💥 Gate廣場活動: #PTB创作大赛# 💥
在 Gate廣場發布與 PTB、CandyDrop 第77期或 Launchpool 活動 相關的原創內容,即有機會瓜分 5,000 PTB 獎勵!
CandyDrop 第77期:CandyDrop x PTB 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/46922
PTB Launchpool 火熱進行中: 👉https://www.gate.com/zh/announcements/article/46934
📅 活動時間:2025年9月10日 12:00 – 9月14日24:00 UTC +8
📌 參與方式:
發布原創內容,主題需與 PTB、CandyDrop 或 Launchpool 相關
內容不少於 80 字
帖子添加話題: #PTB创作大赛#
附上 CandyDrop 或 Launchpool 參與截圖
🏆 獎勵設置:
🥇 一等獎(1名):2,000 PTB
🥈 二等獎(3名):800 PTB/人
🥉 三等獎(2名):300 PTB/人
📄 注意事項:
內容必須原創,禁止抄襲或刷量
獲獎者需完成 Gate 廣場身分認證
活動最終解釋權歸 Gate 所有
A16z宣布開源AI 資助計劃,首批支持8個開源人工智能社區
來源:阿法兔研究筆記
原標題:《A16Z 剛剛官宣支持8個開源人工智能社區》
**A16Z相信,人工智能具有拯救世界的力量,而繁榮的開源生態系統,對於構建建設並實現這個未來,至關重要。 **
值得慶幸的是,開源生態系統正在逐步開始發展,大家現在看到的開源項目和模型,可以與閉源方案相媲美。數以百計的小型團隊和個人,正在不斷給這些開源模型做出貢獻,從使這些模型更加有用、易用和高性能。
**正是這些項目和付出,共同推動了開源AI技術的發展,並幫助更多人對新技術有了更深入、更全面的了解。 **
這些開源項目包括:
對基礎LLM 進行指令調整:instruction-tuning base LLMs
取消對LLM 輸出的審查:removing censorship from LLM outputs
為低功率機器優化模型:optimizing models for low-powered machines
為模型推理構建新穎的工具:building novel tooling for model inference
研究LLM 的安全問題:researching LLM security issues;
等等,然而,這些項目背後的人員往往沒有足夠的資源來完成或長期保持他們的工作。這種情況,在AI領域比傳統計算機基礎設施領域更為嚴重,因為即使是對模型進行基本的fine-tuning,也需要大量的GPU 計算資源,尤其是當開源模型變得越來越大時。
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****為了彌補這一資源缺口,A16Z今天宣布了a16z 開源AI 資助計劃,A16Z將通過資助(而非投資或SAFE 票據)的方式,為一小部分開源開發者提供支持,讓他們有機會在沒有經濟回報壓力的情況下繼續工作。 **
這裡公佈了首批資助對象和資助項目:
Jon Durbin(Airoboros):合成數據上的指令調優法學碩士
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**埃里克·哈特福德:微調未經審查的法學碩士
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**Jeremy Howard(fast.ai):針對垂直應用微調基礎模型
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**Tom Jobbins(TheBloke):量化LLM以在本地運行
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**Woosuk Kwon和Zhuohan Li(vLLM):高通量LLM推理庫
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**Nous Research:類似於 Nous Hermes 和 Puffin 系列的新微調語言模型
obabooga:本地法學碩士的網絡用戶界面和平台
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**Teknium:用於 LLM 培訓的綜合數據管道
參考資料: