梅伦迪和卡梅拉在吉普斯夸举办大型音乐会庆祝结婚纪念日
2024 年 6 月 11 日星期二 02:00 评论 复制链接 WhatsApp Facebook X LinkedIn 电报 两种不同的风格，两种经典，它们用每个人在某个时刻必然会听到的歌曲感动了好几代人，本周末，它们将在吉普斯夸举行两场规模庞大的音乐会。第一场音乐会，Melendi，将于周五再次在伊伦贝举行，以流行、摇滚和朗朗上口的伦巴舞曲的节奏庆祝他的第一张专辑发行 20 周年。第二场音乐会，Camela，将于第二天在伊伦圣胡安广场举行，成千上万的人将免费跟唱《爱的眼泪》或《当爱启航时》等电子伦巴歌曲。 继上周 Rammstein 乐队在阿诺埃塔球场演出，37,000 名观众蜂拥而至之后，多诺斯蒂亚将于周五举办另一场大型音乐会，不过这次的规模“中等”。Illunbe 即将挂上“售罄”的标签——门票仍在 melendioficial.com 上出售——这位阿斯图里亚斯歌手正在进行巡演，以吹灭他的第一张专辑《No news from Holland》的 20 根蜡烛，这是他成名和成功榜上的首张作品。活动将于晚上 9:30 举行，并承诺将举办一场“非常有趣”的派对，演唱第一张专辑中的热门歌曲，其中包括《Mi rumbita pa tus pies》或《Hablando en plata》等新曲目。 “我们证实了，所有那些我认为已经过时的歌曲都比以往更加鲜活，你们也成功地使这次巡演成为近年来最有趣的巡演，”梅伦迪在首场音乐会结束后在社交网络上说道。这场音乐会已经带他去了好几个城市，并成功吸引了三家 WiZink 中心或两家 Sant Jordi 体育场的观众。 第二天，也就是 22 日，Illunbe 还将举办“Molan los 90”活动，这是一场“复兴”派对，将播放 Kate Ryan 等当时的热门歌曲 他向各个年龄段的“众多粉丝”提醒道，这场音乐会将“非常特别”，他们已经在等待梅伦迪的回归，两年前梅伦迪也参加了在竞技场举行的圣塞巴斯蒂亚音乐节。 Illunbe 还将于 […]
1 位 LLM 可以解决 AI 的能源需求
大型语言模型，为聊天机器人提供支持的人工智能系统，例如 ChatGPT，变得越来越好——但它们也变得越来越大，需要更多的能量和计算能力。对于廉价、快速且环保的 LLM，它们需要缩小，理想情况下要小到可以直接在手机等设备上运行。研究人员正在寻找方法来实现这一点，方法是将存储其内存的许多高精度数字大幅度四舍五入为 1 或 -1。 LLM 与所有神经网络一样，都是通过改变人工神经元之间的连接强度来训练的。这些强度以数学参数的形式存储。研究人员长期以来一直通过降低这些参数的精度来压缩网络（这一过程称为量化），这样它们可能占用 8 位或 4 位，而不是 16 位。现在，研究人员正在将精度提升到 1 位。 如何获得 1 位法学硕士学位 有两种通用方法。一种方法称为训练后量化 (PTQ)，即量化全精度网络的参数。另一种方法，即量化感知训练 (QAT)，即从头开始训练网络以具有低精度参数。到目前为止，PTQ 更受研究人员的欢迎。 今年 2 月，苏黎世联邦理工学院的秦昊桐、北京航空航天大学的刘祥龙和香港大学的黄伟组成的团队提出了一种 PTQ 方法，称为 法学硕士。它使用 1 位近似网络中的大多数参数，但使用 2 位表示一些显著权重（对性能影响最大的权重）。在一次测试中，该团队对 Meta 的一个版本进行了二值化 骆驼 具有 130 亿个参数的 LLM。 “1 位 LLM 为设计专门针对 1 位 LLM 优化的定制硬件和系统打开了新的大门。” —Furu Wei, 微软 亚洲研究 为了评估表现，研究人员使用了一种称为困惑度，这基本上是衡量经过训练的模型对随后出现的每段文本的惊讶程度的指标。对于一个数据集，原始模型的困惑度约为 5，而 BiLLM […]
RAG 对抗机器：将第一方数据注入 AI 模型以获得更好的结果
第一方数据长期以来一直是营销人员的工具箱中的重要工具，用于在各个媒体触点上个性化客户体验。但它尚未影响大多数公司如何使用生成式人工智能技术。 然而，专有数据集有可能在当今生成式人工智能的几个关键营销应用中发挥重要作用。其中包括大规模内容制作、活动洞察生成和客户服务。 利用检索增强生成管道 (RAG) 形式的大量结构化和非结构化数据集合的技术和流程已经存在。RAG 是一种最近开发的流程，用于提取、分块、嵌入、存储、检索并将第一方数据输入基础模型（例如 OpenAI、Google 和 Meta 提供的模型）。 以下是如何使用这些工具将第一方数据注入您下一个支持 AI 的广告系列。 一切都与背景有关 无论您使用 GPT、Dall-E、Imagen、Gemini 还是 Llama，每次您要求生成式 AI 应用程序生成文本或图像时，您都会提供（主要基于文本的）指令。这些指令被发送到模型以生成所需的响应（称为推理）。结果要么是洞察，要么是广告文案或创意。 每个营销人员和机构都可以从 Google 和 OpenAI 的 PB 级训练数据中受益，从而更有效地完成工作。不过，有一个技巧。基础模型不会经常重新训练（可能每隔一年一次）。这意味着它们并不总是最新的。虽然这些模型可能看起来无所不知，但实际上它们对特定于您的品牌和客户的信息一无所知。 为什么？因为这些信息不对外公开。 如果你要求 Dall-E 或 Imagen 针对你的五个主要受众群体分别调整主创意，他们肯定会达不到要求，甚至可能产生幻觉，因为他们不知道你的受众是谁，也不知道他们可能对什么感兴趣。 能够利用第一方数据和知识为提示提供背景信息至关重要，这不仅能让您从人群中脱颖而出，还能帮助生成式 AI 模型提供有用的结果。如果您在提示中添加特定于受众的数据（例如人口统计和偏好），那么您将以极低的成本获得符合品牌的定制创意。 同样，要求 Gemini 或 GPT 为新产品撰写 500 到 800 个字符的亚马逊产品描述不会产生很好的效果，除非您在目录中添加其他产品的现有高性能文案示例。这个过程被称为小样本提示。 订阅 AdExchanger 日报 每个工作日将我们编辑的综述发送到您的收件箱。 RAG 时间 识别和提取专有知识和数据的能力是生成成功内容的关键。但是，需要做些什么才能将第一方数据输入大型语言模型 (LLM)？ 对于生成式 AI，数据管理涉及的技术和管道与其他营销技术应用（例如客户数据平台）所使用的技术和管道不同。这是因为第一方数据的性质更为广泛，以及 […]
乌克兰呼吁战士热情
2024 年 3 月 18 日星期一 00:56 评论 复制链接 WhatsApp Facebook X 领英 电报 大多数人已经从 Lysynychy、Pidhirne、Miklashiv 或 Druzhkivk 的街道上消失了。 这片土地和杂草丛生的农田指向乌克兰的城镇，那里曾于 2022 年大规模入伍与俄罗斯作战。 «现在你只能看到孩子、母亲和祖父母。 他们已经拿走了剩下的，”利西尼奇的一位女士解释道。 当剩下的少数人看到来自宪兵局的巴士停在城镇尽头时，他们就消失了。 巴士越来越多，载着新兵返回军营的巴士却越来越少。 武装部队总司令奥列克桑德·西尔斯基本周在爱国者日之际表达了他对征兵办公室前排起长队的渴望，因为那里的志愿者人数众多，无法将他们全部登记在册。一天，许多人第二天早上就回来了。 “看着那些队列，我终于明白，俄罗斯人永远无法在基辅游行。 从来没有，”西尔斯基在谈到当前大规模的动员抵制之前大声说道。 «我们将尽一切努力为你们每个人找到一个位置。 “只要有人保护乌克兰，它就会存在。” 没有人知道他的话是让人更加热血沸腾，还是让人心头冷汗。 西尔斯基是一位令人怀疑的将军。 人们认为，他对军队的同情心不如他的前任驻英国大使瓦列里·扎卢日尼(Valeri Zaluzhnyi)。 1965年出生于前苏联，曾在红军学院接受训练。 他的批评者声称他使用了与他的敌人——著名的俄罗斯“绞肉机”——相同的战争技术。 乌克兰《真理报》的一篇文章指出，“他赢得了这样的声誉：他重视做事，而不是为了实现目标而牺牲生命。” 工作日期间，基辅的年轻人都呆在家里。 周六他们出去玩，但他们避免经过警察和军事哨所前。 “我知道我的国家需要受到保护，我钦佩那些在军队里的人。 但我害怕死亡或失去肢体，所以我大部分时间都呆在家里，以避免被邀请去招募中心，”35 岁的维塔利告诉《泰晤士报》。 。 31.000 是军队 乌克兰承认已死在战场上。 然而，美国将这一数字上调至 71,000 名士兵死亡和 120,000 名士兵受伤。 餐馆、俱乐部、购物中心和健身房已成为高风险场所，因为巡逻人员不断寻找尚未出现在收银台的人。 生活在欧洲的政治学家维克托·卡普伊斯克 (Viktor […]
Meta 使用版权来保护其人工智能，但为其他人反对法律
元 强烈主张当在线内容被免费用于构建时，版权法不应适用 人工智能 楷模。 除非相关内容属于 Meta。 这家前身为 Facebook 的公司正在大力投资人工智能，发布模型和 生成式人工智能 赶上 OpenAI 爆炸性流行趋势的工具 聊天GPT。 Meta 与谷歌和微软等大型科技公司一起向美国版权局提出，大量受版权保护的文本、图像和数据 免费刮擦并用于训练 AI 模型不受保护 版权法。 Meta 有效地认为，互联网上提供的所有内容都属于“合理使用”范围，因为像 Llama 这样的人工智能模型不会利用或复制受版权保护的作品。 （虽然他们， 实际上, 常常, 做）。 然而，在推动这一版权立场的几个月前，Meta 试图主张对 Llama 进行更广泛的版权保护。 Meta 的删除请求 2023 年初，Llama 的初始版本在网上泄露，导致大型语言模型及其规范被下载并发布到 GitHub，微软旗下的在线编码网站。 根据 GitHub 在其网站上托管的请求副本，Meta 向 GitHub 发送了立即删除或“停止访问”该模型的要求。 富兰克林·格雷夫斯 (Franklin Graves) 注意到了这一删除请求，他是一名律师，也是有关创作者经济的时事通讯的作者，他最近在 X 上发布了有关 Meta 请求的信息。 Meta 在请求中辩称：“我们真诚地相信，在网站上使用上述 Meta […]