Falcon Mamba 是由阿布扎比技术创新研究院 (TII) 开发的首个高效的无注意力机制 7B 模型。该模型基于 Mamba 架构,能够在不增加内存使用的情况下处理任意长度的序列,在序列处理和内存效率方面优于传统的 Transformer 模型。文章介绍了 Falcon Mamba 的训练数据、评估基准以及在 Hugging Face 生态系统中的应用,展示了其在处理大规模序列方面的卓越性能。

该模型是开放获取的,所以任何人都可以在 Hugging Face 生态系统中 这里 使用它进行研究或应用。

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2024年4月28日,在清华大学113周年校庆到来之际,图书馆在从游空间举办了“AI+工作坊启动会”,以人工智能(AI)为纽带,汇聚多方资源,助力科研创新与发展。本次活动由清华大学图书馆主办,共青团清华大学委员会、清华大学研究生会合办,北京智谱华章科技有限公司、中国知网、中国图书进出口(集团)有限公司、华为技术有限公司、北京世纪超星信息技术发展有限责任公司、武汉鼎森电子科技有限公司(博看网)共同协办。清华大学图书馆馆长、新闻与传播学院教授金兼斌,图书馆副馆长窦天芳,北京智谱华章科技有限公司首席执行官张鹏,清华大学校团委副书记黄峰,清华大学校团委教师、法学院研工组组长李秋甫,以及AI+工作坊的志愿者、师生校友等近50人参加了本次活动。活动由图书馆读者服务部副主任、读者服务部信息技术部党支部书记李津主持。 

 

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通过系统整合音乐馆实体馆藏、自建数字资源、音乐数据库以及开放存取资源,构建集多种媒介与数据类型于一体的多模态音乐知识库。以此为基础,进一步研发音乐馆资源服务智能体与生成式AI工具,为音乐馆智能服务、音乐资源推荐、音乐学科服务、音乐教学、音乐创作、音乐疗愈等场景提供智能化支撑,最终构建融合个性化服务、创造性生成与学术性探索的智能化音乐生态,提高音乐馆资源利用率,推动音乐教育范式创新。
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清华大学国际学生规模持续扩大,他们在使用图书馆资源时,常常面临语言障碍和流程规则不熟悉等问题。尽管图书馆工作人员尽力提供协助,但语言沟通障碍以及专业术语的理解差异,仍在一定程度上降低了服务沟通的效率,影响了国际学生的使用体验和资源利用率。引入多语言AI智能助手,一方面是对现有咨询服务模式的智能升级,另一方面可以更高效、精准地满足国际学生的多样化需求,提升图书馆使用体验。
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通过构建金融学Agent,减少金融馆用于解答读者咨询的人力投入,提升金融学学科服务的精准性和效率。
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学位论文格式不仅体现了学术严谨性,更具有重要意义。统一、标准的格式能使论文层次分明,方便读者快速定位和理解核心内容。高校学位论文格式审查是学术管理的重要环节,可确保论文格式符合学术规范,也有助于培养学生的学术能力。 当前,我校学位论文电子版格式审查完全依赖人工进行。审查人员依据学校制定的格式规范,逐份对论文进行检查。人工审查在一定程度上保证了审查的灵活性,审查人员能凭借经验判断一些复杂情况,但这种方式存在诸多难以忽视的问题 AI 技术的发展正如火如荼。AI具有强大的模式识别和数据分析能力,能够快速准确地处理海量文本。如果采用AI + 人工的方式来完成论文格式审查,AI必将能够高质高效地完成大部分任务,同时也方便进行数据管理。
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