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百度开放移动安全平台 开发者们怎么看？
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百度灵境矩阵升级文心智能体平台，人人都是智能体开发者
4月16日，Create2024百度AI开发者大会在深圳举行。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表主题为「人人都是开发者」的演讲，现场展示了「组团出道」的文心大模型系列以及AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder三大开发神器。对于AI时代和每个个体来说，百度文心智能体平台正像阿基米德的支点、纳瓦尔的杠杆，给予每个人机会，让每个人有可能成为「超级个体」。
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百度三大AI开发神器亮相！李彦宏：只要会说话就能成开发者
在今天的Create2024百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏发表了人人都是开发者”的主题演讲。李彦宏认为，过去开发者用代码改变世界;未来，自然语言将成为新的通用编程语言，你只要会说话，就可以成为一名开发者，用自己的创造力改变世界。ModelBuilder更适合专业开发者使用，可以根据开发者的需求定制任意尺寸的模型，并根据细分场景对模型进一步精调SFT，这样就能达到更好的效果。
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百度AI开发者大会为何只选跨越速运？科技实力+定制服务给答案
4月16日，受主办方邀请，跨越速运作为独家物流合作伙伴参加2024百度CreateAI开发者大会。全球首个AI开发者大会，为何只选跨越速运?作为“独一份”，跨越速运又是凭借哪些“独门秘籍”征服全场?引领全球AI风潮的百度CreateAI开发者大会至今已举办五届，屡次引领了科技突破与行业变革，文心大模型3.0、自动驾驶、AI芯片昆仑芯等一系列重大成果均曾在此首次亮相。跨越速运将积极探索和创新创造，不断满足人工智能企业的需求，为推动新质生产力加快发展、推动人工智能行业的进步和发展贡献力量。
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标贝科技亮相Create 2024百度AI开发者大会
Create2024百度AI开发者大会在深圳国际会展中心盛大开幕。本次大会以“创造未来”为主题，设置了深度论坛、AI公开课、AI互动体验区、开发者之夜等精彩环节，汇聚了国内知名AI企业以及近万名海内外顶尖开发者与业界领袖，打造了一场备受瞩目的科技盛宴。随着AI技术的进一步发展，标贝科技也将继续发挥在智能语音领域的技术研发和产业化应用优势，持续丰富和优化产品、服务，实现低门槛、高效率、批量化的内容生成能力，广泛服务于各类内容的相关场景及生产者，为产业数智化升级和高质量发展提供持久的驱动力。
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Check Point公司展示AI赋能云端交付安全平台
突破性的本地化解决方案和战略洞察力将进一步提升网络安全新格局中国，上海-2024年4月18日，领先的云端AI网络安全平台提供商CheckPoint软件技术有限公司今日宣布“AI驱动网安未来”—CheckPoint中国区用户及合作伙伴大会在上海顺利召开!在本次大会中，超过400名用户、合作伙伴以及数家行业知名媒体来宾齐聚上海，共同探讨网络安全行业未来发展趋势与我国市场动态需求。在�
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2024百度AI开发者大会 李彦宏：未来大型AI原生应用将基于MoE
在Create2024百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了他的见解，他强调了未来AI应用发展的一个重要趋势。李彦宏认为，大型的AI原生应用将主要基于MoE，即大小模型的混合使用非仅依赖单一模型解决所有问题。智能体还具备在环境中持续学习、实现自我迭代和自我进化的能力。
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Create2024百度AI开发者大会 李彦宏：未来应用开发像拍短视频一样简单
在今日盛大举行的2024Create百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏发表了振奋人心的演讲。随着AI技术的蓬勃发展，如今即便不会编写代码，人们也能创造出丰富的应用;无需编程，亦能打造智能手机，AI正掀起一场前所未有的创造热潮。这些令人振奋的数据不仅证明了百度在AI领域的领先地位，也预示着AI技术将更加广泛地应用于各个领域，为人们的生活带来更多�
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百度何俊杰：文心智能体平台，让人人可开发、人人可经营、人人可获益
4月16日，Create2024百度AI开发者大会在深圳举行。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏以“人人都是开发者”为题发表演讲，为全球开发者带来“组团出道”的文心大模型系列以及AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder三大“开箱即用”的AI开发工具。百度欢迎所有企业、开发者、生态伙伴，共同把握智能体带来的新机遇，开辟下一个流量黄金时代。
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荐开发者“用脚投票”，当下出海的“机会市场”在哪里？
哪个区域市场、什么品类还存在增长空间?现金为王的时代，哪些区域市场更值得投放?4月10日，全球营销效果衡量平台AppsFlyer发布了最新一期《广告平台综合表现报告——区域特别版》，基于2023年11月至2024年2月期间，全球30，000移动应用共计189亿次总安装量、86亿次非自然安装量，统计分析了200多个区域市场，形成了涵盖Android和iOS端14个游戏品类和15个非游戏品类的全球区域潜�
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青藤之恋荣获华为商店《开发者说》栏目专题推荐
名为“青藤之恋”的高学历实名制恋爱App获得了华为应用商店《开发者说》的栏目推荐。《开发者说》是华为应用市场内容推荐栏目，也是开发者向用户呈现应用故事的窗口，栏目传递了应用在诞生之初不为人知的想法、应用在开发设计中发生的背后故事等。青藤之恋团队表示，将继续致力于为用户打造一个更加真诚、安全的交友平台，让每一位用户都能在这里找到属于自己的幸福。
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Spark Mail:Spark帮助您掌控收件箱。立即查看重要内容，快速清理其余邮件。
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。
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Chatbox:办公学习的AI好助手，提升工作效率，深受全球专业人士好评。
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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ChatX App:一个强大的AI客户端，支持多设备云同步，提升工作和生活效率。
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。
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RAGFlow:开源的基于深度文档理解的RAG（检索增强生成）引擎
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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EmojiTell:使用表情组合翻译器，让沟通更有趣且富有表现力。
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。
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Perplexica:一个开源的AI驱动搜索引擎，提供深入网络的答案。
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。
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FaceChain:深度学习工具链，用于生成你的数字孪生体。
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。
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Huggingface 镜像站:一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。
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。
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WebLlama:构建能够根据指令浏览网页并和您对话的强大代理
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。
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Infra Copilot:利用机器学习自动生成基础设施代码，提高开发效率。
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。
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LLaVA++:扩展LLaVA模型，集成Phi-3和LLaMA-3，提升视觉与语言模型的交互能力。
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。
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PhysDreamer:通过视频生成实现基于物理的3D对象交互
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。
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AI快站:专注于提供HuggingFace模型免费加速下载服务的平台
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。
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Llama-3 8B Instruct 262k:一款由Gradient AI团队开发的高性能文本生成模型。
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。
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CoreNet: 是一个用于训练深度神经网络的库。
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。
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Llama-Chinese:构建最好的中文Llama大模型，完全开源可商用。
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。
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Interactive3D:通过交互式3D生成技术，实现高质量且可控的3D模型创建。
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。
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GraphRAG:结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
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。
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Qwen1.5-110B:Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型，多语言支持，高效Transformer解码器架构。
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。
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ID-Aligner:一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架
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。