快科技5月22日讯,Facebook母公司Meta倍欧洲隐私委员会创纪录罚款12亿欧元(约合91亿元人民币),原因是其涉嫌将欧盟用户数据传递到美国,这违反了欧盟2018年生效的通用数据保护条例(GDPR)。
据悉,12亿欧元是GDPR法案指定的最高罚款额,该数字也打破了2021年亚马逊创下的7.46亿欧元罚款纪录。
不过,Meta方面旋即表示将提起上诉。
值得一提的是,在此次裁决做出时,欧盟和美国关于跨境数据传输的新协议尚未生效,该协议去年被原则性同意。
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MetaAI研究人员今天发布了OpenEQA,这是一个新的开源基准数据集,旨在衡量人工智能系统对“体验式问答”的能力——这种能力使人工智能系统能够理解现实世界,从回答有关环境的自然语言问题。这一数据集被Meta定位为“体验智能”领域的关键基准,其中包含超过1,600个关于180多个真实环境的问题。为了衡量人工智能代理的性能,研究人员使用大型语言模型自动评分,衡量人工智能生成的答案与人类答案的相似程度。
Meta旗下的社交平台Threads最近在美国的日活用户人数已经超过了埃隆・马斯克旗下的X。根据数据情报平台Apptopia的估计,自去年12月以来,Threads的日活用户在美国已经超过X。尽管X的月活跃用户仍远远超过Threads,Meta首席执行官马克・扎克伯格对此似乎并不担忧,他在二月份告诉投资者:“我很乐观地认为我们可以继续改进和增长的步伐,并展示一个友好的讨论型应用可以像最受欢迎的社交应用一样被广泛使用。
OpenAI、谷歌和Meta被指控在训练人工智能模型时存在不当行为。纽约时报的报告指出,OpenAI使用名为Whisper的语音识别工具从YouTube视频中转录音频,并据称OpenAI员工曾讨论这一行为可能违反视频网站的规则。纽约时报的报道引起了关于AI公司训练数据的合法性和道德性的讨论,也凸显了AI行业在数据获取方面面临的挑战和争议。
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。
Meta将在4月为其Ray-Ban智能眼镜引入一系列相当强大的AI功能。这些新功能将允许用户通过一个简单的命令快速识别他们正在查看的物体。这些新功能无疑将为用户带来更加便捷、实用的智能眼镜体验。
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。
Meta公司最新发布了LayerSkip,这是一款端到端的解决方案,专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验,并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用,预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性,特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。
快科技4月6日消息,据国内媒体报道,近日蔡磊被问及身体情况时表示,由于全身肌肉萎缩,现在连坐凳子都觉得非常累,日常时刻需要人搀扶。蔡磊是原任职京东集团财务副总裁,也是互联网 财税”联盟会长、中国电子发票的推动者。蔡磊在2019年确诊了渐冻症,之后走上了推动解冻”病症的漫漫征途。渐冻症是一种罕见病,被世界卫生组织列为五大绝症之首,学名肌萎缩侧索硬化症(ALS)。这是运动神经元病中的一种,患者逐渐出现全身肌肉萎缩、无法说话、无法吞咽、无法呼吸,直至死亡,迄今为止,渐冻症病因不明,且无法治愈。专家表示,渐冻症的
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff,旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用,快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义,也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
当用户在与MetaAI的聊天中开始输入文本到图像的提示时,将看到随着添加更多关于想创建的内容的细节,图像如何变化。在Meta分享的示例中,一个用户输入了提示:“想象一场在火星上进行的足球比赛。这一新功能是Meta在其所有应用程序中推出AI功能的一部分,包括WhatsApp、Instagram、Facebook和Messenger。
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。
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