站长之家（ChinaZ.com）5月13日 消息:三星电子在今天宣布，它将在2030年前增加对非存储芯片和芯片代工业务的投资，总额将达到171万亿韩元（约1511亿美元），以加快尖端半导体工艺技术的研究和新生产设施的建设。
该计划比之前在2019年4月宣布的133万亿韩元的承诺增加了38万亿韩元，预计将帮助三星实现其到2030年成为全球芯片领导者的目标。在过去两年中，三星一直与各种半导体设计公司，组件和设备制造商以及学术界密切合作，以朝着这个目标迈进。
三星代工业务的扩展将有助于推动基于下一代技术，如AI，5G和自动驾驶等领域的整个新兴产业的发展。
该公司还宣布，已开始在韩国平泽市建设新的生产线，预计将于2022年下半年完成。这家工厂配备了最新技术P3的最先进设施，可以进行超紫外线（EUV）光刻技术生产14纳米DRAM和5纳米芯片。
三星电子副董事长兼设备解决方案部负责人金基南说:“整个半导体行业正面临一个分水岭，现在是制定长期战略和投资计划的时候了。”“对于内存业务而言，三星一直保持绝对的领导地位，该公司将继续进行更长远的投资计划。”
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三星电子周三发布的初步财报显示，第三季度营业利润同比下降77.9%，原因是全球芯片供应持续过剩的影响导致其芯片业务出现亏损。该公司将于本月晚些时候发布第三季度正式财报。「我们开创了AI内存芯片市场，大规模生产了第二到第四代HBM产品。
国际支付巨头Visa最近宣布启动了1亿美元的生成式人工智能创投计划。该计划旨在支持致力于推进生成式AI技术和应用的新兴公司，特别是那些有潜力影响未来商务和支付系统的企业。这一最新举措延续了Visa历史上与AI的合作，自1993年首次在支付流程中使用AI以来，Visa一直致力于引领支付创新，为合作伙伴和客户创造价值，促进全球商务。
AI与手机结合会是什么样子呢！OpenAI正与被誉为iPhone之父”的前苹果首席设计师艾维以及软银的孙正义进行深入谈判，拟成立一家合资企业，目的是打造一款AI时代的iPhone。与OpenAI合作，为艾维提供了一个机会，来创造一种可以较少依赖屏幕的计算机交互方式。
9月19日，生成式AI平台Writer在官网宣布，获得B轮1亿美元融资。本次由ICONIQGrowth领投，现有投资者InsightPartners、BaldertonCapital、AspectVentures等跟投。3、Writer通过与企业客户的深度合作发现了三类企业用例:创建、分析和管理。
「AIGC开放社区」为大家介绍了融资1亿美元的生成式AI平台Writer。该企业能在短短3年时间获得1.26亿美元总融资成为ChatGPT的主要竞争对手之一，与其精湛的技术密不可分，同时充分证明其模型有成功的应用案例并获得资本、用户的认可。Palmyra非常值得那些希望将大语言模型实现商业化的开发者们，研究其模型架构和功能借鉴其成功经验。
美国人工智能研究公司OpenAI计划向硅谷投资者出售价值数亿美元的现有股票。知情人士称，OpenAI正与投资者讨论出售股票事宜，这笔交易可能使该公司估值达到800亿至900亿美元，大约是今年早些时候估值的三倍。如果OpenAI出售员工股份的计划得以实施，微软无疑将从其投资中获得可观的利润。
昆仑万维宣布投资控股AI算力芯片企业艾捷科芯，完成AGI与AIGC全产业链布局。艾捷科芯主要从事AI大算力及配套芯片的研发生产，特别聚焦于生成式AI的智能计算。力求实现国产芯片的自主可控与技术突破，打造更先进的人工智能芯片，建立大算力—大模型算法—AI应用的全产业链布局。
AI生物医药领域，DeepMind的AlphaFold是最出名的研究，它几乎完整解析了所有蛋白质结构。AlphaFold的AI系统基于Transformer架构Transformer论文主要的作者JakobUszkoreit也已投身AI医药领域。数据安全的逻辑下，很可能诞生一批中国本土的AI药物研发和AI医疗健康创业公司，十分值得期待。
OpenAI宣布其年收入达到13亿美元，每月平均收入超过1亿美元，年同比增长超过4500%。这一巨大的增长主要归功于付费版ChatGPT的推出，用户对其会话聊天机器人的订阅取得了显著增长。这一趋势表明，AI公司需要不断创新和改进，以满足市场需求，实现持续增长。
文章概要:1.日本政府与NEC、富士通、软银等主要科技公司正在合作投资数亿美元，旨在开发一款文化敏感的日语语言模型，超越现有的ChatGPT等模型，更好地体现日本文化和语言。2.这一新模型将在国家超级计算机Fugaku上进行训练，并计划于明年以开源形式发布，具备至少300亿个参数，预计性能明显优于现有模型。这一举措显示了日本政府对人工智能领域的积极投资和支持。
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SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
XTuner是一个为大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调，能够自动调度高性能操作，如FlashAttention和Triton内核，以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容，支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM（如LLaVA），并设计了良好的数据管道，能够适应任何格式的数据集。此外，XTuner支持多种训练算法，包括QLoRA、LoRA和全参数微调，使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
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VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块，显著提高了视频的时间一致性，并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较，并展示了8倍超分辨率的视频结果。
Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型，基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象，同时减少了回答中表情符号的使用，使得回答更加正式。
