7月15日，流媒体视频巨头奈飞（Netflix）想要推出一项由广告支持的低价订阅服务，借此吸引订户，但是它却意外选择了微软作为其技术和销售合作伙伴，而不是广告业巨头谷歌。分析师认为，这项广告合作背后“暗藏玄机”。奈飞在一份声明中称:“微软有成熟的能力来支持我们所有的广告需
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苹果公司在iPhone显示屏上蚀刻了条形码，从可以精确跟踪供应商丢弃的有缺陷的屏幕数量。苹果在iPhone显示屏上蚀刻的条形码像沙子一样小，只有特殊设备才能看到。在苹果压力下，供应商将不良率降至十分之一，从为苹果公司节省了数亿美元费用。
印度塔塔咨询服务有限公司正押注其与美国科技巨头微软合作，以开发基于人工智能的软件服务，从谋求更高的利润率，推动公司的增长。这一合作有望为客户提供更智能化的解决方案，同时为塔塔咨询服务提供竞争优势。此举也反映了全球范围内企业越来越重视人工智能技术的应用，以提高效率和客户满意度。
据FinancialTimes报道，日本综合企业SoftBank的创始人兼首席执行官孙正义有意投资于人工智能公司，其中包括OpenAI，此前他已成功将芯片技术公司Arm上市。知情人士称，SoftBank可能会与OpenAI形成战略合作伙伴关系，并考虑投资该公司的竞争对手。生成式人工智能承诺将在线存储的信息洪流转化为切实可行、可能改变生活的解决方案。
10月7日消息，据外媒报道，消息人士称，微软计划于当地时间10月13日（下周五）完成收购动视暴雪的交易。不过，该计划还有待获得英国监管机构英国竞争与市场管理局（CMA）的最终批准。据悉，微软是在2022年1月份宣布收购动视暴雪的，这笔交易总价达687亿美元。如果收购成功，这笔交易将是微软有史以来最大的交易，也将是迄今为止视频游戏领域最大的交易。今年4月26日�
微软以687亿美元收购动视暴雪的交易已获得英国监管机构英国竞争与市场管理局的批准，这为这笔交易的完成扫清了道路。微软是在2022年1月份宣布收购动视暴雪的，这笔交易总价达687亿美元。如果没有出现意外变化，微软应该能够完成这笔交易。
据TheVerge最新报道，微软计划在下周五之前完成以687亿美元收购动视暴雪的提议。一位熟悉微软计划的消息人士透露，该公司预计10月13日星期五为截止日期，届时微软将向全世界宣布，为期20个月的收购暴雪的流程即将结束。如果微软成功收购动视暴雪，这将成为游戏行业最大的一笔交易。
Snapchat与微软合作，将在其AI产品MyAI中插入广告。MyAI是今年早些时候向更广泛的Snapchat用户推出的一个AI聊天机器人。该公司还建议正在与其他各种合作伙伴合作，以在未来增强MyAI。
苹果CEO库克日前表示，公司计划在英国招募更多员工从事人工智能工作。苹果正在积极研究生成AI技术，并表示公司在英国和AI领域的投资将会增加。这款框架基于Google的Jax机器学习框架构建，苹果曾考虑与OpenAI签订合同，并尝试使用OpenAI的技术，但最终放弃了这个计划。
10月11日至13日，2023中国移动全球合作伙伴大会在广州保利世贸博览馆盛大举行。作为中国移动规格最高、规模最大、覆盖面最广的年度盛会，本次大会以“算启新程智享未来”为主题，旨在连结行业伙伴，共商协同创新，共启数字中国新征程。闪回科技将持续深化与中国移动的合作，助力中国移动繁荣泛终端产品及渠道生态，深度赋能通信产业，进一步提升产业整体效率，共同提速“5G全民化”进程，推动经济社会数智化转型。
快科技10月14日消息，经过20多个月的努力，微软终于以687亿美元收购动视暴雪，目前动视暴雪在纳斯达克的股票交易已经停止，等待进一步消息发布。据悉，在交易完成后，微软将成为世界上营收第三高的游戏公司，仅次于腾讯和索尼。据了解，微软在2022年初宣布了历史上最大的游戏交易，但英国竞争监管机构于4月份阻止了这笔690亿美元的收购，该监管机构担心这家美国计算巨头将获得对新生云游戏市场的过多控制权。此前8月，微软向英国监管机构提交收购动视暴雪的新协议，CMA将调查该协议，最后期限为10月18日，根据这项协议，微软将未来15年内?
Spark是一款智能、专注的电子邮件应用，帮助您掌控收件箱。通过智能筛选，快速了解重要内容，并快速清理其余邮件。Spark还提供AI助手帮助您快速编写完美的电子邮件。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
