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title: Alice研究周报第20期，OpenVoice2开源模型发布，Cloudflare推出AI Playground
date: 2024-04-29T00:00:00.000Z
author: KazooTTT
type: Post
status: Draft
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  本文涵盖了从2024年4月22日至4月28日的一系列人工智能相关内容，包括多个模型的更新和应用，如Myshell发布的OpenVoice2开源语音模型、Snowflake
  Arctic企业级LLM、Adobe的Firefly Image 3模型等。此外，还介绍了OpenAI API的企业级功能升级、Speechless
  AI的特点和应用、以及Enterprise
  Pro的强大功能和数据安全措施。文章还涉及了大规模预训练语言模型的教程、生成式人工智能在量化交易中的应用挑战，以及基于科学的学习技巧等。整体上，本文为读者提供了人工智能领域的最新动态和深入分析。
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category: 周报
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日期范围：2024/04/22 - 2024/04/28

摘要：

本文主要介绍了一系列与人工智能相关的内容，包括 Snowflake Arctic 这一高效智能的企业级 LLM，OpenAI API 的企业相关功能升级，Speechless AI 的特点和应用，Enterprise Pro 的强大功能、数据安全与隐私、安全管理与控制、单点登录、效益、定价模式和常见问题，一个基于 Hono 的后端 API，大规模预训练语言模型的教程，生成式人工智能与量化交易的相似性及应用挑战、在其他领域的应用前景和展望，以及基于科学的学习技巧等。

# 1. 模型动态

## Myshell 发布OpenVoice2 开源语音模型

[GitHub - myshell-ai/OpenVoice: Instant voice cloning by MyShell.](https://github.com/myshell-ai/OpenVoice)

[Open Voice](https://research.myshell.ai/open-voice)

它只需参考说话人的一小段音频片段，就能复制其声音并生成多种语言的语音

亮点：

能精细控制语音风格，包括情感、口音等多种参数。

完全开源，允许免费商业使用

## [Snowflake Arctic - LLM for Enterprise AI](https://www.snowflake.com/blog/arctic-open-efficient-foundation-language-models-snowflake/?continueFlag=5e163579825fe6026ed04354f826d987) 面向企业的LLM

![Pasted image 20240426151951](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-e1fcd87425850593ba74cb2ad7222111.webp)

2024-04-24

本文介绍了 Snowflake Arctic，一个高效智能且真正开放的顶级企业级 LLM。

它具有出色的企业任务性能，如 SQL 生成、编码和指令遵循基准，同时使用的训练计算预算不到 200 万美元（不到 3K GPU 周）。

它还使用了三阶段数据课程，专注于通用技能和企业技能，以实现高效的训练和推理。目前Arctic 可在 Hugging Face、NVIDIA API 和 Replicate 上获取，预计在未来几周上线到其他的模型平台。

## Firefly Image 3 Model - Adobe最新版文生图模型

![Pasted image 20240426154127](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-ddc94e639a196cf103f91be39bb1d2a8.webp)

体验地址：

[Adobe Firefly](https://firefly.adobe.com/)

![Pasted image 20240426153850](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-45c172b9f18ea1f3bc1efcba79bdfa64.webp)

## [Introducing more enterprise-grade features for API customers](https://openai.com/blog/more-enterprise-grade-features-for-api-customers?continueFlag=5e163579825fe6026ed04354f826d987) 为API引入更多企业级功能

![Pasted image 20240426154613](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-e7d91592a7c15f38dfb42f0f4ef1926e.webp)

OpenAI发布了一篇博客来介绍对于API的与企业相关的功能升级内容。

亮点：

- 增强的企业级安全：引入 Private Link 和 native MFA，新增到现有企业安全特性中。
- 更好的行政控制：通过新的 Projects 功能，组织对单个项目有更精细的控制和监督。
- 助理 API 的改进：包括更准确的检索、实时对话响应支持等。
- 更多成本管理选择：如针对持续 TPM 使用的优惠和异步工作负载成本的降低。
- 持续的功能添加计划：专注于企业级安全、行政控制和成本管理。

## [GitHub - uukuguy/speechless](https://github.com/uukuguy/speechless)

![Pasted image 20240426154320](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-f532f983982cc28782a3d2bfc7bcde42.webp)

Speechless AI，它是一个基于大型语言模型的人工智能助手，专注于将强大的语言处理和深度推理能力集成到实际业务应用中。

它通过增强模型的语言理解、知识积累和文本创作能力，引入长期记忆、外部工具集成和本地部署，旨在建立一个能够独立交互、持续进化并与各种业务场景紧密结合的智能协作伙伴。

此外，文本还提供了关于模型、工具、训练等方面的详细信息。

## [mattshumer/Llama-3-8B-16K · Hugging Face](https://huggingface.co/mattshumer/Llama-3-8B-16K?continueFlag=5e163579825fe6026ed04354f826d987) 上下文翻倍的Llama-3-8B-16K

[X 上的 Matt Shumer：“I've doubled LLaMA 3's context window to 16K tokens. Fully open-source. Link in thread: https://t.co/uPgmrVojHX” / X](https://twitter.com/mattshumer_/status/1782576964118675565)

![Pasted image 20240426163550](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-73e6821d03dc5f7a229307e8a1e1a870.webp)

![Pasted image 20240426163527](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-66b50077381574738308e992d308ca56.webp)

# 2. 优秀应用

## [ComfyUI Workflows - Developer Community](https://openart.ai/workflows/home)

工作流模板网站，主要是

![Pasted image 20240426165657](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-648def4f61b16cf6b1df013c169fc006.webp)

## Cloudflare推出AI Playground

[Workers AI LLM Playground](https://playground.ai.cloudflare.com)

支持免费使用多种开源模型，并且支持在playground调试好之后生成对应的调用代码。

![Pasted image 20240426151413](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-48462d0fe312de01c7959949775dc744.webp)

![Pasted image 20240426151522](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-b74a10d59b8f8c10fab4827f68993a4e.webp)

与此同时cf还提供了其他的各种好用的工具，无论对于个人开发者还是企业都推荐使用。

[Workers AI · Cloudflare Workers AI docs](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/)

## Perplexity推出了企业会员和企业定制服务

![Pasted image 20240426162849](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-70854f7b84ecc5521f57765d6298ca42.webp)

亮点：
Enterprise Pro 的强大功能：能为团队提供快速、最新且可靠的复杂问题答案，无需频繁点击链接、比较答案或在网上无休止搜索。

数据安全与隐私：确保只有合适的人能看到数据，不会有不必要的信息被分享，且数据不会被用于训练，同时保障数据隐私和安全。

安全管理与控制：通过实时通知可疑行为或危险活动来管理威胁和防止数据丢失，安全政策和控制符合最高行业标准。

用户管理：轻松添加、移除和管理团队成员。

单点登录：与身份提供商安全集成，用户可通过单点登录轻松登录。

Enterprise Pro 的效益：帮助企业加速研发，如 Databricks 估计每月能为团队节省 5000 个工作小时。

定价模式：针对不同规模的企业有不同的定价方式，小公司可通过自助流程获取，大公司则可根据购买的座位数量进行灵活定价。

常见问题：Enterprise Pro 是为提高生产力、发挥 Perplexity 全部功能并满足严格安全要求而设计的解决方案，能帮助人们快速获得可靠答案，还能用于询问内部数据问题。

## [Can You Run It? LLM version - a Hugging Face Space by Vokturz](https://huggingface.co/spaces/Vokturz/can-it-run-llm) 查看机器配置能否运行模型

选择模型和机器配置，可以查看这个配置能否运行对应的模型

![Pasted image 20240426164521](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-728dbe0f0025262da7cbf93d8709f049.webp)

## [GitHub - feiandxs/duckrush](https://github.com/feiandxs/duckrush) 搜索关键词并返回LLM便于处理的数据格式

一个简单快速的后端API，基于Hono，可以使用关键字在互联网上搜索相关内容，并将其转换为适合LLM处理的格式。支持在 Cloudflare 上部署。

![Pasted image 20240426165342](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-479e01964874cf3394b7ba2b50ca237b.webp)

# 3. 推荐资料

## [Llama 3 Fine Tune with Custom Data - Mervin Praison](https://mer.vin/2024/04/llama-3-fine-tune-with-custom-data/)

LLama3 微调教程

[How to Fine Tune Llama 3 for Better Instruction Following? - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=WxQbWTRNTxY&ab_channel=MervinPraison)

![Pasted image 20240426152053](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-acdd5f47e127a0195ca3d4fc3eb98cac.webp)

## [GitHub - datawhalechina/so-large-lm: 大模型基础: 一文了解大模型基础知识](https://github.com/datawhalechina/so-large-lm)

[大模型理论基础](https://datawhalechina.github.io/so-large-lm/#/)

![Pasted image 20240426154426](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-e63035220e42bd54a6485cbeed390a82.webp)

本项目是一个关于大规模预训练语言模型的教程，涵盖模型的各个方面，包括数据准备、模型构建、训练策略等，以及安全、隐私、环境和法律道德等方面的知识。项目以斯坦福大学课程为基础，结合开源贡献者的补充和更新，由项目团队成员分工撰写，预计三个月完成初始版本，后续根据社区贡献和反馈进行更新。旨在为相关领域的研究者和从业者提供知识和技术，拓宽受众的知识面，降低参与开源项目的门槛，并为大型语言模型研究领域贡献资源。

## [Getting Started With Mistral - DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/short-courses/getting-started-with-mistral/?continueFlag=5e163579825fe6026ed04354f826d987) Mistral入门教程

课程主要的内容：

“You’ll learn about selecting the right model for your use case, and get hands-on with features like effective prompting techniques, function calling, JSON mode, and Retrieval Augmented Generation (RAG).”

“您将了解如何为您的用例选择正确的模型，并亲身体验有效提示技术、函数调用、JSON模式和检索增强生成（RAG）等功能”

![Pasted image 20240426162631](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-9459864e258450ddbf902e25501787a7.webp)

## [Financial Market Applications of LLMs](https://thegradient.pub/financial-market-applications-of-llms/?continueFlag=5e163579825fe6026ed04354f826d987) LLM在金融市场的应用

![Pasted image 20240426163208](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-04a6b6a8da6a9bf077e005b44bb58a4a.webp)

重点：

📈 生成式人工智能与量化交易的相似性：生成式人工智能在自然语言处理中的应用，与量化交易策略在金融市场中的应用，有许多相似之处。

🤔 人工智能在金融市场中的应用挑战：金融市场数据的复杂性和噪声性，使得将人工智能应用于金融市场充满挑战。

👏 生成式人工智能在其他领域的应用前景：生成式人工智能在金融市场的应用面临挑战，但仍有可能在其他领域发挥作用，如辅助分析师进行基础分析等。

🤖 对人工智能在量化交易中应用的展望：尽管当前生成式人工智能在量化交易中的应用前景并不明

## [AI Agents With Low/No Code, Hallucinations Create Security Holes, and more](https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-245/)

这篇文本主要讨论了多代理协作、语言模型的安全漏洞、GPT Store 的管理问题以及利用 RAG 改进语言模型性能等方面的内容。

![Pasted image 20240426163818](https://pictures.kazoottt.top/2024/04/20240426-ee28af1bf2b761a03aadd92364659781.webp)

## [Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.](https://airy-lunch-c6f.notion.site/Becoming-SMART-is-easy-using-science-85119819e23f423887265b3fc436d586?pvs=4)

本文介绍了基于科学的强大学习技巧。文中还对比了一些常见但低效的学习策略，如高亮和重读，并强调了自我测试、检索练习、间隔练习、交错学习和精细询问等有效方法的重要性。
