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        斯坦福20億參數端側多模態AI Agent模型大升級,手機汽車機器人都能用

        AIGC動態1年前 (2024)發布 算法邦
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        斯坦福20億參數端側多模態AI Agent模型大升級,手機汽車機器人都能用

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        原標題:斯坦福20億參數端側多模態AI Agent模型大升級,手機汽車機器人都能用
        關鍵字:侵權,斯坦福大學,模型,用戶,智能
        文章來源:算法邦
        內容字數:3896字

        內容摘要:


        文章轉載自公眾號:量子位,本文只做學術/技術分享,如有侵權,聯系刪文。
        全球首個超小型多模態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。
        發布以來,Octopus V2在LLM社區獲得了廣泛關注,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的創始人 Rowan Cheung以及Figure AI的創始人Brett Adcock、OPPO邊緣人工智能團隊負責人Manoj Kumar,稱其“開創了端側


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        文章來源:算法邦
        作者微信:allplusai
        作者簡介:智猩猩矩陣賬號之一,聚焦生成式AI,重點關注模型與應用。

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