《鲍尔默出价20亿美元成功买下洛杉矶快船队》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据《洛杉矶时报》报道，微软前CEO史蒂夫·鲍尔默凭借20亿美元的创纪录报价，赢得NBA洛杉矶快船队所有权的争夺战...
据《福布斯》杂志早些时候报道，鲍尔默最先出价18亿美元，其他竞购者的出价在10亿美元至20亿美元不等，其中还有一个收购团队的报价相当可观...
据《洛杉矶时报》称，鲍尔默的出价创下了NBA的记录...
现年58岁的鲍尔默今年2月从微软退居二线，目前他的个人净资产约为200亿美元...
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AI程序员Devin的母公司CognitionAI在不到半年的时间里，估值已经飙升至20亿美元，创始团队拥有10枚IOI金牌，展现出强大的实力。相比之下，其他公司如PerlexityAI和MistralAI在经历多年发展后，估值也只在10亿至20亿美元左右，显示了CognitionAI的迅速崛起和高估值的特殊性。DeepMind创始人Hassiabis也发出警告，指出真正能够改变人类科学的
韩国总统尹锡悦周二表示，韩国将在2027年投资近70亿美元发展人工智能，旨在成为全球尖端半导体领域的领导者。韩国作为三星和SK海力士等全球排名前两位的记忆芯片制造商所在地，半导体产业是韩国出口驱动型经济的重要支柱。本月早些时候，日本也宣布向一家芯片企业提供高达39亿美元的补贴，作为振兴其半导体产业计划的一部分。
大数据公司Databricks最近发布了一款名为DBRX的MoE大模型，引发了开源社区的热议。DBRX在基准测试中击败了Grok-1、Mixtral等开源模型，成为了新的开源之王。根据Databricks公布的协议，基于DBRX打造的产品，如果月活超过7亿，就必须另行向Databricks提交申请。
背靠腾讯、广汽，如祺出行会是网约车第一股吗?2024年，在国内叫一辆网约车，你有多少种选择?绝大多数人想到的都是滴滴，或者是去高德、美团等聚合打车平台，“召唤”那些来自叫不上名字平台的网约车，但对于究竟有多少种选择一无所知。截至2023年底，全国共有337家“持牌”的网约车公司，它们都拿到了交通运输部颁发的网约车平台经营许可。放到整个网约车行业来看�
人工智能编码辅助初创公司AugmentInc.今日宣布完成2.27亿美元的B轮融资，投后估值达9.77亿美元。本轮融资由SutterHillVentures、IndexVentures、InnovationEndeavors、LightspeedVenturePartners和MeritechCapital等投资机构参与。该公司正是凭借这种独特优势，致力于改变软件开发的完成方式。
最近，美国商务部根据《芯片与科学法案》批准向三星电子提供最多64亿美元补贴，但要求其在美国得克萨斯州泰勒市建设一座新的晶圆厂。三星早在1996年就开始在得州奥斯汀建厂制造芯片了，之前总投资达180亿美元，接下来将进入泰勒市，首批投资至少170亿美元，成为当地引入最大的一笔外资。值得一提的是，美国商务部供应链竞争力咨询委员会联合主席乌苏拉伯恩斯将进入台积电董事会，她还是白宫国家科学、技术、工程和数学项目前负责人、美国总统出口委员会前主席，其确实在一定程度上影响了美国的出口政策。
根据国际数据公司最新数据显示，亚太地区即将进行一场变革性的旅程，生成式人工智能的采用量呈现激增的趋势。IDC的预测表明，到2027年，该领域的支出将飙升至260亿美元，年复合增长率从2022年到2027年将达到95.4%。零售商也在利用GenAI个性化体验、自动化任务和提升客户参与度。
埃隆・马斯克的人工智能初创公司正迎来一波重要的支持，随着xAI竞速追赶OpenAI和Anthropic等竞争对手在激烈的竞争中。与特斯拉和SpaceX首席执行官有密切关系的投资者正在商谈，计划帮助xAI在一轮融资中筹集30亿美元，消息人士透露，史蒂夫・杰维逊和风投公司Gigafund是潜在的支持者之一。“他要么加入xAI，要么加入他们，”马斯克写道，并指出他也提高了人工智能工程师的薪水。
在最新的播客访谈中，小扎再次展现了他的「开源英雄」形象。如果花费100亿美元研发的模型对人类安全且有益，他将选择开源。他对于AI模型能力的未来提升持保留态度，认为短期内不太可能实现AGI，需要解决能源问题可能需要几十年的时间。
贾跃亭在其最新的视频声明中宣布，他已偿还了超100亿美元的债务。他提到2017年乐视网财务危机爆发时，他本人为乐视网的债务提供了约120亿美元的担保。他同时表示，能够早日返回祖国是他最大的梦想，他期待着在造车事业取得成功并清偿所有债务后，尽快回到中国。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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