核 心 要 点 近几年人工智能风口再起，实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素，厚积薄发的结果。人工智能商业化变现困难的根本原因，仍是底层研究的制约下难以规模化落地的现实。新基建的加持，对于人工智能底层研究的投入、应用场景的拓展等将大有裨益。能让马云、马
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站长之家4月21日消息：近期，媒体专家大卫·卡斯韦尔在接受法新社采访时表示，人工智能正在撼动新闻业，并将在短期内引起「新闻生态系统的根本变化」。作为前雅虎员工和BBC新闻实验室的成员，卡斯韦尔在业界领袖聚集在意大利佩鲁贾市讨论他们行业面临的一些重大问题时进行了发言。」它不会适应新闻业。
苹果开发出了一项能够实时理解和识别用户屏幕上显示内容的人工智能技术无需依赖屏幕截图或图像数据输入。这项技术被称为ReALM，它使得在与用户交流的过程中，智能助手能够看到用户所看到的一切内容，并理解用户当前正在进行的活动，从随时提供帮助。当结合其他最近的苹果研究论文，允许“一次性”响应——即AI可以从单个提示中获得答案——这表明苹果仍在大力投资于AI助手领域不仅仅依赖外部模型。
近日一份新报告显示，越来越多的公司开始担心广告商将生成式人工智能融入其工作流程。在这场人类艺术家与生成式人工智能之间的“冷战”中，企业们成为了意想不到的盟友。更新后的指南现在建议企业在与广告公司的协议中包含关于人工智能和同意的条款，公司似乎开始遵循这一建议。
作为展示人工智能最 新成果和前沿技术的重要窗口，第五届深圳国际人工智能展（简称“GAIE”）将于2024年5月29—31日在深圳会展中心（福田）举办。本届展会以“智创未来•价值链接”为主题，将为公众和业界人士呈现一场科技与智慧交织的专业化盛宴。政府指导引领提升展会权 威自2020年成功举办以来，深圳国际人工智能展历届受到了国家与省市各级政府相关职能部门的重�
颈椎病、肩周问题、腰椎间盘突出症、腰肌劳损、膝关节问题等多发于老年群体，属于典型的“老年病”，但随着现代人们生活习惯与工作方式的改变，这些“老年病”开始向年轻化发展，不少正值壮年的职场精英也开始出现颈椎、腰椎问题。大家可以回想一下，自己周围有没有颈、肩、腰、腿不舒服的亲戚朋友呢?答案是一定有。这一创新为健康理疗行业的发展开辟了广阔的可能性，激发了业界对未来的无限遐想。
2023年11月1日，全球首届人工智能（AI）安全峰会在英国开幕，马斯克在峰会上提出:应该建立“第三方裁判”来监督开发人工智能的公司，这个裁判将观察领先的AI公司在做什么，并在必要时发出警报。马斯克表示，政府在制定监管规则之前需要深入了解AI的发展。他把人工智能称为一把“双刃剑”，认为它对人类有益，但同时也存在危险。英国最近发表的一份声明，由28个国家�
在快节奏的现代生活中，真正感到被倾听和理解是一件罕见的事情。许多人并没有从周围的人那里得到他们需要的情感支持、共鸣和认可。这种分辨出正确类型的回应的能力很可能促成了其积极影响。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:微软宣布在伦敦开设一个以前 Google DeepMind 研究人员领导的人工智能研究和开发中心。该中心将专注于推动这家软件巨头不断增长的机器学习工具组合。微软与 OpenAI 的长期合作已将人工智能整合到各种产品中，包括 Windows、Bing、Github 和 Office365。微软已经投入数十亿美元支持 OpenAI 模型的发展，但据报道，将这些投资转化为盈利仍面临困难，例�
美国和英国于周一宣布了一项新的合作伙伴关系，共同关注人工智能安全科学，针对即将到来的下一代版本引发的日益关注的问题。美国商务部长吉娜・雷蒙多和英国科技部长米歇尔・多纳兰在华盛顿签署了一项谅解备忘录，共同开发先进的AI模型测试，这是继去年11月在布莱切利公园举办的AI安全峰会上宣布承诺后的进展。“那些后果可能是灾难性的，因此我们对某些模型被用于这种能力必须有零容忍。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:亿万富翁企业家埃隆・马斯克表示，只要供应电力和硬件能够满足日益强大的技术需求，新的人工智能模型的能力将在明年底超越人类智能。他在与挪威国家银行投资管理首席执行官尼古拉・塔根进行的一次访谈中预测称:“我猜测，我们将会在明年底左右拥有比任何一个人类更聪明的人工智能。” 马斯克在 Tesla、X 和 SpaceX 等公司担任首席执行
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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