据媒体报道，资管机构Edmond de Rothschild的全球首席投资官（CIO）Benjamin Melman透露，公司自2020年年底以来一直超配英伟达，但是目前已经部分获利了结，现在所持头寸“要远远小得多”。
Edmond de Rothschild部位于瑞士日内瓦，是拥有200多年历史的欧洲老牌金融世家罗富齐家族（Rothschild）所有，目前管理资产规模790亿瑞士法郎。 在Edmond de Rothschild透露减仓前，英伟达的股价连日创历史新高，市值更一度突破1万亿美元。
最近与Edmond de Rothschild一样选择高位套现的，还有被誉为“估值教父”的当代著名投资估值专家阿斯沃斯•达摩达兰（Aswath Damodaran）。
达摩达兰5月30日表示:“直到今天早上英伟达还在我的投资组合里，最后把它剔除出投资组合，因为我无法承受这样的上涨，一周内市值就增加了3000亿美元，这是在挑战可持续价值的绝对极限。”
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首次亮相的3nm天玑汽车座舱平台CT-X1在业内激起不小的波澜，被认为是友商8295的头号天敌。同时亮相的还有天玑汽车座舱平台CT-Y1和CT-Y0，采用4nm制程，汽车制造商可借助天玑汽车座舱平台实现从旗舰到高端车型的智能化体验升级，满足不同定位车型对高算力和强AI的需求。面向AI定义汽车的大势所趋，科技巨头们的深度合作展现出强大的市场影响力，这对联发科的对手们构成了不小的挑战正是激烈的产品和技术竞争，才是推动汽车产业持续创新与发展的原动力。
蔚来李斌近日表示，去年购买了很多的英伟达芯片，这耗费了公司不少钱，为此公司转向自研芯片，因为一颗芯片可以顶四颗，所以能降低成本。在2023蔚来日上，蔚来正式发布了首颗自研智能驾驶芯片神玑NX9031。配合蔚来汽车的最强安全冗余能力，神玑NX9031能够带来极致安心的驾驶体验，让驾驶者在享受智能驾驶带来的便利的同时，也能感受到蔚来汽车对安全性能的极致追求�
搞AI大模型，实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。
英特尔发布了新一代人工智能芯片Gaudi3，引发了业界的广泛关注。Gaudi3的性能远超竞争对手英伟达的H100芯片，成为当前市场上最强大的AI芯片之一。这使得Gaudi3在AI领域的应用中具有出色的表现，特别适合处理大规模的深度学习模型。
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。
AI巨头公司英伟达继续其战略性收购行动，今日宣布将收购一家以色列初创公司，以使AI芯片更高效。这家芯片制造商已经签署了一项“最终协议”，收购基于Kubernetes的软件提供商Run:ai，后者帮助优化图形处理单元上的AI应用和工作负载。“Run:ai自2020年以来一直与英伟达紧密合作，我们都热衷于帮助客户充分利用其基础设施，”Geller在宣布这项交易的英伟达博客文章中说道。
英伟达近日宣布将与印尼第二大移动电信公司IndosatOoredooHutchison携手，在梭罗建设一座总投资额高达2亿美元的人工智能开发中心，此举标志着英伟达进一步扩大在印尼乃至整个东南亚的业务版图。据印尼通讯与信息部长布迪阿里塞蒂亚迪透露，这座名为IndonesiaAINation”的开发中心将加强当地的电信基础设施、人力资源和数字人才，为印尼乃至整个东南亚地区的人工智能和技术进
微星官网很难找到AMDRadeon7000系列产品，官方表示已经停产。微星官方确认，公司未来发展将专注于推出英伟达GeForceRTX系列GPU显卡产品。虽然市场需求飙升，但是英伟达近期采取以不变应万变的策略，没有追加订单，使得RTX4060Ti系列的情况更为突出。
在AI行业，尤其是生成式AI领域，技术的快速发展和应用的广泛前景吸引了大量的投资和关注。这一领域的高昂成本也引起了业界的广泛讨论。如何在追求技术进步的同时实现可持续的商业模式，是所有AI公司需要面对的重要问题。
英伟达计划在今年第四季度推出RTX5090及RTX5080显卡。此将有助于英伟达合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均售价。此外在光线追踪方面，英伟达RTX5090的性能目标是提高2.5倍，计算能力将提高2倍，功耗可能高达520W。
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。
