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TCL实业盘古实验室在显示技术领域上再次取得新突破，发布了多项创新显示技术，包括备受瞩目的全域光晕控制技术、超大屏领域的MicroLED显示技术等，盘古实验室的深厚技术底蕴和创新能力，也为TCL实业的电视新品发布提供了有力的技术支持。其中全域光晕控制技术是TCL实业盘古实验室自主研发的一项创新技术，解决了长期困扰行业的MiniLED电视光晕问题。TCL实业也将以盘古实验室为技术载体，继续秉承“创新敢为”的精神，为全球消费者带来更多具有划时代意义的产品，推动显示行业不断向前发展。
斯坦福大学人工智能研究院发布的《2024年人工智能指数报告》提供了对2023年人工智能领域进展的全面分析，覆盖了技术进步、经济影响、政策制定和公众舆论等多个方面。以下是报告的一些关键要点:技术进步:行业研究贡献:行业在AI研究方面发挥了重要作用，2023年贡献了51个重要的机器学习模型学术界仅贡献了15个。报告也强调了需要关注AI的伦理、责任和社会影响，以确保其发展能够造福全人类。
斯坦福大学研究人员发布的Octopusv2模型引起了开发者社区的极大关注，其20亿参数的模型一夜下载量超过2k。这一模型可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧设备上运行，并在准确性和延迟方面表现超越了GPT-4，同时将上下文长度减少了95%。设备端AI智能体时代即将到来，Octopusv2的发布为这一趋势注入了新的活力。
斯坦福大学的研究团队近日推出了一款名为Octopusv2的新型人工智能模型，这款模型以其在端侧设备上的强大运行能力受到广泛关注。论文:Octopusv2:On-devicelanguagemodelforsuperagent论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.01744模型主页:https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2Octopusv2的推出，标志着设备端AI智能体时代的来临。对于那些对AI技术充满热情的开发者和企业来说，Octopusv2无疑提供了一个全新的�
「这是自Karpathy和我2015年启动这门课程以来的第9个年头，这是人工智能和计算机视觉令人难以置信的十年!」知名AI科学家李飞飞的计算机视觉「神课」CS231n，又一次开课了。总共600多位学生报名，第一堂课的现场座无虚席:从2015年到如今，CS231n已经走到九个年头，也成为了一代计算机视觉专业学生心中的「必修课」:虽然课程代码不变，但可以猜到，2024年的课程相比2021年版本的课程有不少新增内容，这还要归因于视觉生成技术三年来的巨大飞跃。值得注意的是，在CS25课程中，除了基于自然语言处理的演讲内容之外，也覆盖了视觉Transformer的相关内容。
近日，谷医堂旗下的华务星辰医学检验实验室再次展现了其创新力量，自主研发的《一种治疗孤独症的药物组合物及其应用》成功获得国家知识产权局的发明专利权。这一突破不仅凸显了谷医堂在研发领域的卓越实力，更为公司的市场竞争力、商业价值带来了显著提升，同时也为技术资源的保护注入了新的活力。与传统的治疗方法相比，这项发明的优势显而易见:配方简洁，作
据“零重力实验室”公众号消息，近日，洲际航天科技宣布与阿布扎比港务局签署协议，计划在阿联酋共同建设一个名为“阿布扎比航天城”的航天生态链核心项目，北京零重空间技术有限公司将为该项目提供卫星设计制造、遥感数据处理与应用等服务。
2024年4月22日，“浙江大学机械工程学院——思看科技三维扫描实践教学实验室”揭牌暨签约仪式在浙江大学机械工程学院实验教学中心成功举行。在双方领导、师生及相关负责人的共同见证下，浙江大学机械工程学院党委书记项淑芳老师和思看科技总经理王江峰先生代表双方共同为实验室揭牌，标志着双方深度合作迈入全新开端。思看科技将持续推进以创新为主体、以人才为中心、以市场为导向的产学研平台建设，探索三维数字化应用场景的多样化需求，强化科技赋能，促进技术与人才的有机循环，为推进高质量的企业发展和人才培养注入更多力量。
CS25是斯坦福大学提供的一门课程，主要探讨深度学习模型Transformers，该模型在全球范围内产生了巨大影响。课程邀请了Transformers研究领域的前沿人物，讨论从GPT和Gemini等LLM架构到创造性应用在内的最新突破。要了解更多关于CS25课程的信息，以及开始您的深度学习之旅，请访问CS25官方网站。
在2024年4月19日，斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所发布了其备受瞩目的2024年人工智能指数报告。这份全面的研究报告深入分析了人工智能的现状，探讨了主要趋势、进步和挑战。这份报告的见解可以作为导航AI领域的宝贵资源，帮助我们为实现一个更加公平、可持续和有益的AI驱动未来制定路线。
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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