Auto-GPT

在浏览器中组装、配置和部署自主人工智能的开源项目

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。

StableVicuna 是由 Stable Diffusion 背后的 StabilityAI 推出的第一个通过基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练的大规模开源聊天机器人。StableVicuna是Vicuna v0 13b的进一步指令微调和RLHF训练版本，它是一个指令微调的 LLaMA 130亿模型。

MOSS是复旦大学团队开发的国内第一个发布的对话式大型语言模型，今年2月邀公众参与内测。它可以执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。4月21日，新版MOSS模型正式上线并宣布开源。

2021年6月，北京智源研究院（BAAI）推出了悟道1.0的后续版本悟道2.0，作为中国第一个超大规模智能模型系统。悟道是一个语言模型，旨在在人类层面的思维上超越 OpenAI 的 GPT-3 和谷歌的 LaMDA。经过4.9TB的图像和文本训练，并在9个基准上超过了最先进（SOTA）水平，悟道比任何同行都更接近于实现通用人工智能（AGI）和人类水平的思维。 悟道接受了4.9 TB高质量英文和中文图像和文本的训练： 1.2TB中文文本数据 2.5TB中文图形数据 1.2TB英文文本数据 悟道是基于开源的 MoE 系统 FastMoE 进行训练的。MoE是一种机器学习技术，其工作原理如下： 将预测建模任务划分为子任务，针对每个子任务训练专家（学习者）模型，开发门控模型，该门控模型基于要预测的输入来学习咨询哪个专家，并组合预测。FastMoE使悟道能够并行咨询不同的专家模型，并切换到预测结果最好的模型。例如，如果输入是英文文本，悟道将使用预测模型，该模型可以在英文文本中生成回应。

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。

Google AI文字到图像生成模型