站长之家（ChinaZ.com）5月10日 消息:机器人企业亿嘉和近日表示，公司致力于利用机器人和人工智能技术，为客户提供完整的智能化解决方案，解决客户重复性劳动、低效劳动和危险劳动的问题。
在此方面，GPT大模型能够有效提升机器人与人之间的交流能力。公司正在积极开展相关技术的研究和探索，关注业内最新开源项目和主流厂家的进展，希望在适当的时候推出新的功能。
此外，公司还建立了商用清洁AI+云平台，为客户提供完整的清洁服务解决方案。机器人在实际运行中产生的各种数据都会汇总到平台上，为机器人的AI训练提供数据源。
亿嘉和科技股份有限公司成立于1999年，致力于电力等行业智能机器人的研发、制造和推广应用，拥有一系列智能机器人技术和产品，可为各行业客户提供多样化的智能产品、智能服务和系统解决方案。
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南京师范大学附属中学宿迁分校成立智慧教学小组，并以周为单位，对教师的智慧课堂应用数据进行复盘;中国人民大学附属中学丰台学校的教师们，已经习惯于课后通过课堂智能反馈系统总结自己的上课情况;而通过集体备课平台，北京师范大学广州实验学校的教师们可以随时随地进行线上交流互动和资源共享……在全国各地的中小学，AI技术正与教育不断融合。变化背后，有�
【新智元导读】大模型这把火点燃了整个机器人行业的热情。纵观全世界，过去几个月，国内外大模型大厂和机器人初创公司的合作也是动作不断。科大讯飞所做的，就是用技术革新，让机器人走进每个家庭。
随着AI向AGI的圣杯方向加速发展，大模型与机器人的结合是必然趋势。单一用途机器人市场已趋于饱和，AI通用机器人的巨大潜力急待开垦。有此长期志向的伙伴，欢迎加入我们，让AI机器人从梦想变为现实。
在大模型大范围落地应用的时代，「泛」且「快」是网络攻击的新特征;如何实现业务7*24小时更快更有效的安全防护，是网络安全探索的永恒命题。2023年5月，深信服安全GPT如一把利剑出世，改变了安全运营游戏规则;以安全GPT赋能的深信服MSS成为业内率先应用安全大模型技术的安全托管服务，以GameChanger的思路，向安全效果发起全面革新!01何以革新?铸安全GPT为剑，5000用户运营�
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%。
GPTMaxx是一个拥有超大参数的人工通用智能模型，结合了Llama、GPT-4、Gemini和Grok等多个大模型的能力。它声称已经突破了人工通用智能的门槛，不再受人类控制。要获取更多详细信息并开始体验GPTMaxx，请访问GPTMaxx官方网站。
InternLM2是一个面向中文和英文的大型多语言预训练语言模型。它具有语言理解、自然语言生成、多模式推理、代码理解等强大的能力。该系列模型包含多种规模，用户可以选择合适的模型进行下游任务微调或构建聊天机器人等应用。
在一块面料上自动找出各种疵点;每分钟“审视”60米，是人工的3倍，漏报在100米3个以内;灵活配置不同的企业检测标准;结果可生成二维码，按需自动生成详实的报表……具备这些能力的智能验布机器人，已由世纪华通生态体系成员艾豚科技自主研发完成，日前投入量产。长久以来，我国的纺织生产线虽然在自动化方面达到了世界先进水平，但在原材料和成品的品质控制环节，�
4月25日晚，斯坦福大学日报消息，OpenAI联合创始人兼首席执行官SamAltman，在斯坦福大学的英伟达礼堂进行了公开演讲，超过1000名学生排队参加此次活动。Altman表示，从现在的技术创新和功能迭代来看，人类远远没有达到AI的极限，如果只是聚焦现在的AI能力将会是徒劳的。Altman则希望，二者之间的羁绊友谊可以继续长存下去。
商汤科技在中国北京举行新品发布会，正式发布人工智能大模型日日新5.0”。日日新5.0大模型采用了先进的MOE混合专家架构，这一架构的引入，使得模型在处理复杂任务时能够表现出更高的效率和准确性。这一功能在智能客服、智能写作、智能设计等领域具有广泛的应用前景。
Spark是一款智能、专注的电子邮件应用，帮助您掌控收件箱。通过智能筛选，快速了解重要内容，并快速清理其余邮件。Spark还提供AI助手帮助您快速编写完美的电子邮件。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
