据IFR消息,蚂蚁集团香港IPO获得中国证监会批准。
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蚂蚁集团和浙江大学合作开发了一个名为OneKE的开源大模型知识抽取框架。该框架旨在帮助处理信息抽取、文本数据结构化和知识图谱构建等任务,为研究人员和开发者提供有力工具。他们将持续优化知识抽取的性能,并将相关技术应用到金融、医疗、政务等领域,推动可控生成技术的产业落地。
第27届联合国科技大会在瑞士日内瓦召开。世界数字技术院发布了一系列突破性成果,包括《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准。蚂蚁集团在公司内成立了科技伦理委员会和专门团队来评估和管理生成式AI的风险,公司所有AI产品均需通过科技伦理评测机制,确保AI安全可信。
蚂蚁集团近日在其自研的智能研发平台CodeFuse中,新增了一项令人瞩目的功能——“图生代码”。这项新功能将赋予开发人员从产品设计图一键生成代码的能力,进大幅提升前端页面的开发效率。CodeFuse的负责人表示,AI的普及不仅有助于减轻开发人员的工作压力,使他们有更多精力投入到更具创造性的工作中,更重要的是,它降低了编程的门槛,为软件开发行业的创新和进步注入了新的活力。
阿里巴巴集团发布公告,宣布计划以37.5亿美元收购菜鸟网络的少数股东股份和员工股权,并撤回其上市申请。这一举措旨在将菜鸟更紧密地融入阿里巴巴的核心业务,进一步加强电商与物流的协同发展。在过去的几个月里,菜鸟对中国和国际电商业务进行了深入评估,得出的结论是必须通过实现菜鸟运营与集团电商业务之间的深度融合,来提供最具竞争力的消费者体验。
3月26日,阿里巴巴发布公告称,决定撤回子公司菜鸟智慧物流网络有限公司在港交所提交的上市申请。集团计划向菜鸟的少数股东发出要约,以每股0.62美元的价格将其持有的所有菜鸟已发行股份向阿里巴巴集团出售,总对价最高可能为37.5亿元。菜鸟可以不用分心了。
4月15日-19日,第27届联合国科技大会在瑞士日内瓦召开。16日,在以“塑造AI的未来”为主题的AI边会上,世界数字技术院发布了一系列突破性成果,包括《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准。蚂蚁集团在公司内成立了科技伦理委员会和专门团队来评估和管理生成式AI的风险,公司所有AI产品均需通过科技伦理评测机制,确保AI安全可
4月11日,蚂蚁集团自研的智能研发平台CodeFuse推出“图生代码”新功能,支持开发人员用产品设计图一键生成代码,大幅提升前端页面的开发效率。目前相关功能正在内测。“AI目前主要集中在辅助编程,要从copilot走向co-worker,实现整个研发生命周期的智能化、自动化有很长的路要走。
快科技4月3日消息,据消息称,极氪已重启其在美国的IPO计划,计划最多融资5亿美元,约合人民币36.25亿元。极氪表示,公司已向美国证券交易委员会(SEC)备案,并正在进行准备工作。据悉,极氪智能科技控股有限公司已向SEC提交了IPO招股书,计划在纽约证券交易所上市,股票代码为ZK”。然而,由于市场环境的不利影响,极氪已暂缓了在美国的IPO计划。如果此次IPO成功,极�
在“以科技创新引领现代化产业体系建设”的战略指引下,整个光伏行业持续推动技术迭代与生产力升级,朝着更高光电转化效率、更低成本加速迈进。在此背景下,一批以技术驱动为第一生产力的光伏厂商们,在自身领域中不断追求创新,为行业的技术突破贡献力量。政府和相关部门持续出台相关政策加大对高端装备研发的支持力度,也将极大推动光伏产业的技术创新和产业升级。
数控机床行业经过数十年的发展,通用技术与原理已发展较为成熟,在前期借鉴学习国外先进技术后,国内各机床厂商逐渐开始注重自己的核心技术,开发具有竞争力的机床产品,从而获得更强有力的发展。其中,乔锋智能装备股份有限公司(以下简称:乔锋智能)经过多年行业深耕,已成长为数控机床领域的高新技术企业。据乔锋智能IPO上市招股书披露,乔锋智能目前在我国�
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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Workers AI LLM Playground是一个在线平台,允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动,旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境,以更好地理解和利用大型语言模型(LLM)的能力。
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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