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JetMoE-8B是一款采用稀疏激活架构的人工智能模型,其性能卓越且训练成本不到10万美元,令人惊讶的是,它的表现甚至超越了LLaMA2-7B、LLaMA-13B和DeepseekMoE-16B。JetMoE-8B由24个块组成,每个块包含两个MoE层:注意力头混合和MLP专家混合。这不仅证明了其在性能上的优势,也展示了其在成本效益上的显著优势。
针对金融机构的AI风险管理初创公司ValidMind近日宣布完成810万美元的种子轮融资。此轮融资由Point72Ventures领投,多家风险投资公司参与。”随着AI在金融服务业中变得越来越关键,ValidMind旨在确保整个AI模型生命周期的完整性。
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快科技3月20日消息,宝马集团发布了2023年财报,数据显示,宝马集团的收入稳步增长至1554.98亿欧元,同比增长9%;全球交付新车数量达到2554183辆,同比增长6.4%。其中,2023年宝马集团交付了375716辆电动汽车,同比增长74.1%,占总销量的约15%。电动化车型,包括PHEV插电式混动车型,共计交付了565875辆,同比增长30.5%,占总销量的约22%。在研发方面,2023年宝马集团的研发成本大幅上升至75.38亿欧元,同比增长13.8%。研发支出主要用于电气化、数字化和自动驾驶技术的研发,包括全新车型如宝马5系、X3和X5,以及劳斯莱斯古斯特和新时代概
专注于医疗领域的AI公司HippocraticAI宣布已完成5300万美元的A轮融资,使其估值达到5亿美元,并将总融资额提升至1.2亿美元。这一轮融资由PremjiInvest和GeneralCatalyst共同领投,同时SVAngel、MemorialHermannHealthSystem以及现有投资者AndreessenHorowitzBioHealth、CincinnatiChildrens、WellSpanHealth和UniversalHealthServices也跟投。随着资金的注入和新产品的推出,该公司有望进一步扩大其在医疗保健领域的影响力,为行业带来更多的智能解决方案和服务。
特斯拉原本计划推出一款起价为2.5万美元的低成本电动汽车,以扩大市场份额并推动电动汽车的普及。最近却有消息称特斯拉已决定放弃这一计划。特斯拉将继续致力于推动电动汽车技术的进步,并不断探索新的商业模式,以满足不断变化的市场需求。
河南省的一家企业生产的电动三轮车在海外市场取得了成功,被称为“三蹦子”。这款车在国外广受欢迎,甚至被外国人称为“顶流”,在美国等国家售价高达1万美元。跨境电商的发展也为中国制造业带来了更多机遇,让中国制造在海外市场上享有盛誉。
英伟达在GTC2024大会上最新推出了新一代GPUBlackwell平台,首款芯片命名为GB200,今年上市。GB200包含了两个B200BlackwellGPU和一个基于Arm的GraceCPU。在人工智能方面,GB200的AI性能为每秒20千万亿次浮点运算H100为每秒4千万亿次浮点运算。
分享独立开发、产品变现相关内容,每周五发布。目录1、Moaijobs:在AI领域找工作2、葫芦AI:一站式AI对话,AI写作和AI绘画3、Dracula:一个开源的代码配色解决方案4、失败了三次,25岁时建立了一个月入5万美元的Shopify插件1、Moaijobs:在AI领域找工作目标是让它成为寻找所有前沿AI公司职位的首选求职网站。“保持一切简单:1个问题,1个目标,1个产品,没有花哨的东西。
日前,法拉第未来与其房东、南加州房地产公司雷克斯福德工业公司达成协议,只要满足几个条件,就可以继续留在其洛杉矶总部大楼。如果法拉第未来违反了任一条款,雷克斯福德有权触发48小时的付款要求。由于法拉第未来并未支付这笔款项,房东打算将该公司驱逐出去。
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School AI是一个专为K12学生设计的AI平台,提供个性化学习体验和即时反馈,支持多语言环境,帮助学生以母语进行互动,增强教育的普遍性和包容性。平台对教师免费开放,内置监控和控制工具,帮助教育工作者设计更好、更个性化的课堂体验。
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Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
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Healax是一款创新的AI驱动的心理健康解决方案,专为学生设计,帮助他们主动应对日常生活中的压力和焦虑。该产品通过建立学生、行政人员和提供者之间的信任沟通渠道,提供定制化活动和内容,以促进更全面的教育体验。
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。