导读：AI大模型日报，爬虫+LLM自动生成，一文览尽每日AI大模型要点资讯！
目前采用“文心一言”（ERNIE-4.0-8K-latest）、“智谱AI”（glm-4-0520）生成了今日要点以及每条资讯的摘要。欢迎阅读！
《AI大模型日报》今日要点：今日AI大模型领域的资讯涵盖了多个方面的重要进展。在模型优化方面，通过使用Diffusers库的Quanto量化工具，成功提高了基于transformer模型的内存效率，使得高分辨率文生图技术在减少显存需求的同时，保持了出色的生成质量。另一项研究则强调了代码知识对于增强大型语言模型性能的重要性，通过包含代码数据集的预训练，显著提升模型在自然语言推理、世界知识任务以及代码生成方面的表现。 在语音识别领域，豆包大模型展现了强大的实力，其Seed-ASR技术提供了精准的语音识别功能，并支持多种语言、方言和口音，实际应用中展现出显著的泛化效果。同时，豆包版《Her》的升级发布，进一步提升了语音交互的自然性和便捷性。 此外，智能体系统的自动化设计领域也取得了重要突破，元智能体搜索算法被证实能够发明新颖且性能强大的智能体设计，尤其在阅读理解和数学任务上表现突出。 在模型架构方面，Mamba架构借助Transformer实现了性能突破，仅需极低的计算量便达到新的SOTA性能，展示了Transformer模型知识迁移的有效性。 最后，在生物学领域，GPT-4展现了对蛋白质结构的理解能力，高精度建模氨基酸和蛋白质结构，揭示了生成模型在生物学研究中的新潜力。这些进展共同推动了AI大模型在各个领域的广泛应用和深入研究。
标题: GPT-4无师自通预测蛋白质结构登Nature子刊！LLM全面进军生物学，AlphaFold被「偷家」?
摘要: DeepMind的AlphaFold成为AI4Science领域的里程碑，但GPT-4在生物学领域的潜力可能被低估。GPT-4已显示出对蛋白质结构的理解能力，尽管不是为生物学任务开发，却能高精度建模氨基酸和蛋白质结构。研究表明，GPT-4在结构建模和药物相互作用分析方面展现出潜力，但其具体机制尚需进一步研究。这揭示了生成模型在生物学领域的新潜力。
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标题: 基于 Quanto 和 Diffusers 的内存高效 transformer 扩散模型
摘要: 近期，基于transformer模型的高分辨率文生图技术成为趋势，但这些模型对GPU显存需求巨大，限制了其应用。本文展示了如何使用Diffusers库的Quanto量化工具来提高这些模型的内存效率，几乎不影响生成质量。研究集中在PixArt-Sigma、Stable Diffusion 3和Aura Flow模型，通过量化可显著降低显存使用。
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标题: 大模型时代的ASR就是不一样！豆包“听力”水平现场评测，方言&小朋友口音直接拿捏！
摘要: 近日，2024火山引擎AI创新巡展上海站展示了豆包大模型在语音识别等方面的提升，并发布对话式AI实时交互解决方案。豆包大模型团队成果Seed-ASR提供精准语音识别，支持多种语言、方言、口音。Seed-ASR已集成至豆包APP等，综合能力提升显著，月活用户数达2752万。该技术已在多个场景落地，展现强大泛化效果，未来对ASR技术发展具有推动作用。
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标题: 明确了：文本数据中加点代码，训练出的大模型更强、更通用
摘要: 研究表明，代码知识对于大型语言模型（LLM）至关重要，能显著提升非代码任务性能。通过包含代码数据集的预训练，模型在自然语言推理、世界知识任务和代码生成方面表现出显著改进。代码质量和合成代码数据的使用对提升预训练性能尤为关键。此外，预训练冷却阶段加入代码数据可进一步改善任务性能。研究结果强调了代码作为泛化关键构建块的重要性。
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标题: 用AI自动设计智能体，数学提分25.9%，远超手工设计
摘要: 研究提出智能体系统的自动化设计（ADAS）领域，并展示了一种ADAS算法——元智能体搜索，证明其能发明新颖强大的智能体设计。实验表明，基于ADAS的智能体性能优于手工设计基线，提升显著，尤其在阅读理解和数学任务上。此外，这些智能体展现出良好的跨领域迁移能力，证实了ADAS在自动化智能体系统设计中的潜力。
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标题: 豆包版《Her》升级上新！随时打断，交流自然，还是开箱即用的那种
摘要: 豆包版《Her》升级版发布，实现了随时打断、交流自然的功能。豆包大模型综合能力提升20.3%，语音能力也获得升级。火山引擎还推出对话式AI实时交互解决方案，简化语音到文本和文本到语音的转换过程。此外，火山引擎与多点DMALL成立零售大模型生态联盟，打造零售AI解决方案。
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标题: 多亏Transformer，Mamba更强了！仅用1%计算量达新SOTA
摘要: Mamba架构借助Transformer实现突破，新模型仅需1%计算量便达到非Transformer架构的SOTA性能。研究团队提出MOHAWK蒸馏方法，有效将Transformer知识迁移至Mamba等架构，提升模型性能。此外，该方法也适用于其他非Transformer架构。该成果由Mamba主创之一Albert Gu领衔。
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