一键部署 Llama3 8B/70B！最高仅占1.07GB存储；COCONut上线，字节跳动推出的首个大规模全景图像分割数据集
原文约4400字，阅读约需11分钟。发表于：。基于 AI 的快速发展，谷歌团队研究了机器学习模型如何有效地将研究结果传达给放射科医生，评估了广义人工智能辅助系统在特定工作流程环境、设备和国家特定指南和评分/管理协议下对肺癌筛查工作流程的影响，并在美国和日本进行测试。厦门大学方宁教授团队基于深度学习研发了一种自动化、高速、多维的单粒子追踪系统，打破了细胞微环境中纳米颗粒旋转追踪的局限性，实现了在纳米尺度下，全方位、精准追踪活细胞内单分子/单个纳米颗粒。每个集都包含 9 个不同行星的子集：地球、水星、金星、地球、火星、木星、土星、天王星和海王星。
Meta最近发布了一个名为Llama3的大型模型，引起了AI界的关注。HyperAI在他们的网站上推出了一个关于如何部署Llama3的教程。他们还更新了他们的网站，提供了高质量的公共数据集、精选教程、社区文章和热门百科条目。数据集包括COCONut、太阳系行星、中文医学对话数据、TAL-SCQ5K、安徽电信问答数据、WikiArt、世界奇观、Google地标照片、GIS世界数据文件和SSDO。精选教程涵盖了部署Llama3-8B-Instruct和生成实时对话数字人类等主题。社区文章包括数学数据集摘要、AI辅助肺癌筛查、AI科学会议、单粒子跟踪和全球海洋溶解氧建模。HyperAI还将通过直播谷歌相关内容来准备谷歌I/O开发者大会。HyperAI是中国领先的人工智能和高性能计算社区，提供数据集、教程、论文和百科条目等资源。
