站长之家（ChinaZ.com）5月11日 消息:昨天，360公司创始人兼董事长周鸿祎和百川智能创始人兼CEO王小川在CCTV对话栏目上共同探讨了AI相关的话题。
周鸿祎认为，我们不应该把GPT视为新时代搜索的代表，它的应用场景才刚刚开始摸索。他相信未来三到五年内，每个行业都将被GPT重塑一遍，因此GPT市场的前景非常广阔。他还强调，元宇宙、区块链、Web3，为什么没有热到GPT一样，因为GPT可以真的解决问题，解决你的痛点和刚需。今天不会用GPT的人，未来会被淘汰。
周鸿祎称，大部分工作不会被人工智能取代，相反，更多的是人和机器人的协作。他认为，携带一个超级大脑会解锁许多技能。
而王小川认为，GPT在技术层面和应用层面上都实现了从“0”到“1”的突破，能够为做事情提供方案，降低难度。他认为，GPT不仅是提高生产效率的工具，更是一个伙伴，它能够提供如何做的解决方案。
谈到和ChatGPT的差距，周鸿祎表示，干这件事情需要有长期主义，只要持续不懈地努力，就会有机会。而王小川指出，要在理想上慢半步，行动上快半步。
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周鸿祎近日对小米汽车命名为SU7进行了深入的剖析，不仅将BBA、特斯拉等品牌纳入考量给出了自己对车型命名的独到见解。他首先指出，汽车命名并非随意之举是需要遵循一定的规则和逻辑。这也从侧面反映出，随着科技的不断进步和跨界融合的加速推进，汽车行业正迎来更多的创新机会和挑战。
日前，哪吒汽车举行春季发布会，正式发布山海平台的首款SUV哪吒L。360集团创始人周鸿祎也在发布会上登台演讲，他谈到了小米等造车新势力造车之快，并感谢了中国供应链的完整和齐备。根据法拉第未来数据，2023年法拉第未来完成10台FF912.0FuturistAlliance的交付，这意味着贾跃亭造车9年仅交付了10台车，其中有一台还是贾跃亭自己的。
快科技4月20日消息，微博话题周鸿祎主动跟雷军要车”迅速冲上了热搜榜。在互联网30周年座谈会上，360集团的周鸿祎遇到了小米创始人雷军。周鸿祎问雷军：雷总，小米SU7这么受欢迎，能不能送我一辆来体验一下呢？”雷军回应道，他认真研究了周鸿祎的车辆需求，考虑到周鸿祎通常不亲自驾驶而是坐在后座，小米SU7更适合追求驾驶乐趣的用户，他表示等小米推出SUV时再给周鸿祎推荐。此前，周鸿祎在社交平台上透露，他做了一个艰难的决定，准备将陪伴他9年的迈巴赫卖掉，换成国产的新能源智能网联车。得知这一消息后，多家车企纷纷表示愿意给周鸿
快科技4月23日消息，昨天晚上哪吒汽车正式发布哪吒L，共有四款增程版本，官方指导售价区间为12.99万元15.99万元。在发布会上周鸿祎也发表了演讲，并对哪吒汽车CEO张勇的演讲进行了评价。周鸿祎表示，他是第一次听张勇讲产品，竟然不知不觉津津有味听完了，以他对张勇的了解，张勇今天真是超水平发挥了。不过周鸿祎同时还给张勇提出建议，多想一下要是雷军讲这个产品
周鸿祎发文称，并不是针对李厂长，自己一直是开源的信徒。周鸿祎辟谣称，自己说开源好，是13号在哈佛讲的，李彦宏说闭源好，是16号在北京讲的。安卓和iOS，Linux和Windows都是一个开源一个闭源，也都活得很好。
今天，360公司创始人周鸿祎分享了他对小米进军汽车行业的看法。小米应该积极造车，一旦成功，小米手机也将打一个翻身仗。小米进军汽车市场意味着对其他手机品牌进行降维打击。
哪吒汽车春季发布会上，360集团创始人周鸿祎对贾跃亭的造车经历提出了自己的看法。他直言不讳地指出，贾跃亭FF91未能取得成功的原因之一，在于其选择在美国造车非中国。这一喊话引发了公众的关注，也反映了两者在造车理念上的不同态度。
360公司创始人周鸿祎就呼吁，“如果有可能，我认为企业家都要去当网红”。他也是这么做的打算再红一把。当网红不仅是CEO的选择，也是市场的呼唤，希望未来还会有更多网红CEO站到台前，以新的姿态，引领年轻一代参与商业世界的竞争。
快科技4月25日消息，在刚刚开幕的北京车展，360集团创始人周鸿祎现身哪吒汽车展区，与哪吒汽车联合创始人、CEO张勇进行互动。现场，周鸿祎在谈及国产车时呼吁更多像自己一样的小老板”，卖掉自己的宝马、奔驰、迈巴赫，然后换来体验国产车。不要戴着有色眼镜看国产车，四年前我在上海车展的时候，车圈就已经发生了翻天覆地的变化。”周鸿祎表示。在这之前，360董�
在中国互联网三十周年座谈会上，周鸿祎与老友马化腾相聚，马化腾称赞周鸿祎是一位出色的网红，他的短视频制作得相当不错。周鸿祎曾表示，创业者和企业家都应该学会成为网红，因为如今人们的注意力已经被短视频和直播所吸引，如果企业没有网红代言，产品很难被大众所了解。阿维塔CEO、吉利副总裁杨学良、Hyper昊铂、东风纳米高管等都纷纷推荐自家的汽车给周鸿祎。
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。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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