Meta发布Code Llama 70B,号称最大性能最好,但开发者普遍反映难以负担高昂的硬件费用。模型在测试中表现优异,但也有开发者指出性能不如其他模型,并担忧硬件配置是否足够满足70B模型的运行需求。
本文来自AIbase日报
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Meta发布Code Llama 70B,号称最大性能最好,但开发者普遍反映难以负担高昂的硬件费用。模型在测试中表现优异,但也有开发者指出性能不如其他模型,并担忧硬件配置是否足够满足70B模型的运行需求。
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Meta修复AI聊天机器人严重漏洞,该漏洞曾允许用户通过修改提示编号访问他人私密对话内容。安全研究员Sandeep Hodkasia发现该漏洞并获得1万美元奖励。漏洞原理是系统未验证用户身份,仅通过可预测的编号管理对话记录。Meta表示已修复漏洞且未发现滥用情况。此次事件凸显AI产品面临的安全隐私挑战,此前Meta AI应用还出现过用户私聊内容被意外公开的问题。
Meta宣布将加速AI基础设施建设,计划2026年推出全球首个功耗超1GW的超级计算机集群"Prometheus",配备130万块NVIDIA H100 GPU,算力超2exaflops。同时规划5GW规模的"Hyperion"集群,采用液冷技术。Meta计划2025年投资600-650亿美元用于数据中心和AI团队建设,以应对与OpenAI、xAI等公司的算力竞争。公司强调将延续开源承诺并保障数据隐私,但高能耗也引发环保担忧。这一战略布局将显著提升Meta在大模型训练和元宇宙应用方面的竞争力。
字节跳动旗下Pico正研发轻量化MR眼镜,重量仅127克,采用分体式设计将计算任务转移至外接处理单元,并开发专用芯片降低延迟。此举直接对标Meta的MR战略,后者已暂停Quest4开发转向轻量设备。两大巨头不约而同押注分体式MR眼镜,显示行业正从传统VR头显向更轻便形态转型。
Meta宣布将严打平台上的"非原创"内容账户,重点打击反复盗用他人内容的假账号,已清除约1000万假冒创作者账户。新措施包括降低违规账户曝光度、限制内容传播,同时保护二次创作内容。平台将优先展示原创视频,并测试新系统引导用户观看原视频。针对AI生成的低质量内容问题,Meta建议创作者注重"真实讲述",避免简单拼接或AI字幕。创作者可通过专业仪表板查看内容曝光变化原因。
Meta或将放弃开源AI战略转向闭源模式。据报其超级智能实验室正讨论停用开源模型"Behemoth",该模型因测试不佳已推迟发布。虽然发言人强调仍将保持开源立场,但这一转变若成真,将颠覆扎克伯格此前推崇的开源理念。Meta面临巨大AI研发成本压力,在商业化方面落后于OpenAI等竞争对手。此举可能影响整个AI行业格局,削弱开源生态,使权力重回大公司手中,并冲击依赖开源模型的中小企业。中国等国家积极拥抱开源AI的战略也可能因此受到影响。
Meta被曝可能放弃开源AI战略,转向闭源模式。据《纽约时报》报道,其已完成训练的下一代开源模型Behemoth因性能不佳被搁置,新成立的超级智能实验室正讨论转向闭源。Meta发言人虽坚称开源立场未变,但承认未来将混合开发开放和封闭模型。若CEO扎克伯格批准这一转变,将标志着Meta核心AI战略的重大调整。此举可能重塑全球AI格局,减缓开源势头,影响初创企业生态,并在地缘竞争中让中国在开源领域获得更大优势。Meta面临商业化压力,闭源或能提供更清晰的盈利路径。
Meta与伯克利分校联合开发StreamDiT模型,实现AI视频实时生成突破:1)单GPU支持16帧/秒512p视频流生成,40亿参数模型可即时创作1分钟视频并实时编辑;2)创新移动缓冲区架构实现并行帧处理,半秒生成两帧,8步计算优化保持画质;3)训练采用3000高质量视频+260万数据集,局部信息交互设计提升效率;4)性能测试中动作流畅度等指标全面领先现有技术,300亿参数版本展现质量提升潜力;5)当前存在片段过渡不自然等局限,但为实时交互视频创作开辟新可能。
Meta收购AI语音初创公司Play AI,后者团队将加入Meta。此次收购旨在强化Meta在语音合成领域的技术实力,与其AI角色、可穿戴设备等业务形成协同。Meta近年来持续加码AI布局,包括从OpenAI挖角人才、与Scale AI合作等。此次收购虽未披露金额,但显示Meta欲在AI语音领域保持领先优势。随着智能设备普及,AI语音技术需求增长,Meta此举将提升其语音交互体验和市场竞争力。
Meta收购AI语音初创公司Play AI,以增强其在AI角色、可穿戴设备等领域的语音技术能力。Play AI团队将整体加入Meta,其自然语音生成技术与Meta多个AI项目高度契合。这是Meta在AI领域的又一重要布局,此前已从OpenAI挖角人才并与Scale AI达成合作。交易金额未披露。
近日,腾讯云官网正式上线了腾讯混元A13B模型的API服务,输入价格定为每百万Tokens0.5元,输出价格则为每百万Tokens2元,这一举措迅速在开发者社区中引发了热烈反响。 作为业界首个13B级别的MoE(混合专家)开源混合推理模型,Hunyuan-A13B以其总参数80B、激活参数仅13B的精简设计,实现了与同等架构领先开源模型相媲美的效果,同时在推理速度上更胜一筹,性价比显著提升。这一创新不仅降低了开发者获取先进模型能力的门槛,更为AI应用的广泛普及奠定了坚实基础。