xAIがGrok4.1を発表。応答遅延42%削減、意図認識精度18%向上。Grok-4MoEアーキテクチャを基に、リアルタイムフィードバック層と個人化キャッシュを追加し、瞬時応答を実現。X Premium+ユーザーは無制限利用可能。MT-Benchスコア8.97、HumanEvalコード生成87.1%、対話一貫性91.4%で新記録。....
アリババグループは業界初の高性能な拡散言語モデル推論フレームワークであるdInferをオープンソースで公開し、推論速度を著しく向上させました。ベンチマーキングテストによると、これはNVIDIAのFast-dLLMよりも10.7倍高速で、HumanEvalコード生成タスクにおいて単一の推論で1秒間に1011トークンを処理でき、技術の実用化を前進させています。
10月13日、アリグループが高性能拡散言語モデル推論フレームワークdInferをオープンソース化。NVIDIA Fast-dLLMより10.7倍高速で、HumanEvalタスクでは1011Tokens/秒を達成。拡散モデルが自己回帰モデルを初めて上回った。....
AnthropicがHumanloopの中核チームを買収し、企業競争力を強化。取引詳細は非公開だが、AI人材争奪の傾向が浮き彫りに。共同創業者3名とエンジニア・研究者10名以上が全員参加。....
無料のAI文本人間化ツールで、広告も有料ウォールもありません。AIテキストを自然で検出しにくいものにします。
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Humanify IAは文章力向上およびコミュニケーションスキルの強化を目的としたアプリです。
Delta-Vector
これはmergekitツールを使用して球面線形補間(SLERP)法で統合された2つの12Bパラメータ規模の言語モデルです
Eemansleepdeprived
AI生成テキストをより人間らしい内容に変換するために設計された先進的なテキスト変換モデルで、強力なAIコンテンツ検知防御機能を提供します。
saurabhswami
Flux.1(開発版)でトレーニングされたLoRAモデルで、白背景のシンプルな線画イラストスタイルに特化
bartowski
これは Humanish-Mistral-Nemo-Instruct-2407 モデルの量子化バージョンで、複数の量子化タイプを選択でき、さまざまなハードウェア条件で動作し、さまざまな性能と品質の要件を満たすことができます。Mistral アーキテクチャに基づき、指令追従タスクに特化して最適化されています。
OpenFace-CQUPT
Human-LLaVAは人物関連タスクに特化したビジュアル言語モデルで、汎用領域と特殊領域の両方で優れた性能を発揮します。
vicgalle
これはDPO微調整を行ったLlama-3.1モデルで、より「人間らしく」振る舞い、AIアシスタントのような硬い回答を避け、ロールプレイシーンに適しています。
ibm-granite
IBM Granite 8Bコード命令モデルは、コード生成と解説に特化したAIモデルで、複数のプログラミング言語をサポートし、HumanEvalなどのベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
professorf
Phi-1は、Pythonコーディングに特化した13億パラメータのTransformerモデルで、GGUF形式の量子化バージョンを提供し、CPU+GPU推論をサポートします。このモデルは、単純なPythonコーディングのベンチマークであるHumanEvalで50%を超える正解率を達成し、基礎的なPythonプログラミングタスクに特化しています。
TechxGenus
starcoder2-instructはstarcoder2-7bをベースに微調整されたコード生成モデルで、追加の7億の高品質コードラベルを使用して3ラウンドの微調整を行い、HumanEval-Pythonで73.2 pass@1の優れた成績を達成し、コード生成タスクに特化して最適化されています。
starcoder2-3bモデルを微調整した大規模言語モデルで、コード生成タスクに特化しており、HumanEval-Pythonテストで65.9 pass@1の成績を達成
AWeirdDev
scikit-learnベースの表形式分類モデルで、症状に基づいて可能性のある疾病を予測します。
WhiteRabbitNeo
三位一体は汎用プログラミングAIで、HumanEvalテストで70点を達成しました。
WizardLMTeam
WizardCoder-33B-V1.1はdeepseek-coder-33b-baseをベースに訓練されたオープンソースのコード大規模言語モデルで、HumanEvalやMBPPなどのベンチマークテストで優れた性能を発揮し、SOTAオープンソースコードLLMとなっています。
budecosystem
Bud Code Millenials 34Bは、コード生成タスク用に特別に微調整された大規模言語モデルで、HumanEvalベンチマークテストで80.48@Pass1の優れた成績を達成し、性能はGPT - 4に匹敵し、Gemini Ultra、Claude、GPT - 3.5などの専用モデルを上回っています。
rvv-karma
これはGoogle Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく人体動作認識モデルで、Human_Action_Recognitionデータセットで微調整されました。モデルは人体動作画像を15のカテゴリに分類することができ、電話をする、拍手する、自転車に乗る、踊るなどの日常的な動作が含まれます。
glaiveai
Glaive-coder-7bは70億のパラメータを持つコード生成モデルで、CodeLlama-7bモデルをベースに微調整されています。このモデルは約14万個のプログラミング関連の問題と解決策のデータセットを使用してトレーニングされており、これらのデータはGlaiveの合成データ生成プラットフォームから生成されました。HumanEvalテストでは63.1%のpass@1、MBPPテストでは45.2%のpass@1を達成しています。
microsoft
Phi-1は13億パラメータのTransformerモデルで、Python基礎プログラミング向けに設計されており、HumanEvalベンチマークで50%以上の精度を達成
Phind
Phind-CodeLlama-34B-v2はPhind-CodeLlama-34B-v1を微調整したオープンソースのコード生成モデルで、HumanEvalテストで73.8%のpass@1を達成し、現在のオープンソースモデルの中で最先端の性能を誇ります。
TheBloke
WizardCoder Python 13B V1.0はWizardLMによって開発された大規模言語モデルで、Pythonコード生成タスクに特化しており、llama2アーキテクチャに基づいており、HumanEvalベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
CodeLlama-34B-Pythonをファインチューニングした大規模言語モデルで、HumanEvalでpass@1が69.5%を達成し、GPT-4の性能を上回る
Discordを通じて人間とAIのインタラクションを実現するMCPサーバーで、AIアシスタントが必要に応じて人間に質問し、入力や判断を取得することができます。
人間をMCPツールとして利用するサービスシステム
AI Humanize MCP Serverは、AI生成コンテンツをより自然で人間らしいテキストに最適化することに特化した強力なモデルコンテキストプロトコルサーバーです。
AI Humanize MCPサーバーは強力なモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIによって生成されたコンテンツをより自然で人間らしいものに最適化することができます。AI検出、自然言語強化、文法修正、読みやすさ最適化などの機能を備えており、ユーザーがテキストの品質を向上させるのに役立ちます。
humanmcpは手動で操作するMCPサーバープロジェクトで、ユーザーは手動でリクエストを読み取り、応答を書き込む必要があります。
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