站长之家(ChinaZ.com) 7月4日消息:天风证券指出，目前传媒行业正迎来 AI 技术与监管红利的双击。一方面，自 2022 年底以来，平台监管等多个方面的政策出现了积极的变化，有利于传媒企业的创新发展；另一方面，AI 技术的应用也将帮助传媒细分领域实现成本降低和效率提高。
目前，传媒行业正面临着 AI 技术和监管红利的双重影响。一方面，苹果于 2023 年 6 月推出了 Vision Pro，这可能会加速 MR 设备的普及，并且随着人工智能技术的快速发展，传媒行业的内容创作模式和生产效率正在经历深刻的变革。
另一方面，平台整改已经完成，监管政策也在转向，这有利于传媒企业在新技术周期下进行创新发展。因此，传媒行业可能已经处于近年来第三轮中期上行趋势中。
传媒产业周期，是技术与监管双变量的函数。其中，技术变革打开行业增长空间，而在粗放式发展后，监管政策体系为了适应新技术环境、也将进行精细化调整，从而约束规范传媒产业的成长性。
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新加坡南洋理工大学的S-lab团队近日宣布，他们开发出了一项创新的动画自动填色技术——BasicPBC。这项技术能够自动为动画中的线条图进行着色，极大地简化了动画制作中繁琐的手动上色步骤。这对于提高动画的质量和观感，有着非常重要的意义。
企业采用OA系统是为了提高工作效率和管理水平，这是因为OA系统具备多种功能，可以有效地帮助企业优化工作流程、加强内部沟通、提升决策质量和团队协作能力。1. 流程优化和标准化:OA系统可以帮助企业对内部流程进行优化和标准化，通过自动化和集成各项工作流程，减少繁琐的手工操作和重复性工作，提高工作效率。同时，标准化流程可以使得各部门之间的合作更加顺畅�
谷歌DeepMind的研究团队发布了一项新研究，介绍了一种名为“Search-AugmentedFactualityEvaluator”的人工智能系统。该系统利用大型语言模型将生成的文本分解成个别事实，并利用谷歌搜索结果来确定每个声明的准确性。我们才能评估自动事实检查对打击错误信息的实际影响。
随着市场竞争的日益激烈和产业转型的不断深入，人力资源外包已逐渐成为企业实现高效运营和降低成本的重要战略选择之一。人力资源外包市场规模正呈现出快速增长的趋势，2022年我国人力资源外包行业的市场规模达到7246亿元，同比增长2%。随着业务的不断发展壮大，云逸外包公司将继续秉承“客户至上、服务至优”的理念，不断创新服务模式，提升服务质量，为企业创造更大的人力资源服务价值。
特斯拉首席执行官马斯克在社交媒体平台上透露，特斯拉将根据进展里程碑逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney马斯克指出，特斯拉的工程师受到OpenAI的挖角，对方开出的高薪诱人，但他将加强防范措施以保持团队完整。通过提高薪酬水平，马斯克力图留住特斯拉的人工智能精英团队，抵御外部挖角，保持公司的AI领先地位。
根据斯坦福大学人工智能研究所的最新报告，2023年全球人工智能投资连续第二年下降。人工智能相关并购从2022年的1171.6亿美元下降至2023年的806.1亿美元，下降31.2%;私人投资从1034亿美元下降至959.9亿美元。2024年人工智能投资将迈向更加可持续和正常化的步伐。
特斯拉首席执行官马斯克在面临激烈的人才争夺战中，果断采取行动，不断提高人工智能工程师的薪酬水平。他在自己的社交媒体平台X上发帖透露：特斯拉正根据进展里程碑，逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。他以多元化的方式切入AI领域，不仅推动特斯拉内部自动驾驶技术的AI研发创立了新创公司xAI，进一步拓展AI技术的应用边界。
数控机床行业经过数十年的发展，通用技术与原理已发展较为成熟，在前期借鉴学习国外先进技术后，国内各机床厂商逐渐开始注重自己的核心技术，开发具有竞争力的机床产品，从而获得更强有力的发展。其中，乔锋智能装备股份有限公司（以下简称:乔锋智能）经过多年行业深耕，已成长为数控机床领域的高新技术企业。据乔锋智能IPO上市招股书披露，乔锋智能目前在我国�
英国科技、创新与技术部门的官员已开始起草监管人工智能模型的立法。目前尚不清楚未来的监管将如何与英国已存在的AI安全研究所交汇，该研究所已对最强大的AI模型进行安全测试。任何潜在的法案仍有很长的路要走。
搞AI大模型，实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。
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。
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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。
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