站长之家 1 月 4 日讯:知名投资人段永平发文称,已经将手上美股腾讯基本都换成苹果,但港股的还没动。同时,也换了一些伯克希尔B股到苹果。
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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。
苹果近年来从谷歌挖走了多名员工,以扩大其全球人工智能和机器学习团队。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney自2018年任命JohnGiannrea为首席AI执行官以来,苹果已至少吸引了36位专从谷歌加盟。文章还提到了苹果在AI领域与竞争对手进行竞争的新计划。
在4月11日的美股市场中,苹果公司的股价表现强势,上涨了4.33%,收盘价达到175.04美元,市值也因此攀升至2.7万亿美元,单日市值增长惊人,增加了1121亿美元,折合人民币约为8113亿元。苹果正在积极筹备一项重大的产品升级。该公司计划在6月的开发者大会上向外界展示这些新功能,届时我们有望看到更多关于M4芯片和AI功能在Mac产品中的实际应用和表现。
JinaAI团队开发的Reader工具是一个创新的解决方案,它能够将任何网页URL转换为大型语言模型友好的输入格式。这一工具通过一个简单的前缀https://r.jina.ai/实现URL到LLM友好格式的转换,极大地提高了语言模型处理和理解网络内容的效率。这一工具的开发和推广,预示着在自动化系统和网络内容处理方面将有更多的创新和应用。
苹果已经从AppStore中移除了三款被宣传为“艺术生成器”的应用程序,这些应用在Instagram和成人网站上宣传自己可以“免费脱掉任何女孩的衣服”。这些应用利用人工智能生成虚假的裸体图像,虽然图像并不显示实际的裸体,但这些应用可以生成可能被用于骚扰、勒索和侵犯隐私的图像。苹果一直致力于建立负责任的人工智能发展声誉,甚至还专门购买道德许可的训练数据。
GitHub上的fofr/cog-become-image项目是一个创新的图像转换工具,它能够将任意人物的面部图像转换成另一种风格的图片。这项技术的应用范围非常广泛,包括但不限于艺术创作、媒体制作和娱乐行业。无论是专业开发者还是技术爱好者,都可以利用这个项目来实现创意图像的转换。
来自河南洛阳的一位女生偷偷攒钱给父亲买了一部新手机,这一举动受到了网友的一致称赞。父亲一直给她买最新款的手机她自己却一直舍不得换,这次她决定回报父亲,用自己攒的钱给他买一部新手机。也有一些网友说,不管是什么手机都可以,但如果是国产手机,比如华为之类的,会不会更好呢?
在华为的第21届分析师大会上,副董事长兼轮值董事长徐直军宣布了一项雄心勃勃的计划:在一年内将5000个常用手机应用全面迁移至鸿蒙操作系统。希望在2024年之前,在中国市场将99%以上手机使用时间占比的5000个应用完全迁移到鸿蒙原生操作系统上,以实现操作系统和应用生态的统一。通过昇腾处理器、CANN和MindSpore,华为希望能够让企业和开发者能够训练所有大型模型,并完成所有的推理工作。
苹果Mac电脑万年8GB内存的做法,引来很多用户的不满。库克掌舵苹果公司之后,苹果基础款Mac的内存升级周期就已经停止了。其实说到底,苹果擅长通过存储空间赚钱,即使存储空间价格相对较低,他们仍然可以实现高额利润。
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来,苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场,并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模,未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
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APOB是一个AI创造者工具,可以生成独特的AI形象,为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频,适用于各种用途,包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力,可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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