IBM近日宣布将在今年5月推出的watsonx.ai企业人工智能开发平台上,托管Meta Platforms的Llama 2。现在,部分客户已经可以抢先体验。
watsonx.ai可用于训练生成式AI模型和其他类型的神经网络,无需从头开始构建自己的模型,平台中包括了预先打包的AI模型目录以及用于训练这些模型的数据集。
今年2月Meta宣布开源Llama的举动震惊了人工智能界。像Llama这样的基础模型通常是在大量未标记数据上进行训练的,这使其能够针对各种任务进行微调。Meta上个月又开源了Llama 2(正式名称为Large Language Model Meta AI 2-chat),并表示将允许企业使用专有数据和工具定制他们自己的AI模型。
持续合作
IBM和Meta过去曾合作开发多个开源项目,包括PyTorch机器学习框架和watsonx.data中使用的Presto查询引擎。watsonx.data是一个基于开放Lakehouse架构构建的专用数据存储。
IBM的战略是提供第三方和自己的AI模型。目前,IBM提供自己的模型以及由Hugging Face支持的社区所托管的模型,这些模型经过预训练,可以支持一系列自然语言处理任务,例如问答、内容生成、内容摘要、文本分类和提取。IBM公司表示,计划很快就会发布AI调优工作室、watsonx.ai模型的情况说明书、以及IBM自己的生成式AI模型。
IBM表示,为了满足企业对安全和数据隐私的担忧,通过watsonx.ai中的提示实验室运行Llama-2模型的用户可以切换护栏功能,自动删除输入和输出文本中的有害语言,Meta还提供了文档用于构建负责任的AI模型。
IBM正在努力成为企业AI开发的首选技术提供商。Upwork Global最近的一项研究发现,有73%的CEO表示,他们的企业正在拥抱生成式AI。IBM表示,IBM的21000名数据、人工智能和自动化顾问已经与40000多家企业客户展开合作,作为IBM咨询部门一部分的Center of Excellence for Generative AI也聘请了1000多名顾问。
好文章,需要你的鼓励
大数据可观测性初创公司Monte Carlo Data推出全新Agent Observability产品,为AI应用提供全方位数据和AI可观测性。该工具帮助团队检测、分类和修复生产环境中AI应用的可靠性问题,防止代价高昂的"幻觉"现象,避免客户信任度下降和系统宕机。新产品采用大语言模型作为评判器的技术,能够同时监控AI数据输入和输出,提供统一的AI可观测性解决方案。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
网络安全公司Aikido披露了迄今最大规模的npm供应链攻击事件。攻击者通过钓鱼邮件获取维护者账户凭证,向18个热门JavaScript包注入恶意代码,这些包每周下载量超过26亿次。恶意代码专门劫持加密货币交易,监控浏览器API接口将资金转移至攻击者地址。受影响的包括chalk、debug等广泛使用的开发工具库。虽然攻击在5分钟内被发现并及时公开,但专家警告此类上游攻击极具破坏性,可能与朝鲜黑客组织相关。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。