《谷歌确认不使用meta description作为排名因素》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
在看GoogleSEOReportCard一文时，DavidYin注意到这么一句话，Google明确声明不会把descriptionmeta标签作为Google排名因素...
这只说明Google虽然不把这两个meta作为直接影响排名的因素而已...
Google搜索结果中，会取用meta中的内容，显示在搜索结果的描述中，如果没有metadescription，就会到页面内容中截取...
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MTIA是Meta自研的下一代AI加速芯片。该产品在计算能力和内存带宽上都有显著提升，可以更高效地支撑Meta的排序和推荐模型应用。点击前往MTIA官网体验入口需求人群:"为Meta的AI模型推理提供硬件基础设施支持"使用场景示例:MTIAv2加速提升了Meta社交网络的推荐能力，为用户提供更个性化的内容推荐MTIAv2支撑了Meta广告系统的排序和推荐模型，提升了广告投放的效果MTIAv2成为MetaAI基础设施的重要组成部分，为各类AI应用提供高性能的硬件支持产品特色：提供高计算性能和内存带宽支撑Meta的排序和推荐模型应用与Meta软件栈深度集成，实现高效运行详情请访问MTIA官网。
OpenAI、谷歌和Meta被指控在训练人工智能模型时存在不当行为。纽约时报的报告指出，OpenAI使用名为Whisper的语音识别工具从YouTube视频中转录音频，并据称OpenAI员工曾讨论这一行为可能违反视频网站的规则。纽约时报的报道引起了关于AI公司训练数据的合法性和道德性的讨论，也凸显了AI行业在数据获取方面面临的挑战和争议。
当用户在与MetaAI的聊天中开始输入文本到图像的提示时，将看到随着添加更多关于想创建的内容的细节，图像如何变化。在Meta分享的示例中，一个用户输入了提示:“想象一场在火星上进行的足球比赛。这一新功能是Meta在其所有应用程序中推出AI功能的一部分，包括WhatsApp、Instagram、Facebook和Messenger。
在Meta的首季度财报电话会议上，CEO马克・扎克伯格向投资者表示，生成式AI的热潮已经到来，但不要指望它能很快带来利润。Meta公司净利润在上个季度已经达到120亿美元，营收为365亿美元，但未来其营收增长有望放缓，同时在AI和元宇宙方面的支出也创下历史新高。但现在似乎很明显，时尚AI眼镜也有一个有意义的市场无需显示屏。
Meta将在4月为其Ray-Ban智能眼镜引入一系列相当强大的AI功能。这些新功能将允许用户通过一个简单的命令快速识别他们正在查看的物体。这些新功能无疑将为用户带来更加便捷、实用的智能眼镜体验。
MetaAI研究人员今天发布了OpenEQA，这是一个新的开源基准数据集，旨在衡量人工智能系统对“体验式问答”的能力——这种能力使人工智能系统能够理解现实世界，从回答有关环境的自然语言问题。这一数据集被Meta定位为“体验智能”领域的关键基准，其中包含超过1，600个关于180多个真实环境的问题。为了衡量人工智能代理的性能，研究人员使用大型语言模型自动评分，衡量人工智能生成的答案与人类答案的相似程度。
Meta公司最近推出了一款名为OPT2I的新框架，该框架利用大型语言模型来提高SD图像从提示词到图像的生成过程中的一致性。OPT2I是一个优化框架，旨在提升T2I模型中的提示-图像一致性。OPT2I框架为提高T2I模型的提示-图像一致性提供了一种新的有效方法。
Meta创始人扎克伯格宣布，Meta将开放支持Quest的操作系统MetaHorizonOS，允许其他公司基于其生态系统设计更多头戴显示器。联想、微软和华硕等科技巨头都是Meta的首批合作伙伴。虽然推出新产品可能需要几年时间，但Meta已为这个新计划做好了准备，并将尽快将这一体验带给大家。
Meta近日发布了全新的训练推理一体加速器MTIAv2，旨在加强内容排名和推荐广告模型的性能。这款新一代MTIA芯片采用了台积电5nm制程工艺，带有256MB片上内存，频率为1.3GHz。Meta发布的这款全新训练推理一体加速器MTIAv2代表了他们在硬件研发领域的持续投入和创新，旨在提升AI模型的性能和效率。
OpenAI和Meta据称正在准备发布更先进的AI模型，这些模型将能够帮助解决问题并承担更复杂的任务。OpenAI的首席运营官BradLightcap告诉《金融时报》，公司下一个版本的GPT将在解决"困难问题"方面取得进展，例如推理。马斯克表示，"有感知计算的总量"——这个概念可能指的是AI独立思考和行动——将在五年内超过所有人类。
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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