凤凰网科技讯 北京时间10月24日消息,谷歌称印度反垄断监管机构因其反竞争行为对其处以133.8亿印度卢比(合约1.62亿美元)罚款的决定,这对该国的消费者和企业来说是一个“重大挫折”。
日前,印度竞争委员会 (CCI)称,谷歌利用其在安卓移动操作系统平台的主导地位,“非法”排挤“YouTube”、谷歌浏览器等旗下热门应用程序的竞争对手。
除了罚款,CCI还命令谷歌改变其“只卖”安卓系统设备或“只用”谷歌软件的协议的做法,并限制其与智能手机制造商签订某些收入分成协议。
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OpenAI正式启动了在印度的招聘计划,旨在早期塑造人工智能监管政策。OpenAI已经任命一位政府关系负责人,负责领导公司在印度的公共政策事务。OpenAI的战略举措恰逢其时,将有助于该公司在这一竞争激烈的市场中站稳脚跟,为其未来在印度的发展奠定坚实基础。
人工智能是一个蓬勃发展的领域,具有相关经验的人才正因其知识被慷慨报酬。OpenAI是ChatGPT背后的公司,正为合适的人才支付高薪。如果他们达到69级,平均总薪酬为1.12百万美元,其中包括平均基本工资292,000美元,675,000美元的股票奖励和153,000美元的奖金。
英国科技、创新与技术部门的官员已开始起草监管人工智能模型的立法。目前尚不清楚未来的监管将如何与英国已存在的AI安全研究所交汇,该研究所已对最强大的AI模型进行安全测试。任何潜在的法案仍有很长的路要走。
开封王婆请假一个月2024年第一位火出圈的网红出现了,她就是开封王婆。开封王婆是河南开封万岁山景区的一名工作人员,真名为赵梅,她以独特的互动方式,让《王婆说媒》这个节目彻底在网络走红,本人也吸粉无数。据了解,开封王婆的抖音账号3月15日的粉丝量为23.1万,截至目前,开封王婆抖音粉丝已经达到641.7万,一个月不到的时间涨粉超过600万,热度可见一斑。开封�
在4月9日的国务院政策例行吹风会上,国新办邀请了相关负责人,详细阐述了《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》的相关内容。国家网信办网络法治局的尤雪云局长特别就《条例》第23条进行了深入解读。尤雪云局长的解读,不仅使公众对《条例》第23条有了更深入的理解,也提醒广大消费者在日常生活中要更加注意个人信息的保护,同时也对经营者提出了明确的规范要求,有助于维护公平、健康的消费环境。
受国际局势等各方面影响,美国股市遭遇大幅抛售,其中科技股损失惨重。当地时间4月15日,美股三大股指全线收跌,当天美科技股七巨头”总市值一夜蒸发约2976亿美元。本周华为又推出了Pura70系列高端旗舰,机构预计出货量至少千万级别,将在苹果最大市场的中国抢夺大量iPhone份额,预估苹果销量会持续大幅下跌。
2024年4月24日,全球领先的3D扫描解决方案提供商思看科技,正式宣布在美国加利福尼亚州尔湾市成立服务中心,为用户提供本地化的交付服务、售后支持和技术支持,进一步提升全球服务支持体系。本地化交付 新成立的服务中心将充分利用本地仓储和物流能力,更好地管理并优化产品的分发流程,大幅缩短产品交付周期,为客户提供从购买到收货的全程无忧体验。售后服务售�
让AI写代码正在越来越流行。今天蚂蚁集团智能研发平台CodeFuse推出了“图生代码”技术,这一技术集成在CodeFuse上,可将网页、App等设计图一键转化成前端代码。
在《繁花》的叙事中,我们跟随浙商宝总的脚步,穿梭于时光的长河,见证了一个个精彩的商业故事。在现实世界里,喜临门以其非凡的历程,成为了时代史诗的真实注脚。让我们期待喜临门在未来能够创造出更多的奇迹,成为中国乃至全球家居行业的领导者。
4月24日,苹果开源了大语言模型OpenELM。这与微软刚开源的Phi-3Mini类似,是一款专门针对手机等移动设备的模型。这次苹果真的是很有诚意的开源,一开到底所有内容都贡献出来了,家大业大就是敢玩。
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。
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