苹果公司的股价一直受到众多关注，不过近期股价走势不佳，截至周二收盘，苹果股价收于2021年6月以来的最低水平，这源于投资者对关键节假日期间iPhone供应的担忧，加剧了大型科技股的持续抛售。
苹果股价周二收盘下跌1.4%，这也是其股价连续第三个交易日下跌，意味着苹果在2022年度的股价已经跌了27%，超过了1/4的跌幅，不过这仍然优于纳斯达克100指数34%的跌幅了。
苹果股价近期的疲软源于其旗舰iPhone 14 Pro系列因富士康停产而缺货。摩根大通(JPMorgan Chase)周二发布研究报告称，iPhone的供应正在“改善，并与需求同向缓慢发展”，但它补充说，每年的这个时候，苹果通常会“更进一步，以实现iPhone供需平衡”。因为这个问题，该公司预计苹果12月季度业绩与普遍预期相比相对“温和”。
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根据最新提交的监管文件显示，苹果CEO蒂姆库克在4月1日至4月2日的两天内抛售了大量苹果股票，总额接近2.4亿元。这样的抛售行为可能向市场传递了一种负面信号，让人们开始怀疑公司未来的发展前景。华为在过去一年在高端市场的强势表现与苹果iPhone的断崖式下滑形成了鲜明对比，这令苹果的股东们感到担忧不已。
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4月24日，商汤集团在港交所暂停交易前股价上涨31.15%。商汤集团表示，其大模型日日新5.0发布会受到市场极大关注，公司将进一步刊发相关公告。商汤的生成式AI业务在2023年取得了显著增长，占总收入的35%。
快科技4月9日消息据媒体报道，特斯拉股价周一大涨4.9%，创下自3月18日以来的最大单日涨幅。这一涨势是由马斯克此前宣布将于8月8日发布机器人出租车所引发的，使其身价一周内增加了57.8亿美元，达到了1860亿美元。这也让马斯克在一个周末内超越了扎克伯格，重新夺回了全球富豪榜第三位的位置。与此同时，Meta股价周一下跌1.53%，导致扎克伯格的身价一夜蒸发了27.7亿美元，
当地时间4月11日，苹果股价出现近来罕见的飙升，大幅收涨4.3%，市值单日增加1120亿美元。苹果股价上涨的主要原因有两点:首先是在苹果公司遭遇年初以来一系列不利、股价陷入困境之际，美银、摩根大通等部分华尔街分析师逆势对该公司看好。并且计划从今年底到明年初，发布多款搭载M4的Mac电脑，包括新版iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。
英国作家协会对12，500名成员进行了一项关于生成性人工智能的影响调查，收集了近800份反馈，揭示了AI技术对作家、翻译者、插画师等职业的深远影响。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney调查的主要发现包括:使用生成性AI的创作者:约五分之一的受访者在工作中使用过生成性AI。英国作家协会的这项调查提供了一个关于AI技术如何影响创意产业的深刻洞见，并为未来的政策制定和行业规范提供了重要的参考依据。
在当地时间24日美股收盘之际，特斯拉股价迎来了惊人的涨幅，超过12%的涨幅创下了自2022年1月以来的最大单日涨幅纪录。此次股价的飙升不仅使特斯拉市值大涨556亿美元，更使其总市值强势重返5000亿美元上方，达到了惊人的5170亿美元。这一消息无疑进一步提振了投资者对特斯拉的信心，推动了其股价的飙升。
尽管戴尔旗下PC产品在中国市场销量大幅下降，但这并没有影响到戴尔的股价表现。截至美股收盘时，戴尔股价涨幅扩大至超过5%，创下历史新高。与此形成对比的是，戴尔在2023年的出货量几乎腰斩”，环比下降了44%，仅剩下了314.8万台的出货量。
苹果智能手机在秋季新iPhone上市后，销量通常会大幅提升。根据市场研究机构的最新数据，苹果在今年2月份销售了1741万部iPhone，在当月全球新销售的智能手机中所占的份额为18%。在三星电子超越苹果之前，苹果曾在全球智能手机销量排名上连续三个月位列第一。
今日，暴雪国服回归”的消息受到全网热议，有玩家支持暴雪回归，也有人吐槽走了还回来干什么。”受暴雪回归”消息影响，网易股价一度涨超4%，截稿前，股价上涨2.45%，报155港元，成交额3.83亿港元，总市值4998.38亿港元。网易也对于暴雪这则公告进行炮轰”：暴雪的顺延提议及突发声明是蛮横、不得体且不符合商业逻辑的，并反问暴雪过分的自信中并未考虑这种予取予求、骑驴找马的行为，将玩家和网易置于何地。
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。
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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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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
