数字经济时代，面对愈发激烈的市场竞争环境，互联网红利逐渐消失，金融机构的高效产品推广和精准客户金融服务需求不减的背景下，如何获得持续且高质量的增长是当前金融机构亟需突破的瓶颈。与此同时，后疫情时代，群众生活和企业生产依然面临巨大压力，面对多变的市场环境，融资门
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ChatGPT的火热带动了AI大模型井喷式发展，将人工智能技术带进新拐点。金融行业是大模型率先应用的重点行业之一，华为、腾讯、马上消费等公司和金融机构都积极布局大模型。“马上消费将持续深入研究大模型的应用，不断发挥其在金融场景使用中的作用，努力为用户提供个性化乃至定制化的服务。
在农业领域，新技术的涌现正在彻底改变着传统的农业生产模式。以大疆农业为例，这家领先的农业科技公司通过引入智能化、精准化的农业解决方案，不仅极大地提升了农业生产的效率和质量为可持续农业的未来发展指明了方向。通过持续的技术创新和应用推广，农业新技术将有助于构建更加弹性的食品生产系统，提高全球食品安全水平，保障人类的长期福祉。
在生成式人工智能的信息技术跃迁背景下，如何看待知乎当下和未来，有三个基本的视角:它是大语言模型预训练中文语料最重要来源之一，例如最近现象级的大模型聊天应用KimiChat，就以知乎为重要的训练资料来源。每一个在知乎上提问的用户，其实都是在发prompt;每一个知乎的答主，基本都相当于基于个人知识和经验、价值观和思考逻辑的人肉语言模型。AI的发展，往往是“卖水”的人最先赚到钱。
腾讯宣布旗下协作SaaS产品全面接入混元模型，实现软件服务智能化。腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯问卷等产品已实现智能化升级，为用户提供更智能、高效的服务。在企业内部学习和培训场景中，腾讯乐享利用大模型能力提升知识传递效率;在电子合同场景下，腾讯电子签通过大模型和AI能力提升合同起草、审阅效率，智能筛查合同风险;在问卷调研场景中，腾讯问卷提供全流程
中商产业研究院数据显示，截至2023年末，我国两轮电动车市场保有量已达4亿辆。以全国家庭户数计算，每5户家庭就拥有4辆左右电动车。面对愈加饱和的市场，加上行业日益细化的标准规范和不断提升的消费者需求，不少品牌纷纷创新求变，通过加大研发、秀科技、创新设计等举措抢抓商机拓市场。近期，雅迪电动车冠能6代亮相AW24中国国际时装周、举办草莓熊快闪活动，掀�
近年来，随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，智能制造已成为全球制造业科技创新的制高点。作为智能锁行业领军企业，凯迪仕积极拥抱新质生产力，以智能制造为核心，通过技术进步和生产要素的重新组合，实现了资源配置效率和生产效率的不断提升，在高质量、高效能、高科技三大方向，持续引领着智能锁和智能安防产业迈向全新发展阶段。近日在浙江温州瓯海�
在AI技术不断推动社会进步的今天，内容产业正站在一个新的历史起点上。一览科技创始人、CEO罗江春在近期关于Sora的讨论中，为我们揭示了Sora等视频生成模型对行业的潜在影响。科学发展到这个阶段，有一些焦虑和忧虑很正常，当然我们也要奋起直追。
[中国，深圳，2024年4月17日]第21届华为分析师大会17日在深圳开幕。本届大会以“全面智能化，跃升数智生产力”为主题，和全球500多名分析师、智库机构等共同探讨面向智能时代的前沿趋势、产业发展方向、行业数智化创新应用话题。本届分析师大会以“全面智能化，跃升数智生产力”为主题于2024年4月17日至19日举行，期间将举办多场主题论坛。
数据已成为企业最宝贵的资产之一，如何高效地管理和应用这些数据，提升企业的科学经营和管理水平，已成为企业面临的重要课题。数势科技推出新一代指标平台SwiftMetrics3.0，这是一个更加高性能、自动化、智能化的“管研用一体”指标平台，旨在帮助企业实现数据的最大化价值。在数据普惠化的路上，数势科技希望携手更多的伙伴和客户进一步探索大模型加持之下的数据分析未来。
快科技4月13日消息，华为与中国东方航空公司在华为总部签订了一项战略合作框架协议。根据该协议，中国东航和华为将利用各自的优势，充分应用新一轮科技革命和产业变革的成果，推动数字化全面赋能高质量发展。双方将共同努力，提升各自的核心竞争力和影响力，实现合作共赢。具体而言，双方将结合中国东航在航空业的领先经验和华为在信息与通信技术（ICT）、解决方案以及数字化转型实践方面的先进技术，共同推进数字化转型合作。通过在数字化转型规划、数字化基础设施、数字化创新场景、数字化人才体系和差旅服务等领域的全面深入合作，双方
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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