这一次OpenAI的野心真的太大了。大规模招商，打造全球AI芯片厂随着OpenAI估值逼近1000亿大关，山姆·奥特曼的野心再也藏不住了。他不再满足于血拼谷歌和苹果，而是直接向算力霸主英伟达开战。据知情人士透露，山姆·奥特曼正在积极向全球投资者寻求庞大的资金支持，以便建立一座AI
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12-20
黄仁勋亲自为OpenAI送来了全球第一台NvidiaDGXH200超级计算机，三人合影引得大家津津乐道。奥特曼也没闲着，现身斯坦福大学的Nvidia礼堂发表演讲，大约超过1000名学生排起了长队。奥特曼表示一年前他们推出的GPT-4曾引发了人们两周的恐慌，人们认为这是一件疯狂的事，世界被永远改变了。
【新智元导读】Llama3的开源，或将催生数十亿美元新产业。发布不到一周的时间，全网各种测试微调都开启了。但在还没有发布GPT-5之前，初创公司需要有危机感了。
奥特曼的斯坦福闭门演讲内容曝光了，可谓亮点频出:GPT-5会比GPT-4强得多，GPT-6还会更强;ScalingLaw还未过时，我们远未达到这条曲线的顶端;谷歌用GPT-4复刻出Gemini很容易，但难的是新范式的创新。AI届大红人Altman在母校斯坦福开讲当天，在场的学生挤爆了英伟达礼堂。所有人开始为Altman唱起了生日快乐歌。
近两年科技圈什么最热？非AI莫属。从图文生成到视频制作，从精准识别到自动驾驶，AI不仅让人们对未来充满想象，也深刻影响各行业的发展走向。就在刚刚过去的三月份，海信电视连发三大系列AI电视，让人们看到AI+画质带来的颠覆性观看体验，堪称以一己之力搅动行业风云。 而这只是开始，刚进四月，已有内部消息透露，其新品正在路上，将以全新升级的AI芯片为核心卖�
一台电视的屏幕面板决定了电视画质的下限好的电视芯片则决定了电视画质的上限。海信电视将在4月份发布新品，届时极有可能凭借全新信芯®AI画质芯片Pro，再度刷新影像画质新高度！准备买电视的朋友可以先等等，看看海信电视新品将带来什么惊喜。
美国正在筹备成立一个全新的AI安全委员会。该委员会将汇聚业界精英，包括英伟达CEO黄仁勋、OpenAI首席执行官山姆奥特曼、微软CEO纳德拉以及Alphabet首席执行官皮查伊等科技巨头高管。这种多元化的组成结构将确保委员会在决策时能够充分考虑到各方利益和需求，从制定出更加全面、科学的AI安全使用策略。
【新智元导读】传说中要取代智能手机的首款AI硬件AiPin，在万众瞩目中面世了!然大家试用后，给出了一边倒的差评:操作复杂学不会，3分钟后过热关机，太慢、太笨、没反应，室外压根看不清……看来，智能手机要被淘汰得再等一阵子。万众瞩目的ChatGPT版iPhone，终于面世了!最近，铺天盖地都是对AiPin的讨论声。但他是绝对不会花700美元购买AiPin的，更不用说每月支付24美元的订阅费，以及T-Mobile的数据服务了。
人工智能应用先进芯片的主要生产商台积电，由于需求强劲，预计周四第一季度利润将增长5%。这家全球最大的代工芯片制造商的客户包括苹果和英伟达，受益于人工智能的激增，帮助其度过了因疫情导致的电子产品需求减弱，推动TSMC股价创下历史新高。TSMC将于周四早上6点举行财报电话会议。
家电领域正朝着集成化与智能化的方向发展，电视产品的基础硬件也因其规格的不断提升、技术的逐步复杂需要更好的主控单元对其进行驱动。在智能电视绘出的行业未来图景中，芯片技术则是“定海神针”。随着技术的不断研发和应用，三星必将继续引领电视行业向更高水平迈进，电视行业也势必会进入到一个新的发展快车道。
三星推出2024款M5/M7/M8三款显示器，均内置AI芯片，极大地提升了用户的使用体验。在硬件配置上，三款显示器均表现出色。当用户佩戴GalaxyWatch进行运动时，运动的实时数据可以传输至显示器上，方便用户随时查看自己的运动状态。
Spark是一款智能、专注的电子邮件应用，帮助您掌控收件箱。通过智能筛选，快速了解重要内容，并快速清理其余邮件。Spark还提供AI助手帮助您快速编写完美的电子邮件。
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。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
