站长之家（ChinaZ.com）10月19日 消息:阿联酋科技巨头G42与OpenAI于10月18日宣布建立合作伙伴关系，以在阿联酋和地区市场提供人工智能（AI）解决方案。
根据声明，双方的合作将侧重于金融服务、能源、医疗保健和公共服务等G42所深耕的领域，并将采用OpenAI的生成式AI模型。
据悉，G42集团总部位于阿联酋的阿布扎比，除了人工智能外，还涉足云计算、自动驾驶汽车等领域。此次与OpenAI的合作将进一步提升其在人工智能领域的实力，为阿联酋及更广泛的区域市场提供更为先进的AI解决方案。
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微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元，该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后，像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”，发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
随着金融科技的飞速发展，银行业务逐渐拓展至线上，风险形态也日趋复杂多变。作为智能风控领域的佼佼者，深知银行在数字化转型过程中所面临的挑战。同盾科技将继续深耕智能风控领域，与更多金融机构携手合作，共同应对金融行业的新挑战，为构建更加安全、高效的金融生态贡献力量。
人工智能是一个蓬勃发展的领域，具有相关经验的人才正因其知识被慷慨报酬。OpenAI是ChatGPT背后的公司，正为合适的人才支付高薪。如果他们达到69级，平均总薪酬为1.12百万美元，其中包括平均基本工资292，000美元，675，000美元的股票奖励和153，000美元的奖金。
业内人士指出，以人工智能技术为代表的生成式AI解决方案备受关注，几乎所有的IT厂商都在押注重要资源，期待在全新的市场机遇期把握机会，获得新的增长曲线。据IDC预计，到2027年，全球AI解决方案支出将增长超过5，000亿美元。”值得一提的是，在近期发布的《ForresterWave™:AI基础架构解决方案，2024年第1季度》报告中，戴尔荣获"领导者象限"地位。
4月2日，内地科网巨头百度与优必选宣布达成瞩目的战略合作，令各界深感兴奋。百惠金控追溯去年，ChatGPT的横空出世在全球引发了一场人工智能的热潮。旗下的百惠资本持有第六类牌照，并且拥有保荐人资格。
作为国内领先的元宇宙科技型企业，飞天云动再次成为行业焦点，其在智慧城市、数字旅游等领域的创新举措备受瞩目。凭借先进的元宇宙技术手段，飞天云动不仅为多个行业领域的元宇宙内容搭建与应用场景探索提供有力支持，还通过创新的元宇宙解决方案推动行业的创新发展。飞天云动与安吉“两山”未来科技城合作的智慧城市成为行业典范。通过引入元宇宙技术，飞天�
AI时代，会议室的良好拾音和区分说话人技术，是实现语音转文字、字幕翻译和智能纪要等能力的前提。4月17日，腾讯会议天籁实验室发布腾讯天籁inside3.0升级，在腾讯AILab多项技术加持下，推出16mic多模态人像分割解决方案，具备智能音幕功能，能够精准区分和定位会议室里的发言人，并升级了去混响效果。腾讯会议已经广泛服务金融、互联网、教育、医药、工业制造等行业，包括中国人民银行、清华大学、国家电网、中国交建、中国银行、美的、卫龙、国泰君安证券、北京朝阳医院等众多企事业单位，在多个行业的头部客户渗透率超过50%。
Harvey公司与OpenAI宣布合作，共同为法律专业人士打造了一款定制训练的案例法模型。这款AI系统不仅具备复杂的推理能力能够处理广泛的法律领域知识，并具备超越单一模型调用的能力。通过这种方式，Harvey不仅在法律领域是在所有专业服务领域都拥有巨大的发展潜力。
蔚来汽车今日宣布，已与路特斯汽车达成充换电领域的战略合作，旨在全方位、多层次地深化双方在充换电产业的合作。此次合作涵盖了电池标准、充换电技术、电池资产管理及运营、充换电服务网络建设及运营、充换电车型研发及定制以及充电互联互通等多个领域。这些用户还可以方便地通过扫码完成充电操作并进行订单支付。
正在举行的第135届广交会上，中国前沿产业大秀科技力量，智能汽车、储能电池、人工智能、高端医疗等产业备受瞩目。在新质生产力赋能下，我国的外贸“高材生”企业向全球市场展示中国智造乃至“中国创造”的风采，他们凭借各自的“独门秘籍”，在世界聚焦的目光中闪耀广交会全场。目前已经形成了服务科技企业的成熟方案，今后，PingPong也将加大该方案在科技企业等大型机构中的推广应用，与中国科技企业在全球崛起的步调同频共振。
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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。
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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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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。
