9月18日，在2023南京人工智能产业发展大会上，三六零（601360.SH，下称“360”）集团作为推动行业大模型发展的重要单位，联合中国信息通信研究院(以下简称“信通院”)正式发布国内首个金融行业大模型标准。为金融行业高质量发展提供有效动力，为推进大模型在各行各业垂直化落地提供了重要样板。
作为一个数据丰富、技术密集、场景丰富的行业，金融业是大模型技术落地的最佳领域。据悉，此次发布的“金融行业大模型标准”， 涵盖了金融大模型的关键能力要求，包括场景适配度、能力支持度和应用成熟度三大方面，为金融行业大模型技术和应用的评估、验收等工作提供了重要指导和依据。
360是国内较早布局人工智能大模型的企业，目前已推出企业级AI大模型解决方案，遵循“安全、向善、可信、可控”四原则打造企业级垂直大模型，把垂直大模型的数据处理、预训练、精调的复杂过程流水线化、标准化，支撑完成近20个行业垂直模型的训练和部署交付。
随着此次联合发布金融行业大模型标准，360在部署行业大模型方面积累的经验也更加丰富，为未来在更多行业落地大模型提供参考和便利。
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腾讯公司在“2024TIMEDAY·腾讯智慧出行技术开放日”活动上正式发布了面向汽车行业的“全域智能”大模型方案。此方案已顺利应用于汽车研发、生产、营销、服务以及企业协同办公等五大核心场景，展现出了强大的实用性和潜力。预计在今年底，腾讯的智能汽车产品将搭载至超过1500万辆车上，为更多用户带来智能、便捷的出行体验。
360宣布AI员工[红衣]入职事业部，他是首位正式入职的数字安全专家，由360安全大模型支持。在安全运营工作中，他承担了安全分析搭子、安全处置专家、应急响应专家、安全知识咨询顾问、安全运营助手等多重角色，一人扛起360AI事业部的大旗。360呼吁安全运营团队可以依靠红衣这样的AI员工来提升工作效率和解决人才短缺问题。
第27届联合国科技大会在瑞士日内瓦召开。世界数字技术院发布了一系列突破性成果，包括《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准。蚂蚁集团在公司内成立了科技伦理委员会和专门团队来评估和管理生成式AI的风险，公司所有AI产品均需通过科技伦理评测机制，确保AI安全可信。
3月29日，知名AI研究实验室AI21在官网开源了，首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。ChatGPT、StableDifusion、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构，虽然在捕捉序列内长距离依赖关系、泛化能力、特征提取等方面非常优秀，但在处理长序列、训练大参数模型时存在AI算力消耗大、过拟合、内存占用大等缺点。耐克、Zoom、沃尔玛、三星、阿迪达斯、airbnb等知名企业在使�
4月15日-19日，第27届联合国科技大会在瑞士日内瓦召开。16日，在以“塑造AI的未来”为主题的AI边会上，世界数字技术院发布了一系列突破性成果，包括《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准。蚂蚁集团在公司内成立了科技伦理委员会和专门团队来评估和管理生成式AI的风险，公司所有AI产品均需通过科技伦理评测机制，确保AI安全可
在中国AIGC产业峰会的现场，20位大咖展开激辩。从软件应用、智能终端乃至具身智能等，AIGC正在全面席卷，「你好，新应用!」成为本届AIGC峰会主题。徐栋也认为，“百模大战”并非完全铺张浪费，它培养了人才队伍，积累了模型和数据方面的经验，我们也欢迎非同质化的模型的竞争，这些培养的人才、积累的经验也会帮助大模型落地到千行百业，对未来AIGC的商业化大有裨益�
由中国信息通信研究院主办的2024高质量数字化转型创新发展大会暨“铸基计划”年度会议在北京召开，中国领先的客户互动和营销科技服务商，极光受邀出席会议，并荣获“消息中台系列标准参编贡献单位”称号，极光高级产品经理向红被聘为“中国信通院铸基计划——消息中台专业推进委员会专家委员”。中国信通院王景尧博士为参编单位授牌本次大会发布了2024年度行业数字化转型趋势，总结并展望了“铸基计划”2023年取得的工作成果及2024年的工作规划。未来极光还将充分发挥领先优势，持续深耕产品技术服务，为行业生态繁荣发展贡献力量。
“安全”和“发展”是当下互联网数据安全治理时代的主旋律，随着国家数据安全和隐私保护相关法规的陆续发布实施，合规已成为众多媒体和开发者不可或缺的责任与挑战。4月23日，倍孜网络联合信通院，以“科学风控，行稳致远”为主题开展的“金盾计划”【个人信息保护技术标准研讨会】在北京举行。中国信息通信研究院有关专家以及60余家企业的100余名移动应用开发者
在人工智能领域，一场由APUS与新旦智能联手掀起的开源革命正在上演。4月2日，APUS与战略合作伙伴新旦智能联合训练、研发的千亿MoE架构大模型，在GitHub上正式开源。面对人工智能产业的发展与挑战，APUS将通过持续的技术研发与社区共建，积极探索解决方案，不断提升开源大模型的稳定性和泛化能力，确保其在各类复杂应用场景中始终保持领先优势，进一步赋能千行万业。
今天，小米联合6大权威机构和院校，推出了《小米青山护眼白皮书1.0》，实现了四项行业唯一。这四项唯一分别是：行业唯一医工融合护眼理念、行业唯一系统性护眼白皮书、行业唯一立体化护眼评估体系、行业唯一全场景生态级护眼。”因此小米率先推出《小米青山护眼白皮书》。
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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