凤凰网科技讯 北京时间5月27日消息，Facebook母公司Meta CEO马克扎克伯格(Mark Zuckerberg)表示，他计划在公司的元宇宙雄心上大举投资，这将意味着公司会在未来三到五年内在该项目上损失“大量”资金。
在周三举行的公司年度股东大会上，扎克伯格在回答有关投资回报的问题时称，随着人们逐渐建立起销售虚拟商品和服务的业务，元宇宙这种沉浸式的数字世界最终将从创作者经济中赚钱。
“我们希望让每个人都尽可能买得起硬件，并确保数字经济增长。”扎克伯格表示。与此同时，Meta还赌定对Reels短视频服务的投资能够带来营收增长。
仅在2021年，Meta就花费了100亿美元来设计它的元宇宙项目。该公司拥有1万名员工从事扎克伯格的这一愿景，还想再雇佣1万名员工参与该项目。然而，由于预期经济放缓，Meta在5月初冻结了招聘，这些计划可能会被搁置。(作者/箫雨)
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Meta突然官宣了Llama3，把开源模型的实力又往上提了一截。Llama3总共有三个版本——8B、70B和405B。正如BenHorowitz所说，「keepthemainthing，themainthing」，并努力专注于你的关键优先事项。
科技界再掀波澜，Meta首席执行官马克・扎克伯格与英伟达CEO黄仁勋在周二的一次罕见同框中，引发了广泛热议。这一热议的焦点，正是他们互换外套的有趣瞬间。在人工智能的大潮中，Meta和英伟达是否能够携手共进，共同开创一个全新的科技时代，无疑是值得期待和关注的。
在Meta的首季度财报电话会议上，CEO马克・扎克伯格向投资者表示，生成式AI的热潮已经到来，但不要指望它能很快带来利润。Meta公司净利润在上个季度已经达到120亿美元，营收为365亿美元，但未来其营收增长有望放缓，同时在AI和元宇宙方面的支出也创下历史新高。但现在似乎很明显，时尚AI眼镜也有一个有意义的市场无需显示屏。
快科技4月9日消息据媒体报道，特斯拉股价周一大涨4.9%，创下自3月18日以来的最大单日涨幅。这一涨势是由马斯克此前宣布将于8月8日发布机器人出租车所引发的，使其身价一周内增加了57.8亿美元，达到了1860亿美元。这也让马斯克在一个周末内超越了扎克伯格，重新夺回了全球富豪榜第三位的位置。与此同时，Meta股价周一下跌1.53%，导致扎克伯格的身价一夜蒸发了27.7亿美元，
媒体报道称，扎克伯格目前以1870亿美元的身价位列全球富豪榜第三。这是自2020年以来他首次进入前三名。贝索斯目前以2070亿美元的身价位列全球富豪榜第二奢侈品巨头LVMH的首席执行官伯纳德阿诺特则以2230亿美元的身价领跑富豪榜。
生成式人工智能正在成为Meta的新赚钱重点，但该公司首席执行官马克·扎克伯格承认，这项技术目前还无法快速产生利润。在周三发布的第一季度财报电话会议上，扎克伯格向投资者传达了这一信息。扎克伯格表示，生成式AI可能需要几年时间才能成为真正的赚钱项目，但他相信这项技术最终将成为Meta的重要收入来源。
随着科技的飞速发展，元宇宙已经从科幻小说中的概念转变为现实世界的产业焦点。在这个激动人心的时代背景下，飞天云动凭借其卓越的元宇宙解决方案，成为了当代元宇宙产业发展的领军企业。2024年，在首届元宇宙创新探索方阵全体大会上，飞天云动正式成为“探元方阵”的一员，同时，公司董事长汪磊被任命为方阵专家委员会的高级专家，这一荣誉不仅肯定了公司过去�
在风起云涌的创业浪潮中，尹桑以其敏锐的眼光和坚定的信念，走出了一条属于自己的创业之路。从2014年回国创业至今，他经历了无数次的挑战与机遇，如今已经成为元宇宙领域的佼佼者。在未来的日子里，我们期待他能够带领绿洲项目走向更加广阔的天地，为元宇宙领域的发展贡献更多的力量。
2024年游戏开发者大会正式落幕，毫无疑问的，AI是今年游戏行业最主要的关键词。在700多场主题演讲与研讨中，有300多场会议涉及AI，相较去年行业对AI的“观望”，今年关于AI的呈现则深入到游戏研发的具体环节，腾讯、网易也都在GDC上分享了各自与AI相关的理论与成果。我们的分析有些充满想象，但左手AI右手UGC已经成为当下国内游戏大厂们的现实背景，至于到底会不会和元宇宙挂钩只能等待时间给出答案，不过游戏走向跨时代发展，提供与以往不同的全新体验确实就在眼前了。
Meta创始人扎克伯格宣布，Meta将开放支持Quest的操作系统MetaHorizonOS，允许其他公司基于其生态系统设计更多头戴显示器。联想、微软和华硕等科技巨头都是Meta的首批合作伙伴。虽然推出新产品可能需要几年时间，但Meta已为这个新计划做好了准备，并将尽快将这一体验带给大家。
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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