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⏩多模态模型免微调接入互联网，即插即用新框架，效果超闭源方案
这篇文章介绍了一个名为SearchLVLMs的开源检索增强框架，旨在为多模态大模型提供实时信息反馈。该框架的创新之处在于其即插即用的特性，使得多模态模型能够在不进行微调的情况下接入互联网，显著提升了模型的实用性和灵活性。文章强调了这一框架在效果上超越了许多闭源方案，展示了开源技术在AI领域的潜力和优势。通过这一新框架，研究人员和开发者可以更高效地利用实时数据，推动多模态AI的发展。
⏩字节豆包通用图像编辑模型SeedEdit开启测试 用户可一句话轻松改图
字节跳动于11月11日发布了通用图像编辑模型SeedEdit，该模型允许用户通过简单的自然语言指令进行图像编辑，如修图、换装和风格转化等。SeedEdit在豆包PC端及即梦网页端开启测试，用户可在生成图片后直接输入指令进行调整。该模型解决了以往图像编辑中指令响应不精准和生成质量不稳定的问题，具有较高的通用性和可控性。与业界同类产品相比，SeedEdit在理解模糊指令和保持图像质量方面表现优越。未来，SeedEdit将进一步优化编辑精确性和用户体验，支持更复杂的编辑功能，推动用户创作的便利性和趣味性。
⏩OpenAI大改下代大模型方向，scaling law撞墙？AI社区炸锅了
本文讨论了OpenAI在大模型发展中的新策略，特别是关于大模型的scaling law可能面临的瓶颈。研究表明，若LLM继续以当前速度发展，预计到2028年将耗尽现有数据。OpenAI的下一代模型Orion在性能提升上可能不及前两代，且行业重心正转向训练后的模型改进。文章引用了多位OpenAI研究者的观点，指出尽管Orion在某些任务上表现良好，但在编程等领域可能不如前代模型。整体来看，AI行业正在探索新的发展路径，以应对数据和计算能力的限制，保持技术进步的动力。
⏩专家模型不要专家并行！微软开源MoE新路径
本文介绍了微软开源的GRIN MoE大模型，采用新一代SparseMixer方法进行训练，解决了传统MoE模型中专家并行带来的问题。GRIN MoE在参数量和推理效率上表现优异，尤其在编码和数学测试中取得了高分。文章详细阐述了GRIN MoE的架构、训练方法及其与传统方法的比较，强调了通过数据、pipeline和张量并行的方式避免了丢弃token的问题，提升了训练效率。该研究为AI领域的模型训练提供了新的思路，具有重要的学术和应用价值。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/13a629a6-152d-8090-a353-ef754593d24a
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