当前，CNCF拥有20个沙箱项目...持久化存储市场仍处于起步阶段，使用上的复杂性和缺乏企业级的技术能力，俨然已成为这一技术发展及推广的关键挑战...Longhorn此次成为CNCF沙箱项目，将大大加速开源社区Kubernetes持久化块存储解决方案的发展及成熟...Longhorn比传统存储软件简单得多
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Cohere发布了Rerank3，这是一款新的基础模型，旨在增强企业搜索和检索增强生成系统。这一新模型将改变企业处理和访问大量数据的方式，提高搜索效率和准确性。”Elasticsearch的GVP兼总经理MattRiley表示。
Cohere最近推出了一款全新的开发者工具包，旨在帮助企业更快、更简单地构建人工智能应用程序。这个工具包包含了一个开源的应用程序存储库，可以跨任何云提供商立即部署。Cohere的策略让公司可以在创意和业务流程上投入更多时间不是苦苦思索如何实施人工智能应用程序。
量子技术被认为是科技领域的下一个里程碑。量子计算带来计算能力的飞跃，使得处理复杂问题如同小儿科，无论是药物设计、气候模拟是优化大型系统，量子计算都有望大显身手。投资设立上海泓格后量子科技有限公司，利用实验室的技术成果进行产品转化，开发抗量子密码核心产品，格尔软件自身也完成了产品抗量子密码迁移路线的设计，所有产品将全面支持CNTR技术。
Cohere发布了一个开发者工具包，旨在加快企业生成式AI应用的构建过程。这个工具包包含了一个开源存储库，可以立即在任何云提供商上部署应用。Cohere的工具包可在该公司的GitHub存储库上获取。
特斯拉首席执行官埃隆马斯克近日宣布，特斯拉的自动驾驶出租车将于8月8日亮相。尽管详细信息尚未公布，但在周二特斯拉第一季度财报电话会议上，马斯克称即将发布的自动驾驶汽车为Cybercab”，这也暗示了该车可能与特斯拉现有的产品线风格相符。这个愿景能否实现取决于特斯拉是否能真正实现自动驾驶汽车这一目标目前特斯拉尚未实现这一目标。
LLocalSearch是一个开源项目，它提供了一种基于局部搜索的优化方法。这种方法可以在一定区域内搜索最优解，广泛应用于组合优化、调度问题和其他需要寻找最佳解决方案的场景。点击前往LLocalSearch官网体验入口需求人群：LLocalSearch适用于需要解决优化问题的开发者和研究人员，特别是在资源有限的情况下寻找最优解的场景。
Llama3-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型，通过ORPO方法进行微调的中文聊天模型。该模型在处理中文问题时，相较于原始模型，减少了使用英文回答和混合中英文回答的情况，同时减少了表情符号的使用，使得回答更加正式和专业。Llama3-8B-Chinese-Chat模型在数学问题解答、写作和编程示例方面也表现出色，能够提供清晰、准确的解答和示例代码。
在图表解析领域，由于样式、数值、文本等的多样性，存在着重大挑战。即使是拥有数十亿参数的先进大型视觉-语言模型也难以令人满意地处理此类任务。研究团队提出的OneChart在图表结构提取方面取得了令人瞩目的成绩，为解决图表解析中的挑战提供了新的思路和方法。
4月15-17日，HTX独家赞助于迪拜举办的BlockchainLife2024峰会注册处，并以峰会蓝宝石赞助商身份亮相展区。作为全球领先的头部交易所，HTX致力于推动区块链技术的创新与发展。HTX将持续积极与行业建联，共同探讨如何通过创新、合作，推动加密货币在全球范围内的广泛接受和应用，塑造一个更加开放、互联的Web3生态系统。
2024年3月20日至2024年3月22日，半导体行业盛会SEMICONChina2024在上海新国际博览中心举办，为业界呈现一个全面覆盖最新技术热点的半导体行业盛会。作为国内集成电路领域良率管理领军企业，东方晶源携产品矩阵亮相大会，向业界全面展现公司在电子束检测量测、芯片制造EDA工具等领域的新产品、新成果、新突破，彰显出以持续创新引领行业发展的技术实力和创新活力。正如董事长俞宗强博士在本次展会上接受媒体采访时所言:东方晶源的目标是建立适合中国需求的良率最大化流程，打造具有中国特色的GoldenFlow。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
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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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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