魔搭社区：阿里达摩院推出的AI模型社区，超过300+开源AI模型

Segment Anything Model（SAM）是Meta AI研究院最新推出的图像分割模型，该模型通过点或框等输入提示生成高质量的物体遮罩，并且可以用于为图像中的所有物体和对象生成遮罩。SAM模型在超过1100万张图像和11亿张掩模的数据集上进行了训练，并且在各种图像分割任务上具有强大的零样本性能。

Gemma是什么Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放AI模型，基于与Gemini模型相同的技术，旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B，提供预训练和指令微调版本，支持多种框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow，以在不同设备上高效运行。6月28日，第二代模型Gemma 2已发布。Gemma的官方入口Gemma的官网主页：https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cnGemma的Hugging Face模型：https://huggingface.co/models?search=google/gemmaGemma的Kaggle模型地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/Gemma的技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf官方PyTorch实现GitHub代码库：https://github.com/google/gemma_pytorchGemma的Google Colab运行地址：https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynbGemma的主要特性轻量级架构：Gemma模型设计为轻量级，便于在多种计算环境中运行，包括个人电脑和工作站。开放模型：Gemma模型的权重是开放的，允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发。预训练与指令微调：提供预训练模型和经过指令微调的版本，后者通过人类反馈强化学习（RLHF）来确保模型行为的负责任性。多框架支持：Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架，通过Keras 3.0提供工具链，简化了推理和监督微调（SFT）过程。安全性与可靠性：在设计时，Gemma遵循Google的AI原则，使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息，并进行了一系列安全评估，包括红队测试和对抗性测试。性能优化：Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化，确保在不同设备上都能实现高性能。社区支持：Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源，以及Google Cloud的积分，鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。跨平台兼容性：Gemma模型可以在多种设备上运行，包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端，支持广泛的AI功能。负责任的AI工具包：Google还发布了Responsible Generative AI Toolkit，帮助开发者构建安全和负责任的AI应用，包括安全分类器、调试工具和应用指南。Gemma的技术要点模型架构：Gemma基于Transformer解码器构建，这是当前自然语言处理（NLP）领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制，允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外，Gemma还使用了旋转位置嵌入（RoPE）来代替绝对位置嵌入，以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活，以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。训练基础设施：Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练，这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod（芯片集群）上进行模型分片和数据复制，Gemma能够高效地利用分布式计算资源。预训练数据：Gemma模型在大量英语数据上进行预训练（2B模型大约2万亿个token的数据上预训练，而7B模型则基于6万亿个token），这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤，以减少不想要或不安全的内容，同时确保数据的多样性和质量。微调策略：Gemma模型通过监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对，以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。安全性和责任：Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任，包括在预训练阶段对数据进行过滤，以减少敏感信息和有害内容的风险。此外，Gemma还通过了一系列的安全性评估，包括自动化基准测试和人类评估，以确保模型在实际应用中的安全性。性能评估：Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估，包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比，在MMLU、MBPP等18个基准测试中，有11个测试结果超越了Llama-13B或Mistral-7B等模型。开放性和可访问性：Gemma模型以开源的形式发布，提供了预训练和微调后的检查点，以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型，推动AI领域的创新。常见问题Gemma一词的含义是什么？Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。Gemma是开源的吗？Gemma是开源开放的大模型，用户可在Hugging Face查看和下载其模型。Gemma模型的参数量是多少？Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型，后续还会推出新的变体。

ShowMeAI是一个人工智能领域的资料库和学习社区，覆盖Python、数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方向。为AI学习、求职、项目落地、业务探索等场景，提供了结构化路径和全套资料库。构建AI解决方案，用知识加速每一次技术成长！

Auto-GPT是一个实验性开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的真正潜力，GitHub上超10万人星标。该程序由 GPT-4 驱动，将LLM大语言模型思维链接在一起，以自主实现你设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一，Auto-GPT突破了人工智能的极限，距离AGI通用人工智能又近了一步。大家注意甄别autogpt.net不是其官方网站，agpt.co才是。

OpenBMB全称为Open Lab for Big Model Base，旨在打造大规模预训练语言模型库与相关工具， 加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理，降低大模型使用门槛，与国内外开发者共同努力形成大模型开源社区， 推动大模型生态发展，实现大模型的标准化、普及化和实用化，让大模型飞入千家万户。OpenBMB开源社区由清华大学自然语言处理实验室和智源研究院语言大模型加速技术创新中心共同支持发起。 发起团队拥有深厚的自然语言处理和预训练模型研究基础，近年来围绕模型预训练、提示微调、模型压缩技术等方面在顶级国际会议上发表了数十篇高水平论文。

MiracleVision奇想智能是什么MiracleVision奇想智能是由美图秀秀公司推出的自研AI视觉大模型，不仅具备高度的美学导向和图像处理能力，还能够广泛地应用于多个行业，提高工作流效率。同时，它还提供了简单易用的AI视觉创作工具，使用户能够快速进行图像的创作和编辑。最新的MiracleVision 4.0支持AI图片生成、AI设计排版和AI视频生成等能力。MiracleVision奇想智能的主要能力AI图片生成，支持文生图和图生图，输入文字或上传图像即可创作图片，提供多种风格、参数调整、图片尺寸、精准画面控制等AI智能设计，包括矢量图形、文字特效、智能分层和智能排版，可以满足AI设计的基础需求AI视频生成，提供文生视频、图生视频、视频运镜、视频生视频四大功能，让奇思妙想动起来视觉模型商店，平台提供丰富的视觉模型，从经典复古到现代潮流、从超现实幻想到极简抽象，用户可以任意选择创造惊艳的视觉效果MiracleVision奇想智能的适用行业电商行业：从涂鸦生成线稿、线稿上色、商品图、模特试穿图，再到电商物料输出，全程可通过MiracleVision实现。游戏制作：包揽场景设计、角色设计、道具设计、UI图标、宣发物料等流程，拓宽设计师想象空间的同时助力游戏行业降本。影视行业：充分满足概念场景设计、分镜设计、人物造型、道具设计、宣发物料的效果要求，极大提升影视行业设计环节的效率。广告设计：覆盖创意脑暴、创意深化、平面排版、多尺寸延展、线下投放预览的全工作流，助力客户在广告物料制作环节提效。动漫卡通：打通了概念设计、故事板生成、线稿上色、动漫补帧、视频转动漫等流程，支持创意到物料成品的快速落地。

Watsonx.ai是IBM于5月9日发布的新一代企业级生成式人工智能和机器学习平台，Watsonx.ai将由基础模型驱动的新的生成性人工智能和传统的机器学习结合起来，成为一个跨越人工智能生命周期的强大平台。使用Watsonx.ai，开发人员可以轻松地训练、验证、调整和部署模型，只需用一小部分数据在短期时间内快速建立人工智能应用。预计Watsonx.ai将在7月全面上市。

StableLM是由Stable Diffusion背后的团队Stability AI最新推出的开源的类ChatGPT大语言模型，该模型目前处于Alpha版本，拥有的参数量分别为30亿和70亿，后续还将推出150亿到650亿参数模型。