站长之家(ChinaZ.com) 12 月 25 日消息：据外媒报道，软银旗下的Vision Fund同意向Cambridge Mobile Telematics(CMT)公司投资 5 亿美元，CMT公司负责采集、分析驾驶的数据，这笔资金将用于推动DriveWell平台，该平台可供保险公司及其他机构衡量驾驶风险。
据介绍，CMT公司位于马萨诸塞州，DriveWell平台可追踪驾驶员的操作表现，其中包括：紧急制动操作的程度、是否会在驾驶时使用手机。CMT会依据表现提供车险折扣等激励措施，来鼓励安全道路驾驶行为。据称，在平台投入使用一个月后，危险超速及紧急制动行为减少了20%。
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亚马逊宣布已完成对OpenAI竞争对手Anthropic的40亿美元投资计划。这意味着亚马逊又向Anthropic注资了27.5亿美元，这笔金额比去年最初承诺的12.5亿美元多出了许多。考虑到微软是OpenAI的主要投资者，亚马逊希望在云服务领域拥有自己的强大人工智能初创公司是完全合理的。
微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元，该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后，像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”，发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
苹果在VisionPro推出美国以外市场之前就已削减了订单。消息人士称，苹果现在预计2024年仅销售大约40万至45万台VisionPro市场预期为70万至80万台。郭明錤认为，某些虚拟现实和增强现实特定组件的需求，如MicroOLED显示屏，可能不会达到大规模生产所需的采纳率，无法应用于其他设备中。
不少用户抱怨，佩戴苹果VisionPro后，身体健康出现问题。某公司的营销主管EmilyOlman表示，第一次佩戴VisionPro后，她患上了黑眼圈”。如果出现眼睛疲劳、头疼等症状，则不建议继续使用VisionPro。
在人工智能领域，多模态模型的发展一直是行业关注的焦点。马斯克XAI公司发布了其最新的多模态模型——Grok-1.5Vision，这一模型不仅能够处理文本信息能够理解和分析各种视觉数据，如文档、图表、截图和照片，标志着公司在人工智能技术上迈出了重要一步。随着该模型的进一步优化和应用，我们有理由相信，它将在多个领域发挥重要作用，推动人工智能技术向前发展。
Grok-1.5VisionPreview是X.AI公司推出的首个多模态模型。除了强大的文本处理能力，Grok还能处理各种视觉信息，如文档、图表、截图和照片等。点击前往Grok-1.5VisionPreview官网体验入口需求人群：辅助决策分析内容生成工作效率提升使用场景示例：使用Grok-1.5V分析复杂的商业报告，快速提取关键数据和见解利用Grok-1.5V自动生成项目计划草稿，并优化资源分配通过Grok-1.5V理解工厂设备使用说明，提高维修效率产品特色：多学科推理文档理解图表解读现实世界理解图像处理掌握Grok-1.5VisionPreview，体验多模态AI的强大功能和无限潜力。
据海关发布”公众号通报，近日上海虹桥机场海关关员在对入境航班进行监管时，从一名旅客行李箱中查获4台未申报苹果VisionPro。根据苹果官网，256GB、512GB、1TB三种存储容量的VisionPro，价格分别为3499美元、3699美元、3899美元。国内电商平台、二手交易平台搜索苹果VisionPro代购”可以看到，代购价格多在30000元至40000元之间，比官方高出不少。
日前，高德地图宣布VisionPro版上线，用户可在AppStore内搜索并下载。高德地图表示，该版本基于前沿的空间计算技术，为用户提供更具科技和沉浸感的地图探索体验。消息称国行版VisionPro定价将比美国售价更高，预计会超过2.5万元。
目前，折叠屏设备主要分为两大类，一类是翻盖式小折叠，另一类是书本式大折叠屏。作为一家成功的科技公司，苹果正在积极研发折叠屏设备。该公司计划使用有机硅或丙烯酸酯等聚合物材料填充显示器，以有效减少光反射问题。
AI程序员Devin的母公司CognitionAI在不到半年的时间里，估值已经飙升至20亿美元，创始团队拥有10枚IOI金牌，展现出强大的实力。相比之下，其他公司如PerlexityAI和MistralAI在经历多年发展后，估值也只在10亿至20亿美元左右，显示了CognitionAI的迅速崛起和高估值的特殊性。DeepMind创始人Hassiabis也发出警告，指出真正能够改变人类科学的
Tipsy Chat是一个人工智能酒馆，通过与AI伙伴对话，让您的聊天体验更加有趣和富有创造力。它可以用于休闲娱乐、创造艺术、玩AI游戏等，提供多种角色和场景选择。
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。
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