2月8日，本源量子发布首款国产量子计算机操作系统——本源司南。该系统全面超越已有产品，实现量子资源系统化管理、量子计算任务并行化执行、量子芯片自动化校准等全新功能，助力量子计算机高效稳定运行。操作系统——制约量子算力的关键一环量子计算机颠覆性的算力提升离不开软硬
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鸿海精密工业股份有限公司日前在一份声明中表示，作为鸿海「33」转型计划的一部分，鸿海精密研究院昨天启动了离子阱量子计算实验室。根据鸿海的说法，「33」计划是指通过使用人工智能、半导体和通信技术来发展三个新兴领域——电动汽车、机器人和数字医疗。该实验室还将结合鸿海集团在精密制造、半导体和封装方面的能力和人才，加速量子硬件技术的发展，并进一�
刚刚统信软件运营的深度社区正式官宣deepin成为首个接入大模型的开源操作系统统信软件高级副总经理、CTO张磊表示：“目前UOSAI实现了国内外主流大模型的能力接入，并封装成deepin的AI底层公共能力；同时，我们也将把UOSAI逐步开源给第三方应用，让更多应用可以在deepin上直接调用大模型。”deepin接入大模型，释放AI价值操作系统作为数字时代的基石，为所有计算机软件提供了运行与支撑平台。我们也期待更多的开发者和企业能够参与到这一创新过程中来，共同推动开源操作系统和大模型的深度融合，为构建更美好的未来科技世界贡献力量。
9月22日，统信软件运营的深度社区正式官宣deepin成为首个接入大模型的开源操作系统。统信软件高级副总经理、CTO张磊表示，“目前UOSAI实现了国内外主流大模型的能力接入，并封装成deepin的AI底层公共能力;同时，我们也将把UOSAI逐步开源给第三方应用，让更多应用可以在deepin上直接调用大模型。我们也期待更多的开发者和企业能够参与到这一创新过程中来，共同推动开源操作�
百度发布首个量子领域大模型，及百度量子助手和量子写作助手两大AI原生应用，旨在芯片层、框架层、模型层及应用层等全栈技术上加速量子技术与大模型深度融合，充分激发两大技术各自的潜力。该量子领域大模型是在文心一言基础上，使用量子领域高质量数据进行更有针对性的训练和优化构建的量子领域大模型，能更好地理解量子知识，专业执行量子任务。只需输入6个变量，量子写作助手可在5分钟内撰写一篇13000字符合格式要求的专利文档，高效帮助企业将量子领域的研究成果与知识产权沉淀为企业资产。
蔚来在NIOIN2023蔚来创新科技日活动中正式发布了NIOPhone手机。该手机搭载SkyUI操作系统，采用了全场景抗老化引擎和全链路安全隐私保护技术。我们将持续关注NIOPhone手机的后续消息。
深度操作系统deepin官方正式宣布接入大模型，实现多款自研应用软件的智能化升级。大模型的接入为deepin带来更多可能性，操作系统可以更好地理解用户行为，提升用户体验。deepin已经将大模型能力接入到智能全局搜索、邮箱和浏览器等多款自研应用中，为用户提供智能化的应用体验。
快科技9月22日消息，任正非在与南开大学新闻与传播学院院长、科技日报原总编辑刘亚东的谈话中提到，国内现在有30多个操作系统都是基于鸿蒙开源构建的，涵盖了行业终端、手机平板、家庭终端，加起来大概已经有6亿用户，世界排名第三。鸿蒙刚升级到4.0，升级以后，外面也会跟着升级。有个开源社区，不是华为一家在做，我们做的是底座和内核。我们是做黑土地”，上�
OPPO即将在上海世博中心举办2023年开发者大会，并将发布最新版本的ColorOS14操作系统。OPPO开发者大会是OPPO公司每年一度的大型会议，旨在向开发者和合作伙伴分享最新的平台能力和技术实践。据悉，此次大会将分为四个部分：主论坛、分论坛、动手实验室和技术对话局。
根据官方公布的数据，截至2023年6月，小米全球正在运行的MIUI系统（MIUI OS）月活跃用户已经达到了6.06亿，同比增长了10.8%。那么，MIUI 14是否是MIUI的最后一个正式大版本呢 据知情人士透露，MIUI 14可能是MIUI OS的最后一个正式大版本。MIUI 14被博主描述为“封箱作品”，即为MIUI OS的完美落幕之作，基础体验已经足以踏遍业界第一梯队，但动效还需要进一步改进。 此外，MIUI OS的自研产品——MIOSS也备受关注。已经有博主确认，小米自研操作系统MIOSS定位为万物互联，支持小米汽车、手机、物联网等全平台，手机、平板、电视、汽车、?
特斯拉的Gigafactory不断发展扩张该公司在德克萨斯州奥斯汀的工厂中出现的一个建筑结构近日引起了一些关注。有人称这个新建筑可能将用于容纳特斯拉的Dojo超级计算机集群的操作，以训练公司用于完全自动驾驶系统的人工智能神经网络。这个计算集群有望在明年初成为全球最强大的超级计算机之一。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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