Meta的Transfusion模型代表了多模态AI领域的一个重要进展。它成功地将Transformer架构与扩散模型（Diffusion models）结合起来，实现了对文本和图像的统一处理和生成。
传统上，文本处理和图像生成通常是由两种不同类型的模型来完成的：文本处理主要依赖于Transformer模型，而图像生成则常使用扩散（Diffusion）模型。这种分离的处理方式在一定程度上限制了模型之间的信息共享和协同工作。
Transfusion的创新之处在于，它设计了一种新的框架，使得Transformer和扩散模型能够在同一个模型中协同工作。具体来说，Transfusion通过在Transformer的基础上引入扩散模型的特性，实现了对图像和文本的联合建模和生成。这种融合不仅提高了模型的泛化能力，还使得模型能够更好地理解和处理多模态数据。
这一突破的意义在于，它为多模态AI的发展打开了新的可能性。传统上，多模态AI模型往往需要分别训练和优化不同的模块，然后通过一些手工设计的策略来融合它们的输出。而Transfusion的出现，使得我们可以在一个统一的框架下进行多模态数据的处理和生成，大大简化了模型的设计和训练过程。
随着Transfusion等多模态AI模型的不断发展和完善，我们可以期待在未来看到更多能够同时处理多种类型数据的智能系统。这些系统将能够更好地模拟人类的感知和理解能力，为我们带来更加智能和便捷的生活体验。
2 个月前
由斯坦福大学教授 Stefano Ermon 创立的初创公司 Inception Labs 推出了 Mercury Coder，这是第一个大规模基于扩散的语言模型 （dLLM）。与按顺序生成文本的传统大型语言模型 （LLM） 不同，Mercury Coder 使用扩散方法同时处理整个序列，类似于 AI 图像和视频生成。结果：该模型声称比现有模型快十倍，运行成本也明显降低。 产品要点： Mercury Coder 是第一个基于扩散的大型语言模型 （dLLM），它使用粗到细的方法生成文本，而不是按顺序预测标记。 它的速度比传统 LLM 快 10 倍，在 NVIDIA H100 GPU 上每秒生成超过 1000 个Token。 早期的基准测试表明，Mercury Coder 可与 GPT-4o Mini 和 Claude 3.5 Haiku 等模型相媲美，同时更具成本效益。 该模型基于斯坦福大学教授 Stefano Ermon 的研究，使用了一种不同的方法——从文本的粗略估计开始，然后并行进行提炼，类似于 Midjourney 和 OpenAI 的 Sora 等 AI 图像和视频生成器的运行方式。 据 Inception Labs 称，Mercury Coder 不仅与众不同，而且速度要快得多。该公司声称该模型可以在 NVIDIA H100 上每秒生成超过 1000 个Token，这种速度通常需要 Groq 或 Cerebras 等专用硬件加速器。该方法还降低了计算成本，使其成为希望优化 AI 基础设施的企业的一个引人注目的选择。 早期基准测试表明，Mercury Coder 的性能可与领先的 LLM 相媲美。在头对头编码评估中，该模型与速度优化模型（如 OpenAI 的 GPT-4o Mini 和 Anthropic的 Claude 3.5 Haiku）相当或优于速度优化模型，同时运行延迟仅为其一小部分。如果这些结果在实际应用中是一致的，那么 dLLM 可以提供传统 LLM 的可行替代方案，尤其是在需要高速响应的场景中，例如客户支持、代码生成和企业自动化。 行业领导者正在注意到这一点。AI 研究员 Andrej Karpathy 指出，Mercury Coder 的扩散方法与常态不同，他指出：“为什么文本生成抵制扩散，而图像和视频生成却接受了它，这一直是个谜。这个模型可以揭示 AI 文本生成的新优势和劣势。 目前，Inception Labs 将 Mercury Coder 定位为现有模型的直接替代方案，提供 API 访问和本地部署。该公司已经与希望减少 AI 延迟和成本的财富 100 强企业合作。Inception 还提及了未来的 dLLM 版本，包括针对对话式 AI 优化的模型。 基于扩散的 LLM 是否会成为传统模型的严重竞争对手还有待观察。但借助 Mercury Coder，Inception Labs 提出了一个令人信服的案例，即 AI 文本生成不必受到当今主流模型中顺序架构的限制。 （资讯来源：Maginative）
2 个月前
DeepSeek FlashMLA是国产AI公司DeepSeek于2025年2月24日开源的首个代码库。这里的MLA是 Multi-Head Latent Attention 的缩写，指的是多头潜在注意力机制。以下是关于FlashMLA的详细介绍： 技术原理 结合创新技术：FlashMLA的架构融合了现代AI研究中的两项关键创新技术，即低秩键值压缩和去耦位置感知注意力路径。通过矩阵分解压缩KV缓存维度，同时保持独立的旋转位置嵌入（RoPE），在不牺牲位置精度的情况下，与传统注意力机制相比，可将内存消耗降低40%-60%。 基于MLA机制：MLA即多层注意力机制，是一种改进的注意力机制，旨在提高Transformer模型在处理长序列时的效率和性能。MLA通过多个头的并行计算，让模型能同时关注文本中不同位置和不同语义层面的信息，从而更全面、更深入地捕捉长距离依赖关系和复杂语义结构。 功能特点 超高处理性能：在H800上可以实现每秒处理3000GB数据，每秒执行580万亿次浮点运算，在H800 SXM5 GPU上运行CUDA 12.6时，可实现理论内存带宽83%的利用率和计算受限配置下91%的峰值浮点运算。 支持混合精度：提供BF16/FP16混合精度支持，可实现高效内存训练和推理。 动态调度优化：基于块的分页系统，利用64元素内存块，可在并发推理请求中动态分配GPU资源，自动根据序列长度和硬件规格调整内核参数。 兼容性良好：通过简单的Python绑定与PyTorch 2.0+兼容。 应用场景 自然语言处理：在聊天机器人、文本生成等实时生成任务中，能加速大语言模型的解码过程，提高模型的响应速度和吞吐量，使回复更快速、流畅。 医疗保健：可用于加速基因组序列分析，如将分析速度从每秒18个样本提升至42个样本。 金融领域：能应用于高频交易模型，使模型的延迟降低63%，提升交易效率和决策速度。 自动驾驶：在自动驾驶的多模态融合网络中，可实现22ms的推理时间，有助于车辆对复杂路况做出快速反应。 意义价值 技术创新：代表了DeepSeek在AI硬件加速领域的深厚积累，是将MLA创新落地到硬件的具体实现，性能指标足以媲美业界顶尖方案如FlashAttention。 推动开源：打破了此前高效解码内核多由科技巨头闭源垄断的局面，为中小企业和研究者提供了“工业级优化方案”，降低了技术门槛，促进更多创新应用的诞生，推动AI行业的开源合作与发展。
2 个月前
AI 国际简讯 2025年02月18日 微软发布OmniParser V2.0工具，用于识别和解析屏幕上的可交互图标，新版本提升交互图标解析能力。 Meta Reality Labs 的研究团队推出"Pippo"模型，可从普通照片生成1K分辨率的多视角视频。 苹果将在Vision Pro头戴设备中推出Apple Intelligence系统，提供书写工具、Genmojis表情和图像功能。 JetBrains更新"AI Assistant"应用，支持本地大语言模型调用，可直接使用DeepSeek等离线模型。
4 个月前
12月6日，Meta AI推出了新开源模型Llama 3.3 70B。 Meta AI副总裁Ahmad Al-Dahle在社交媒体平台发布的一篇帖子中表示，这款仅支持文本的Llama 3.3 70B模型与Meta最大型模型Llama 3.1 405B的性能相当，但运行起来更简单、更经济高效。
8 个月前
Meta的Transfusion模型代表了多模态AI领域的一个重要进展，成功地将Transformer架构与扩散模型（Diffusion models）结合起来，实现了对文本和图像的统一处理和生成。
9 个月前
Meta推出了其 “分割一切AI” 的第二代——SAM2，不仅能实时处理任意长度的视频，连视频中从未见过的物体也能轻松分割追踪。
9 个月前
Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，它完全基于注意力机制，摒弃了之前广泛使用的循环和卷积网络结构。应用于多个领域，包括自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)中取得了显著的成果。
9 个月前
据称，Llama3.1开源大模型的表现能力优于ChatGPT-4o。
9 个月前
云雀模型基于字节神经网络加速器开发，通过便捷的自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务，还提供了简单的 API 调用，可基于大模型快速搭建属于自己的 AI 应用，进行业务创新。
