随着新的技术力量的涌现，新一波的人工智能浪潮主要由企业推动，特别是在金融领域，人工智能改变金融科技，金融科技改变金融行业，而这种转变将会促进行业转型升级...随着金融行业的不断发展，“二八定律”正在被打破，所谓“二八定律“，是指20%的客户给金融机构贡献了80%的价值.
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一场关于AI的热潮，让能源问题坐上了风口。3月11日，A股储能、光伏、电力等能源板块活跃。作为人类能源危机的终极解决方案，可控核聚变是必须要走的路，随着科技进步和投资的不断加码，AI时代核聚变发电的梦想有望最终实现。
【新智元导读】一家来自纽约的初创公司HumeAI发布了一款标榜为「第一个具有情商的对话式人工智能」的共情语音接口，并表示其能够从用户那里检测到53种不同的情绪。AI的下一个重大突破是理解情感吗?HumeAI表示是的。但这不过泛泛谈，当AI真的有了情感之后，如何用伦理、用法律去约束，人类还有很长的路要去探索。
微软的AzureAI平台最近添加了一系列新的安全功能，旨在帮助捕捉客户AI应用中的幻觉、提示攻击和其他安全漏洞。这些功能由微软的首席负责人SarahBird介绍，并表示将易于使用，无需雇佣红队来测试他们构建的AI服务。该公司还努力扩展其提供的强大AI模型数量，最近与法国AI公司Mistral达成独家协议，以在Azure上提供MistralLarge模型。
一则关于女子在租住民宿发现多个隐藏空间的视频引发了国内多家媒体的关注。这位女士在入住民宿时，意外发现卧室里的镜子竟然隐藏着一个空间，足以容纳一人。消费者在挑选民宿时，不应仅依赖平台上的美照应结合以往消费者的真实图片和评论，做出更为明智的选择，避免陷入不必要的麻烦。
《全球顶尖的IT市场研究与咨询公司IDC公布了《中国金融行业数字化体验最佳实践案例，2024》，迈富时Marketingforce打造的“云原生开发平台——赋能商业银行以客户为中心的全方位数字化转型”获评最佳案例。近年来金融行业的数字化转型愈演愈烈金融机构和企业的各业务部门之间存在巨大的业务单元差异，这些机构既需要满足总部的统一管理需求，又需要满足各业务单元的个性需求。金融机构近年来持续加大科技投入，数智化转型进入关键期，建设数据驱动的智能营销能力已成为金融机构抢占机遇、赢得竞争的重要抓手。
如今电子产品发展非常迅速，但经常有人会回忆起当年红极一时的设备，比如MP3、DVD、随身听等等。下一个被淘汰的电子产品是什么”话题引起了大家的关注和讨论。你认为下一个被淘汰掉的电子产品是什么？
搞AI大模型，实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。
随着AI技术的不断发展和应用，工业生产等多个领域也开始逐渐开始拥抱AI，越来越多的企业希望通过利用人工智能技术实现降本增效。作为我国生活用纸头部企业，多年来维达国际也从未停止推动造纸行业进行革新随着维达国际将AI模型融入生产流程，企业在节能与质检方面上都取得了不小的进步。除了在节能与质检方面的进步，未来维达国际也将逐步将AI模型灵活融入企业生产、物流、营销等多个模块，并从标准化、数据化、过程化及风险思维等四个方面出发，努力推动整个行业向着向着更加高效、优质、可持续的方向发展。
让“人工式”清洁成为可能。同质化竞争中的下一个“卷”点?对于扫地机器人言，脏污识别并非是个新概念，从2022年开始就有厂商提出，只是相较于其它方面的“内卷”，厂商们最初对它的重视程度并不高，目前脏污识别的识别率和类型也都不太理想。相较于激光融合方案，成本只有其1/3，且功能表现也有着明显提升，可广泛应用于家用扫地、陪护、教育、玩具等家用机器人。
24年，“增长”更难了。面对日益成熟的电商平台，电商经营呈现出多元性、复杂性的趋势。一方面，流量红利消退，获客成本越来越高;另一方面，竞争内卷加剧，“价格力”、“供应链”、“内容力”，每一个维度都在追求极 致。但无论身处什么样的环境，“增长”是品牌永恒的核心命题。当外部环境难以突破时，不如向内寻找出路，从效率、流程上提升，内外双修，两者�
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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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Workers AI LLM Playground是一个在线平台，允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动，旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境，以更好地理解和利用大型语言模型（LLM）的能力。
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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