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Google 推出 Gemma 2 2B 端侧模型；Github 新服务帮助开发者选择 AI 模型 丨 RTE 开发者日报
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Google 推出 Gemma 2 2B 端侧模型；Github 新服务帮助开发者选择 AI 模型 丨 RTE 开发者日报

Google 推出 Gemma 2 2B 端侧模型；Github 新服务帮助开发者选择 AI 模型 丨 RTE 开发者日报 RTE开发者社区
2024-08-02
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导读：本期关键词：Models 服务、Midjourney V6.1 、子弹时间
开发者朋友们大家好：

这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。

本期编辑：@JLT，@鲍勃


01

有话题的新闻



1、Google 推出 Gemma 2 2B 模型，能够在手机、笔记本电脑、台式机等边缘设备上运行


Gemma 2 2B 是 Google 推出的 Gemma 2 系列中一款重量级的轻量级 AI 模型，具有 2 亿参数。Gemma 2 2B 利用了知识蒸馏技术，通过从更大、更复杂的模型中学习，将其知识传递到较小的模型中，取得了超出预期的性能表现。

GEMMA 2 2B 模型适用于多种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够在笔记本电脑、台式机或私人云基础设施等资源有限的环境中部署。（@小互 AI）


2、微软 GitHub 推出 Models 服务：定位 AI 工程师，让开发者试用和部署模型
微软旗下代码托管平台 GitHub 最新推出了 GitHub Models 服务，定位是新一代 AI 工程师，帮助开发者选择适合其应用的 AI 模型。

GitHub 在官方新闻稿中表示，GitHub Models 将服务该平台 1 亿多用户，为其提供业界领先的大语言模型（LLM）或者小语言模型（SLM）。

GitHub Models 服务目前处于限量公测阶段，可以对接 OpenAI 的 GPT-4o 和 GPT-4o mini、微软的 Phi 3、Meta 的 Llama 3.1 以及 Mistral 的 Large 2 等 AI 模型，并承诺未来会继续扩充更多语言和视觉模型。开发人员可以通过内置的 Model Playground 访问这些模型，并在此测试不同的提示和模型参数。（@IT 之家）

3、巴黎奥运会启用阿里云「子弹时间」系统
据奥林匹克广播服务公司介绍，巴黎奥运会采用了阿里云 AI 增强的全新转播技术——多镜头回放系统。

据介绍，该系统让转播有了科幻电影般的视觉效果，给观众呈现强化慢镜头、时间静止等特效画面，被称为「子弹时间」。

在 7 月 31 晚，自由式小轮车女子公园赛决赛中，18 岁中国选手邓雅文高高跃起的姿态在直播回放环节中突然定格，镜头呈现环绕效果，这就是「子弹时间」系统的效果。

目前，「子弹时间」系统已经在 14 个比赛场馆内启用，涵盖七人制橄榄球、羽毛球、体操田径、篮球、沙滩排球、乒乓球、摔跤、网球、柔道、霹雳舞、小轮车自由式和滑板等 21 个项目。（@爱范儿）


4、Midjourney V6.1 版本上线，优化远景人脸，细节更丰富
Midjourney V6.1 版本的上线带来了多项重要更新，包括图像连贯性的突破、画质的全面提升、微观细节的精准把控等。在处理复杂结构如人体和动植物时，表现出色，尤其是在细节如手臂、腿部和手掌的自然流畅表现上。新版本在减少像素伪影、增强纹理表现力方面取得了显著进展，特别是在皮肤质感和 8bit 复古风格的呈现上。

标准图像任务的处理速度提升约 25%， 能更准确地生成文字，可以调用旧任务中的个性化模型和数据。（@AI 科技评论）


5、GitStart AI Ticket Studio 优化软件开发，自动化生成工程票据


GitStart AI Ticket Studio 旨在通过 AI 来简化和优化软件开发过程中的 Bug 报告和功能请求。它能够自动化地生成详细、清晰的工程票据，减少沟通成本，提高开发效率。

该工具集成了自然语言处理和机器学习技术，可以理解开发者和项目经理的描述，然后转化为标准化的、易于理解的任务描述。用户可以通过简单的描述来启动这个过程，AI 将自动填充必要的细节，包括问题的重现步骤、相关截图和日志，以及可能的解决方案。这样的工具对于提升团队协作和加速软件迭代至关重要。（@AI 科技评论）


02

有态度的观点



1、科大讯飞研究院院长：AI 应用落地关键是深入场景


在一场媒体沟通会上，科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪谈到了对 AI 应用场景的理解。

刘聪认为，中国拥有独特的应用场景优势，庞大的人口基数为行业产品提供了丰富的数据和多样化的应用场景，AI 应用要能够创造商业价值，核心在于对落地场景的深入理解。

「AI 大模型应用落地的第一核心是深入理解场景，用场景需求牵引着技术的发展」，刘聪表示，他也认为，模型大小的选择也应根据实际应用场景和任务需求来决定。（@爱范儿）


写在最后：


我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE 开发者日报」内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。

对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、项目、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。


【声明】内容源于网络
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