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梦晨发自凹非寺量子位| 公众号QbitAI成立仅9个月，法国Mistral AI拿出仅次于GPT-4的大模型。在所有已能通过API访问的大模型中排第二，全班唯二在MMLU考试中拿80分以上的。一举获得微软青睐，签署了多年合作协议。也就是说，微软不再独宠OpenAI了。同时推出在线聊天机器人平是什么。
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12月15日，中科闻歌雅意2.0大模型发布会在国家科技传播中心成功举办。会上，中科闻歌重磅推出全自主知识产权的雅意2.0国产大模型(以下简称雅意2.0),并发布开源技术报告，其中文知识问答能力在AGIEval、CMMLU、MMLU、C-Eval、HumanEval等多个公开测评榜单排名领先；零样本等我继续说。
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1 2 yue 1 5 ri ， zhong ke wen ge ya yi 2 . 0 da mo xing fa bu hui zai guo jia ke ji chuan bo zhong xin cheng gong ju ban 。 hui shang ， zhong ke wen ge zhong bang tui chu quan zi zhu zhi shi chan quan de ya yi 2 . 0 guo chan da mo xing ( yi xia jian cheng ya yi 2 . 0 ) , bing fa bu kai yuan ji shu bao gao ， qi zhong wen zhi shi wen da neng li zai A G I E v a l 、 C M M L U 、 M M L U 、 C - E v a l 、 H u m a n E v a l deng duo ge gong kai ce ping bang dan pai ming ling xian ； ling yang ben deng wo ji xu shuo 。
DoNews12月8日消息，谷歌7日凌晨终于发布双子座Gemini 大模型，声称MMLU 多任务语言理解数据集测试，Gemini Ultra 不光超越GPT-4,甚至超越了人类专家。然而有眼尖的网友发现，在谷歌所给的图片中，MMLU 测试中，Gemini 结果下面灰色小字标称CoT@32,展开来代表使用了思维链是什么。
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12月8日，有投资者在股民留言板中向千方科技(002373)提问：谷歌Gemini模型发布，AI进入多模态时代。Gemini模型作为谷歌以及全球范围内最先发布的多模态模型，在性能上是第一个在MMLU上超越人类专家的模型。公司在多模态方面有没有布局？股民留言板是中国财富网打造的网上投好了吧！
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三言科技12月7日消息，今日凌晨，谷歌发布了Gemini AI模型，引发大量关注。同时，谷歌也发布了Gemini Ultra官方演示视频，展示了这款模型的强大能力。不过，依然有人质疑Gemini的能力。据报道，Gemini在MMLU多任务语言理解数据集测试中显示出色，但对比GPT-4时的提示技巧和展示方等会说。
谷歌当地时间周三发布了其大型语言模型Gemini,据称是第一个在MMLU(大规模多任务语言理解)上超越人类专家的模型。特斯拉CEO马斯克刚刚在谷歌CEO皮查伊介绍Gemini的帖子下评论称：“令人印象深刻。”马斯克还回应了谷歌DeepMind首席执行官、Gemini团队代表德米斯·哈还有呢？
梦晨克雷西发自凹非寺量子位| 公众号QbitAI谷歌憋了许久的大招，双子座Gemini大模型终于发布！其中一图一视频最引人注目：一图，MMLU多任务语言理解数据集测试，Gemini Ultra不光超越GPT-4,甚至超越了人类专家。一视频，AI实时对人类的涂鸦和手势动作给出评论和吐槽，流畅还很幽是什么。
事件：12月6日晚，谷歌发布最新Gemini大模型，Gemini基于Transformer decoder构建的多模态模型，首次在MMLU测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA,可同时识别理解文本、图像、音频、视频和代码五种信息，几乎全方位超越GPT-4。Gemini有三个版本：适用于高度复还有呢？
近日，谷歌宣布发布新一代大模型Gemini,再次引发市场对人工智能产业的持续关注。Gemini模型作为谷歌以及全球范围内最先发布的多模态模型，在性能上是第一个在MMLU上超越人类专家的模型。模型根据体量大小分为Gemini Ultra、Gemini Pro、以及Gemini Nano三个版本，支持在云说完了。
作者| 香草徐珊编辑| 漠影北京时间12月7日凌晨，众盼已久的谷歌AI大模型Gemini终于发布了！作为谷歌用来应对GPT-4的“杀手锏”，Gemini也不负众望，一亮相就拿出了许多亮眼的成绩：首次在MMLU(大规模多任务语言理解)测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA(当前神经网络。
