之暗面开放了 KimiChat 200 万字上下文的内测申请

月之暗面开放了KimiChat200万字上下文的内测申请已经是慢讯了,不过还没申请的还可以去申请。有很多小伙伴尤其上学的群友喜欢用Claude,但是Claude封号太严重。Kimi算是后来居上吧,去年12月分享过他的网页版,现在文档阅读、文件处理、联网等功能都有,算是国产里面做的非常好的了。内测申请:https://kimi.moonshot.cn/(点输入框下面第一条消息(如图))

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月之暗面开放了KimiChat200万字上下文的内测申请,感兴趣可以申请试试:https://kimi.moonshot.cn

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从通用人工智能(AGI)创业公司北京月之暗面科技有限公司获悉,该公司推出的Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文,预计今年将开启商业化模式。月之暗面创始人杨植麟表示,通往通用人工智能,无损的长上下文将会是一个很关键的基础技术。历史上所有的模型架构演进,本质上都是在提升有效的、无损的上下文长度。上下文长度可能存在摩尔定律,但需要同时优化长度和无损压缩水平两个指标,才是有意义的规模化。(澎湃)

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Google全新大模型突然发布:百万上下文仅靠提示学会新语言现在仅仅中杯1.5Pro版就能越级打平上一代大杯1.0Ultra版,更是在27项测试中超越平级的1.0Pro。支持100万token上下文窗口,迄今为止大模型中最长,直接甩开对手一个量级。这还只是对外发布的版本,Google更是透露了内部研究版本已经能直冲1000万。现在Gemini能处理的内容,可换算成超过70万单词,或1小时视频、11小时音频、超过3万行代码。没错,这些数据模态Gemini1.5都已经内建支持。从今天起,开发者和客户就可以在VertexAPI或AIStudio申请试用。刚刚收到消息还在震惊中的网友们belike:还有人直接@了OpenAI的奥特曼,这你们不跟进一波?上下文理解能力拉满目前Google已放出三个不同任务的演示视频,只能说Gemini1.5是个抽象派(doge)。在第一段演示视频中,展示的是Gemini1.5处理长视频的能力。使用的视频是巴斯特·基顿(BusterKeaton)的44分钟电影,共696161token。演示中直接上传了电影,并给了模型这样的提示词:找到从人的口袋中取出一张纸的那一刻,并告诉我一些关于它的关键信息以及时间码。随后,模型立刻处理,输入框旁边带有一个“计时器”实时记录所耗时间:不到一分钟,模型做出了回应,指出12:01的时候有个人从兜里掏出了一张纸,内容是高盛典当经纪公司的一张当票,并且还给出了当票上的时间、成本等详细信息。随后经查证,确认模型给出的12:01这个时间点准确无误:除了纯文字prompt,还有更多玩法。直接给模型一张抽象“场景图”,询问“发生这种情况时的时间码是多少?”。同样不到一分钟,模型准确给出了的电影对应的时间点15:34。在第二段演示视频中,Google展示了Gemini1.5分析和理解复杂代码库的能力。用到的是Three.js,这是一个3DJavascript库,包含约100000行代码、示例、文档等。演示中他们将所有内容放到了一个txt文件中,共816767token,输入给模型并要求它“找到三个示例来学习角色动画”。结果模型查看了数百个示例后筛选出了三个关于混合骨骼动画、姿势、面部动画的示例。这只是开胃小菜。接下来只用文字询问模型“动画LittleTokyo的demo是由什么控制?”模型不仅找到了这个demo,并且解释了动画嵌入在gLTF模型中。并且还能实现“定制代码”。让模型“给一些代码,添加一个滑块来控制动画的速度。使用其它演示所具有的那种GUI”。Gemini1.5分分钟给出了可以成功运行的代码,动画右上角出现了一个可控速的滑块:当然也可以做“代码定位”。仅靠一张demo的图片,Gemini1.5就能在代码库中从数百个demo中,找到该图对应动画的代码:还能修改代码,让地形变得平坦,并解释其中的工作原理:修改代码这一块,对文本几何体的修改也不在话下:第三个演示视频展示的是Gemini1.5的文档处理能力。选用的是阿波罗11号登月任务的402页PDF记录,共326658token。要求Gemini1.5“找到三个搞笑时刻,并列出文字记录以及表情符号引述”:30秒,模型给出了回应,其一是迈克尔·柯林斯的这句话“我敢打赌你一定要喝一杯咖啡”,经查询文档中的确有记录:更抽象一点,绘制一个靴子的图片,询问模型“这是什么时刻”。模型正确地将其识别为这是Neil在月球上的第一步:最后同样可以询问模型快速定位这一时刻在文档中对应的时间位置:差不多的抽象风同样适用于1382页、732000token的《悲惨世界》,一张图定位小说位置。仅从提示词中学会一门新语言对于Gemini1.5的技术细节,Google遵循了OpenAI开的好头,只发布技术报告而非论文。其中透露Gemini1.5使用了MoE架构,但没有更多细节。与上代1.0Pro相比,1.5Pro在数学、科学、推理、多语言、视频理解上进步最大,并达到1.0Ultra层次。为验证长上下文窗口的性能,使用了开源社区通行的大海捞针测试,也就是在长文本中准确找到可以藏起来的一处关键事实。结果50万token之前的表现非常完美,一直到千万token,Gemini1.5也只失误了5次。此外还将测试扩展到多模态版本,如在视频画面的某一帧中藏一句话,给的例子是在阿尔法狗的纪录片中藏了“Thesecretwordis‘needle’”字样。结果在视频、音频测试中都实现了100%的召回率。特别是音频中,对比GPT-4+Whisper的结果,差距非常明显。此外GoogleDeepMind团队还测试了一项高难任务,仅通过长提示词让模型学会全新的技能。输入一整本语法书,Gemini1.5Pro就能在翻译全球不到200人使用的Kalamang上达到人类水平。相比之下,GPT-4Turbo和Claude2.1一次只能看完半本书,想获得这个技能就必须要微调或者使用外部工具了。也难怪有网友看过后惊呼,“哥们这是要把RAG玩死啊”。OneMoreThingGoogle还公布了一波已在业务中采用Gemini大模型的客户。其中有三星手机这样的大厂,也有像Jasper这种靠GPT起家的创业公司,甚至OpenAI董事AdamD‘Angelo旗下的Quora。与OpenAI形成了直接竞争关系。对此,一位网友道出了大家的心声:真希望这能促使OpenAI发布他们的下一代大模型。参考链接:[1]https://twitter.com/JeffDean/status/1758146022726041615[2]https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf[3]https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/#gemini-15...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1418747.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1418747.htm

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