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✨ 1: Artificial AnalysisAI语言模型和API提供商的比较分析,帮助用户选择最佳方案。 
Artificial Analysis 是一个专门独立分析AI语言模型和API提供商的平台,旨在帮助用户了解AI领域并选择最适合其需求的模型和API提供商。以下是该平台的主要内容和功能: 模型与API提供商分析:比较不同的AI模型与API提供商,涵盖质量、速度和价格等指标 质量和速度分析:质量指数(越高越好)、输出速度(每秒生成的Token数量,越高越好)和价格(每百万Token的价格,越低越好)是主要的考核指标。 API提供商的具体分析:针对特定模型(如Llama 3 Instruct 70B)的输出速度与价格进行详细分析。 参与调查和报告:用户可以参与AI构建者调查,并收到结果报告,这有助于更好地了解市场趋势和最佳实践。 地址:https://artificialanalysis.ai/ ✨ 2: llm-pricing抱抱脸LLM价格对比 
抱抱脸各种LLM价格对比,方便开发者进行选择。 地址:https://huggingface.co/spaces/philschmid/llm-pricing ✨ 3: MinerUMinerU 是一个开源的高质量数据提取工具,支持多种文件格式。 MinerU 是一个一站式、开源的高质量数据提取工具,主要包括以下两个核心功能模块: Magic-PDF Magic-Doc MinerU 提供了强大的 PDF 和网页数据提取功能,能够显著提升文档处理效率,适用于多种数据提取和知识管理场景。 地址:https://github.com/opendatalab/MinerU ✨ 4: ai-renamerAI重命名助手 Node.js CLI 工具,它使用 Ollama 模型(Llama、Gemma、Phi 等)智能地重命名指定目录中的文件。 地址:https://github.com/ozgrozer/ai-renamer ✨ 5: ttt-lm-pytorchttt-lm-pytorch 是一种带有表达性隐藏状态的RNN序列模型,用于测试时训练。 
ingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 14px;background-color: rgb(249, 242, 244);border-radius: 2px;padding: 2px 4px;line-height: 22px;color: rgb(199, 37, 78);">ttt-lm-pytorch是一个基于 PyTorch 的模型实现,来源于论文《Learning to (Learn at Test Time): RNNs with Expressive Hidden States》。该模型提出了一种新的序列建模层,称为测试时间训练层(Test-Time Training (TTT) layers),旨在解决自注意力机制在处理长上下文时导致的计算复杂度问题。
长上下文与复杂性:自注意力(Self-attention)在处理长上下文时效果显著,但其复杂度为二次方。 隐藏状态的表达能力:现有的RNN层复杂度为线性,但其在长上下文中的性能受到隐藏状态表达能力的限制。 TTT 层:该模型创新性地将隐藏状态设计为一个机器学习模型,更新规则为一个自监督学习步骤,即在测试时对隐藏状态进行训练。
地址:https://github.com/test-time-training/ttt-lm-pytorch ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;font-size: 12px;color: rgb(8, 134, 95);visibility: visible;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;visibility: visible;">这就是本期的内容,记得标星⭐️点赞 ,关注我不迷路哦~
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