Google 在昨天晚上又在 AI 圈發布了重磅消息，才剛推出自己的閉源模型系列 Gemini 後，又推出了開源模型系列 Gemma。

Gemma 模型是 Google 輕量化的開源模型，提供了兩種參數版本：2B、7B，能夠在筆電、手機上運行，上下文長度都支持到最多 8,192 個 token。

在 Google 官方公布的 MMLU 測試中，Gemma 7B 的表現明顯超越目前最先進的開源模型，例如： Mistral AI 7B、LLaMa 2，分數達到 64.3。

Gemma 現在已經能在 Kaggle、Vertex AI、Hugging Face 平台使用，最簡單的方式就是透過 Hugging Face，進入 HuggingChat 後就能直接使用（記得選擇 google/gemma-7b-it 模型）！

很多人閱讀編輯 PDF 文件應該都是使用 Adobe Acrobat 吧！

但在之前其他公司都陸續推出能與 PDF 對話的 AI 工具時，發明 PDF 檔的 Adobe 卻遲遲沒有推出類似的 AI 工具。

終於 Adobe 前天宣布在 Acrobat 中推出 AI 助手（Beta 版本），讓使用者能直接在 Acrobat 中快速摘要 PDF 內容、提出問題、自動引用來源等等。

目前這個 AI 助手對 Acrobat 訂閱者免費試用，但目前只支援英文，未來才會開放其他語言。

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Google DeepMind 的研究科學家 Nicholas Carlini 最近發佈了一個新的大型語言模型（LLM）基準測試。

作者從各種 LLM 的實際對話歷史中提取了近 100 個測試案例，測試模型在處理各種編程任務時的能力，例如：將 Python 函數轉換為 C 函數、解釋 JavaScript 功能等等。

Google 的 AI 付費訂閱服務 Gemini Advanced 昨天新增了專屬功能：編輯和執行 Python 程式碼。

現在也能像 ChatGPT Plus 一樣可以直接執行 Python 程式碼了，昨天的電子報有介紹要如何免費使用 Gemini Advanced 2 個月，大家可以在參考看看！

這個功能學生可以反覆修改 Gemini 提供的程式碼範例，瞭解自己的操作如何影響輸出內容；開發人員也能先快速檢查 Gemini 生成的程式碼可否正確執行。

在語言理解、邏輯推理、數學及程式編寫等八大測試項目上，Gemma-7B 的表現都優於目前最受歡迎的開源模型 Llama-2 7B 與 13B 。

另外，無論是在數學與科學領域，還是程式編寫的任務上，Gemma-7B 的表現都明顯優於 Mistral 7B 模型。

Multi-head Attention 是一種機器學習機制，用於改善模型對序列數據（如文字或時間序列）的處理能力。它允許模型在處理一個序列時，能夠同時關注序列中的多個位置，這樣可以讓模型更好地捕捉到不同位置間的關聯性。

最近 OpenAI 推出的 Sora，還有前天介紹過的 Groq，都讓我們快要追不上 AI 發展的速度了，Ben Thompson 也在他最新的電子報中提到這兩項技術，可能讓我們更接近真正的虛擬實境（Virtual Reality，VR）了。

OpenAI 稱 Sora 能夠生成出那麼逼真的畫面，是因為 Sora 擁有「理解和模擬現實世界」的能力，這讓創造虛擬世界變成了可能。

但真的要達到虛擬世界，還需要接近「即時」的生成速度。先前 AI 模型在 GPU 上運行根本無法接近這個速度，但 Groq 的晶片 LPU 加速了這件事的可能。

Ben Thompson 認為如果 Sora 在 Groq 上運行，可能就能即時生成畫面，那這樣是不是就是一個真正的虛擬世界了？

雖然 Sora 目前可能還不夠好，Groq 也可能還不夠便宜、快速，但這些技術必定會變得越來越好，當所有技術發展到位時，我們將能看到另一個劃時代的產品出現。