猪肉作为我国每年消耗的第一大肉类，每年，中国人都要吃掉7亿头猪。不过，我国一直从国外买种猪，这也对国内的种猪行业，造成一定的制约。
不过现在，据央视财经”报道，广东云浮一家国内最大生猪企业的实验室，饲养着2000头生猪，是全国89个国家级生猪核心育种场中的一个，已经研发出了猪芯片。
拥有了猪芯片，在小猪刚出生就可以知道它长大后是不是一头好种猪，每一个小格子里面装的就是一头猪的基因密码。
基因测定可以加快种猪的选择效率，提高遗传改良效率，利用这个基因芯片，可以判定这头猪，将来长的快不快，产的多不多，肉好不好吃。
而之前判断种猪性能的这种基因芯片，过去一直依赖进口，吴珍芳团队耗时4年，自主研发，将检测成本降低了90%。
这里从1998年便开始进行种猪的育种，年产可以达到50万头，用17年时间培育出了两个自主新品种。
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10月10日，罗翔在华东政法大学做讲座时，表达了自己对于名校的看法。罗翔说：人生绝大多数的成就，人生绝大多数的择校，依靠的是自己的努力，但更重要的靠的是什么，靠的是命。上一个名牌大学和上一个一般大学，区别不是那么大，对人的一生影响不大。
快科技10月11日消息，近日，小米自研系统成为手机圈顶流，各种猜测与爆料几乎每天都有，受到网友热议的自然是该系统的命名。据了解，此前一张显示为MIOS”的系统界面截图在网上曝光，于是很多人就将小米自研系统称为MIOS”，但根据最新爆料来看，小米自研系统应该不会叫MIOS，可能会与澎湃”有关。今日，数码博主WHYLAB”发文，称原来真的不叫MIOS，小米那个自研芯片系
企查查APP显示，近日，蔚来汽车科技有限公司申请注册“蔚来杨戬”商标，国际分类为科学仪器，当前商标状态为注册申请中。今年9月，蔚来在创新科技日宣布，首款自研芯片——激光雷达主控芯片“杨戬”10月量产。
小米内部正在测试MIUI15更新，有望随着小米14系列正式发布。有消息源质疑这一观点，认为MIUI14将是MIUI最后一个正式的大版本。正在测试的MIUI15将升级预装应用程序，并首度原生支持120Hz高刷新率。
10月8日，首批汽车机器人极越01量产车在吉利杭州湾智慧工厂完成集结，正式批量发运全国线下体验中心，即将面向广大用户开启全功能试驾体验。极越已在全国开设40家线下体验中心，覆盖北上广深，以及成都、重庆、杭州、南京、武汉、长沙、西安等20多个城市。极越将在更多城市亮相，让更多用户了解极越、体验极越01，真实感受汽车机器人带来的未来美学和高阶智能化能力。
谷歌Pixel8的包装盒实拍图已经在网上流传。从外观来看，虽然Pixel8的相机排列和Pixel7相同，均为双摄横向排列，但比Pixel7大了一圈，预计将会配备感光面积更大的相机传感器。该款手机内置4600mAh容量电池。
蔚来CEO李斌宣布，蔚来成功研发出其首颗自研芯片，型号为NX6031，这颗芯片也被称为业界首颗自研激光雷达主控芯片，被赋予了“杨戬”的名字。在谈到这款自研芯片的规划时，李斌表示，“杨戬”的推出将使蔚来单车的激光雷达成本下降数百元，他预计仅需一年左右的时间就可以收回研发成本。这也使得这款芯片能够为激光雷达降低50%的功耗。
据国外媒体报道称，ChatGPT背后的OpenAI计划自研AI芯片，以解决其所依赖的AI芯片短缺以及成本高昂问题，甚至已经开始评估潜在的收购目标。OpenAI至少从去年就已经开始讨论各种方案解决AI芯片短缺问题，这些方案包括自研AI芯片、与英伟达等制造商展开更紧密合作、实现供应商多元化并最终超越英伟达等。但定制AI芯片可能需要数年时间，并且投入数额也是十分巨大的，因此OpenAI是否会继续推进定制芯片计划仍然是个问号。
负责Meta公司研发人工智能芯片工作的高管AlexisBlackBjorlin将于月底离职。AlexisBlackBjorlin曾在芯片公司博通和英特尔工作多年，领导了一个团队设计一款定制芯片，能够处理多种人工智能工作，这是该公司致力于为聊天机器人和图像生成器等产品改造其庞大的数据中心的关键部分。Meta正在开发一种新的芯片，将横跨所有类型的人工智能工作。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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