微软公司周四表示,将启动一项 10 亿美元的气候创新基金,以鼓励开发新的碳减排和清除技术。微软表示,该基金将利用其资产负债表发放贷款并持有相关企业的股权。微软还承诺到 2030 年实现「负排放」,并且到 2050 年将清除足够的碳排放,以弥补微软成立以来的排放量和电力消耗。
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微软公司周四表示,将启动一项 10 亿美元的气候创新基金,以鼓励开发新的碳减排和清除技术。微软表示,该基金将利用其资产负债表发放贷款并持有相关企业的股权。微软还承诺到 2030 年实现「负排放」,并且到 2050 年将清除足够的碳排放,以弥补微软成立以来的排放量和电力消耗。
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ChatGPT的背后开发者OpenAI,计划与微软公司合作投资100亿美元建设全球最大数据中心。这个计划旨在开发人工通用智能技术,并将配备一个超级计算机。考虑到这个AI工具的潜在风险,公司将仔细考虑是否全面发布它。
微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元,该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后,像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”,发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
可口可乐公司与微软签署了一项价值11亿美元的协议,旨在改善其云计算并在全球范围内采用科技巨头的生成式人工智能能力。这项为期五年的“战略合作伙伴关系”将使可口可乐和微软共同尝试新技术,例如AzureOpenAI服务,以开发“创新的生成式人工智能用例,涵盖各种业务功能”。我们讨论的是能源效率、水资源效率、换线效率,这不仅从运营角度提高了生产率,也提高了�
据科技商业刊物TheInformation报道,微软和OpenAI计划在一个名为Stargate的新超级计算机上投资1000亿至1150亿美元,加速生成人工智能应用的基础设施建设。尽管微软和OpenAI尚未发布详细信息,但两家公司据称正处于一个五阶段项目的第三阶段,其中Stargate将是第五阶段。考虑到微软基于Stargate的需求,Arm的盈利可能会更强劲,因此想要购买人工智能股票的投资者最好在其股价飙升前�
贾跃亭在其最新的视频声明中宣布,他已偿还了超100亿美元的债务。他提到2017年乐视网财务危机爆发时,他本人为乐视网的债务提供了约120亿美元的担保。他同时表示,能够早日返回祖国是他最大的梦想,他期待着在造车事业取得成功并清偿所有债务后,尽快回到中国。
3月30日,著名科技媒体theinformation独家消息,微软、OpenAI正在开发一个数据中心项目,包含一台名为“Stargate”超级计算机将配备数百万个AI专用芯片,主要为OpenAI的研发、产品提供服务。据一位曾与OpenAI联合创始人兼首席执行官SamAltman交谈过,以及查看过微软对该项目的成本估算内部人士透露,该成本的总投资高达1000亿美元。AI算力已经和数据一样成为生成式AI领域的水、电、
据著名科技媒体TheInformation报道,OpenAI首席执行官SamAltman和前苹果设计总监JonyIve最近携手合作,计划开发一款由人工智能驱动的个人设备,并正在寻求高达10亿美元的融资。这一消息引起了业界的广泛关注。整个行业对这一项目的未来发展充满期待。
风雨飘摇中的StabilityAI还能走多远?近期,AI绘画神器StableDiffusion背后的开发公司StabilityAI发生一系列变动,包括CEOEmadMostaque在内的多名核心高管、技术人员离职,公司面临现金流危机。《福布斯》援引StabilityAI内部文件以及30多名现任和前任员工、投资者和行业专家的声明称,前StabilityAICEOEmadMostaque带领的管理层存在诸多问题:图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商MidjourneyStabil
欧盟的反垄断监管机构已确认,微软对OpenAI的130亿美元重要股权不会引发正式调查。这标志着这家科技巨头的重大转变,使其能够避免在遵守欧洲并购法规后可能会实施的限制措施。通过与多个合作伙伴的互动,并在战略性投资中采取非所有权立场,微软试图在影响科技行业的国际规则迷宫中谨慎行事。
快科技4月8日消息,据媒体报道,特斯拉CEO马斯克在其个人账号上发文表示,特斯拉今年将在自动驾驶领域的投入将超过100亿美元。此前,有人对特斯拉自动驾驶辅助系统(FSD)的训练过程进行了猜测。特斯拉自动驾驶技术的训练一直备受关注,特别是在公司宣布FSD车队累计行驶里程突破10亿英里之后。马斯克表示:实现通用自动驾驶的难度令人震惊,它需要我们上面所描述的�
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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