTمجمع التعدين ，$UNIOمجمع التعدين 年化收益率高达1898.32%； ✅$SFT دعم التعدين $SFT و $ETH ، عائد سنوي يصل إلى 518.2% في مسبح التعدين $SFT؛ ✅ معدل العائد السنوي لتعدين $X يصل إلى 508.06٪؛ ✅$CYCONتدعم تعدين $CYCON و $GTمجمع التعدين ، ويصل معدل العائد السنوي لـ $CYCONمجمع التعدين  إلى 596.86%؛ ✅$CYRUS المرحلة الثانية من التعدين، معدل العائد السنوي يصل إلى 282.41%؛ ✅$CROSالتعدين支持$CROS和$BTCمجمع التعدين ،$CROSمجمع التعدين المعدل المئوي السنوي高达576.19%； 💰 البدء في التعدين الآن: https://www.gate.io/zh/startup-mining

بعد ظهر يوم 12 يناير 2024 ، تم إطلاق أول منتدى SFT للابتكار رسميا. خلال الاجتماع ، أعلن مؤسسو شبكة zCloak وبروتوكول Solv بشكل مشترك أنهم أصبحوا شركاء استراتيجيين رسميا. في نوفمبر 2023 ، تم رصد DESFT ، وهو مشروع تم تصميمه واحتضانه بشكل مشترك من قبل zCloak و Solv ، في مهرجان سنغافورة FinTech ، الذي تدعمه بشكل مشترك سلطة النقد في سنغافورة (MAS) والبنك المركزي الغاني ، والذي يهدف إلى مساعدة الشركات متناهية الصغر والصغيرة والمتوسطة (MSMEs) في المناطق النامية على المشاركة في التجارة الدولية من خلال الهوية الرقمية للمؤسسات وأوراق الاعتماد الرقمية والتكنولوجيا ERC3525 ، والحصول على خدمة مالية عادلة ودقيقة وبأسعار معقولة في أنشطة الاقتصاد الرقمي عبر الحدود. من خلال التعاون العميق في مشروع DESFT ، اتفق الطرفان على أن دليل المعرفة الصفرية من zCloak وتكنولوجيا الهوية الرقمية ومعيار ERC-3525 الخاص ببروتوكول Solv تتمتع بتكامل جيد للغاية ، ومزيج قوي في تطوير التطبيقات العملية ومساحة ابتكار واسعة. من أجل استكشاف مسار ترميز الأصول في العالم الحقيقي بشكل أفضل ، أنشأ الطرفان رسميا شراكة استراتيجية تجارية لتوسيع التعاون الفني المستقبلي وسيناريوهات الهبوط التجاري بشكل مشترك.

وفقًا لتقرير TechWeb يوم 19 سبتمبر، أعلن نظام التقييم الرسمي المحلي Flag_ (Libra) عن نتائج التقييم لأحدث النماذج الكبيرة في قائمة سبتمبر. استنادًا إلى أحدث مجموعة بيانات التقييم الذاتي لـ CLCC v2.0، تركز قائمة Flag_ (Libra) لشهر سبتمبر على تقييم 7 نماذج حوار مفتوحة المصدر أصبحت شائعة مؤخرًا. انطلاقًا من النتائج الإجمالية، تعد Baichuan2-13 b-chat وQwen-7 b-chat وBaichuan2-7 b-chat من بين الأفضل، بمعدلات دقة تتجاوز 65%. في قائمة النماذج الأساسية، تجاوزت نتائج التقييم الموضوعي لـ Baichuan 2 وQwen وInternLM وAquila جميعها نماذج Llama وLlama2 لنفس مستوى المعلمة. في قائمة نماذج SFT، احتلت Baichuan 2-13 B-chat وYuLan-Chat-2-13 B وAquilaChat-7 B المراكز الثلاثة الأولى. في كلتا قائمتي التقييم الموضوعي، أظهر Baichuan 2 أداءً ممتازًا، وتجاوز اختبار النموذج الأساسي Llama 2 في المجالين الصيني والإنجليزية. يُذكر أن Flag_ (Libra) هو نظام تقييم نماذج كبير ومنصة مفتوحة أطلقها معهد بكين تشي يوان لأبحاث الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى إنشاء معايير وأساليب ومجموعات أدوات تقييم علمية وعادلة ومفتوحة لمساعدة الباحثين في إجراء تقييم شامل للنماذج الأساسية و أداء خوارزميات التدريب. Flag_ يتضمن نظام تقييم نموذج اللغة الكبير حاليًا 6 مهام تقييم رئيسية، وما يقرب من 30 مجموعة بيانات تقييم، وأكثر من 100000 سؤال تقييم.

وفقًا لتقرير 36 كريبتون في 6 سبتمبر، أعلن فريق Shizhi AI عن إطلاق منصة مجتمع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المحايدة والمفتوحة (wisemodel.cn) رسميًا. وفقًا للتقارير، فإن هدف المنصة هو جمع الموارد مثل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومجموعات البيانات شائعة الاستخدام في الداخل والخارج، وبناء منصة ابتكار مفتوحة المصدر محايدة ومفتوحة للذكاء الاصطناعي. حاليًا، Tsinghua/Zhipu chatglm2-6 B، وStable Diffusion V1.5، وalphafold2، وm4 t الكبيرة ونماذج أخرى، بالإضافة إلى shareGPT، وultrachat، وmoss-sft ومجموعات البيانات الأخرى متاحة على الإنترنت.

وفقًا لتقرير Xin Zhiyuan الصادر في 5 سبتمبر، اقترح أحدث بحث أجراه فريق Google استخدام نماذج كبيرة بدلاً من البشر لتصنيف التفضيلات، وهو التعلم المكثف لملاحظات الذكاء الاصطناعي (RLAIF). لقد وجد أن RLAIF يمكنه إنتاج تحسينات مماثلة لـ RLHF بمعدل فوز 50% دون الاعتماد على الشروح البشرية. وفي الوقت نفسه، أثبتت أبحاث Google مرة أخرى أن RLAIF وRLHF لهما معدل فوز يزيد عن 70% مقارنة بالضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT).

وفقًا لتقرير صادر عن Heart of the Machine في الأول من سبتمبر، أطلق مختبر ذكاء البيانات والحوسبة الاجتماعية (FudanDISC) بجامعة فودان مساعدًا شخصيًا طبيًا وصحيًا صينيًا - DISC-MedLLM. في تقييم الاستشارة الطبية والصحية للأسئلة والأجوبة ذات الجولة الواحدة والحوار متعدد الجولات، يظهر أداء النموذج مزايا واضحة مقارنة بنماذج الحوار الطبي الكبيرة الحالية. بالإضافة إلى ذلك، أصدرت مجموعة البحث أيضًا مجموعة بيانات عالية الجودة للضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) مكونة من 470,000 - DISC-Med-SFT، كما كانت معلمات النموذج والتقارير الفنية مفتوحة المصدر أيضًا.

وفقًا لقلب الجهاز ، فقد تجاوز طرازان كبيران من مختبر Stability AI و CarperAI: FreeWilly 1 و FreeWilly 2 نموذج Llama-2-70b-hf الذي أصدرته Meta قبل ثلاثة أيام في الثاني والعشرين ، ووصل بنجاح إلى قمة HuggingFace's Open LLM. تغلب FreeWilly 2 أيضًا على ChatGPT (GPT-3.5) في العديد من المعايير ، ليصبح أول نموذج مفتوح المصدر يمكنه منافسة GPT-3.5 ، وهو شيء لم تفعله Llama 2. تم تصميم FreeWilly 1 وفقًا لنموذج قاعدة LLaMA 65B الأصلي وخضع للإشراف الدقيق (SFT) باستخدام مجموعات بيانات تركيبية جديدة بتنسيق Alpaca القياسي. يعتمد FreeWilly2 على أحدث طراز أساسي LLaMA 2 70B.

وفقًا لقلب الماكينة ، هناك نموذجان كبيران من Stability AI و CarperAI lab: FreeWilly 1 و FreeWilly 2 تجاوزا Llama-2-70 b-hf الذي أصدرته Meta قبل ثلاثة أيام ، ووصلوا بنجاح إلى قمة HuggingFace's Open LLM المتصدرين. الأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أن FreeWilly 2 تغلب أيضًا على ChatGPT (GPT-3.5) في العديد من المعايير ، ليصبح أول نموذج مفتوح المصدر يمكنه منافسة GPT-3.5 ، وهو شيء لم تفعله Llama 2. تم تصميم FreeWilly 1 وفقًا لنموذج قاعدة LLaMA 65 B الأصلي والضبط الدقيق (SFT) الخاضع للإشراف بعناية باستخدام مجموعات بيانات تركيبية جديدة بتنسيق Alpaca القياسي. يعتمد FreeWilly2 على أحدث طراز LLaMA 2 70 B الأساسي.

أصدر Odaily Planet Daily News Meta نموذج اللغة متعدد الوسائط CM3leon. CM3leon عبارة عن نموذج لغة متعدد الوسائط معزز بالاسترداد ، قائم على الرموز المميزة ، وفك الشفرات فقط قادر على توليد النصوص والصور ونشرها. CM3leon هو أول نموذج متعدد الوسائط يتم تدريبه باستخدام وصفة مقتبسة من نموذج لغة النص العادي ، ويتألف من مرحلة ما قبل التدريب على زيادة الاسترجاع على نطاق واسع ومرحلة ثانية للضبط الدقيق متعدد المهام (SFT). كنموذج عام ، يمكن أن يؤدي إنشاء نص إلى صورة ومن صورة إلى نص ، مما يتيح إدخال طرق فك تشفير تباين مستقلة تنتج مخرجات عالية الجودة.