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原標題：斯坦福20億參數端測多模態(tài)AI Agent模型大升級，手機汽車機器人都能用
關鍵字：斯坦福大學,模型,用戶,智能,人工智能
文章來源：量子位
內容字數：4104字

內容摘要：

允中 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI全球首個超小型多模態(tài)AI Agent模型Octopus V3，來自斯坦福大學的NEXA AI團隊，讓Agent更加智能、快速、能耗及成本降低。
今年四月份初，NEXA AI推出了備受矚目的Octopus V2，該模型在函數調用性能上超越了GPT-4，減少了95%的推理時所需的文本量，為端側AI應用帶來了新的可能性。其專利性核心技術“functional token”通過創(chuàng)新的函數調用方式顯著減少推理時所需的文本長度。
這種方法使得模型能夠在只有20億參數的情況下實現(xiàn)高效訓練，并在精度和延遲方面超越了GPT-4，適應了各種端設備的部署需求。
發(fā)布以來，Octopus V2在LLM社區(qū)獲得了廣泛關注，受到了AI領域大量前沿技術專家及研究者的贊賞，如Hugging Face的CTO Julien Chaumond、知名AI Newsletter Rundown AI的創(chuàng)始人 Rowan Cheung以及Figure AI的創(chuàng)始人Brett Adcock、OPPO邊緣人工智能團隊負責人Manoj Kumar，稱其“開創(chuàng)了端側AI技術新紀元”。

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作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業(yè)新突破