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今日块讯(ChinaZ.com) 12 月 4 日消息 据Cointelegraph消息，Diar日前报告称，美国唯一比特币投资信托公司Grayscale的比特币投资信托基金(GBTC)今年净值首次低于 10 亿美元。
虽然该基金净值有所下降，但其比特币存款数量却创下纪录。据报道，GBTC是“加密货币领域最大的投资公司”，目前持有超过20. 3 万枚比特币，略高于1%的比特币流通供应量。
报告还称，创纪录的资金流入导致了创纪录的比特币等值持有量，与上个月初相比， 12 月比特币持有量有所上升。
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据著名科技媒体TheInformation报道，OpenAI首席执行官SamAltman和前苹果设计总监JonyIve最近携手合作，计划开发一款由人工智能驱动的个人设备，并正在寻求高达10亿美元的融资。这一消息引起了业界的广泛关注。整个行业对这一项目的未来发展充满期待。
随着香港于2024年4月推出现货比特币ETF进入市场，国际加密货币行业正在经历重大转变。推出现货比特币ETF是一项艰巨的任务，需要与众多机构合作，香港批准现货比特币ETF为银行和私人贷款机构提供了一个充满机遇的金矿。匿名注册可以保护客户的隐私秒合约交易则使用户能够快速交易并提高交易效率。
AI搜索引擎初创公司Perplexity.ai最近完成了一轮6270万美元的新融资，将其估值提高至约10亿美元。这一轮投资由前YCombinatorAI部门负责人DanielGross领投，新投资者包括StanleyDruckenmiller、YCombinator首席执行官GarryTan、Figma首席执行官DylanField和AltimeterCapital创始人兼首席执行官BradGerstner。对于生成的虚假信息、不正确的来源引用以及AI生成答案的语调如何受到提问方式的影响等问题仍有待解答。
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快科技4月8日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在其个人账号上发文表示，特斯拉今年将在自动驾驶领域的投入将超过100亿美元。此前，有人对特斯拉自动驾驶辅助系统（FSD）的训练过程进行了猜测。特斯拉自动驾驶技术的训练一直备受关注，特别是在公司宣布FSD车队累计行驶里程突破10亿英里之后。马斯克表示：实现通用自动驾驶的难度令人震惊，它需要我们上面所描述的�
3月30日，著名科技媒体theinformation独家消息，微软、OpenAI正在开发一个数据中心项目，包含一台名为“Stargate”超级计算机将配备数百万个AI专用芯片，主要为OpenAI的研发、产品提供服务。据一位曾与OpenAI联合创始人兼首席执行官SamAltman交谈过，以及查看过微软对该项目的成本估算内部人士透露，该成本的总投资高达1000亿美元。AI算力已经和数据一样成为生成式AI领域的水、电、
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。
在加密货币世界中，比特币减半是一项备受关注的重要事件，被认为是比特币经济学中的重要里程碑。比特币减半是指比特币网络中的区块奖励减半，这意味着挖矿者获得的比特币奖励减少了一半。这一事件每隔大约四年发生一次，旨在控制比特币供应量，维持其稀缺性，以及提供激励以维持网络的安全性和稳定性。由于挖矿的难度不变，而奖励减半，挖矿的收益也相应减少�
特别是比特币减半对市场的潜在影响、区块链技术的未来走向，以及模因币的市场地位等关键问题。
ChatGPT的背后开发者OpenAI，计划与微软公司合作投资100亿美元建设全球最大数据中心。这个计划旨在开发人工通用智能技术，并将配备一个超级计算机。考虑到这个AI工具的潜在风险，公司将仔细考虑是否全面发布它。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
