快科技6月18日消息，日前，阿里巴巴集团总裁迈克尔埃文斯透露，阿里巴巴创始人马云正在东京的一所大学教书，并且有更多时间待在中国。
不过，马云这两天已经从东京回国，并现身杭州，此行目的之一是参加阿里全球数学竞赛决赛。
据阿里巴巴达摩院官方，6月17日下午，2023阿里巴巴全球数学竞赛决赛开赛，开赛前，马云在杭州的赛事现场观赛，他表示：大赛会不断创新，给热爱数学的人们带来新的乐趣。
据了解，阿里巴巴全球数学竞赛是全球最大的在线数学赛事，由中国科学技术协会、阿里巴巴公益基金会、阿里巴巴达摩院共同举办，面向全球的数学爱好者，集竞赛、培训、交流于一体。
今年3月14日，2023 阿里巴巴全球数学竞赛正式启动，经过对决，全球19个国家的685位选手，从5万多名参赛者中脱颖而出晋级决赛。
19个国家中，亚洲国家有7个，人数上中国晋级选手最多，其次为美国、新加坡、英国等。
今年的预赛吸引了5万多人参赛，其中近一半是女选手，年龄最大的67岁，年龄最小7岁。
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据报道，近日，阿里巴巴董事会主席、联合创始人蔡崇信接受了一次投资人的播客专访。蔡崇信在访谈中，分享了自己的成长经历和在阿里巴巴的工作体验。人们可以更深入地理解阿里巴巴，并不会仅仅将其视为一家试图用廉价的中国产品充斥市场的公司。
2024年4月4日至7日，全球宠物行业的重要盛会之一，日本东京国际宠物用品博览会在东京BigSight展览馆隆重举行。倍内菲作为国产冻干粮实力品牌，以明星产品“烘焙系列全价主粮”及“自研冻干”，与全球同业相聚。倍内菲仍将不断提高自我要求，继续保持与全球宠物行业各领域专家交流合作，加大研发投入，为国人及全球宠主带来顶级优质宠物食品和专业服务，为实现宠物真正优质生命质量拼搏。
快科技3月31日消息，日前华为云官方发布公告称，与贵州贵安新区管理委员会正式签署合作协议。协议指出，华为云将在贵安新区建设华为云智算基地，并以全力打造全球最大领先的智算中心”为目标。华为云表示，智算中心作为人工智能算力底座，对于抓住数字经济时代机遇，推动人工智能发展，开展人工智能”行动，培育形成新质生产力具有重要意义。据统计，AI模型所需
过去一年被视作是企业出海的爆发年。2023年，中国汽车出口量超越日本，登顶全球第一;出海四小龙（指中国跨境电商出海四小龙，即SHEIN、速卖通、Temu、TikTokShop。PingPong将继续优化构建“全球本地化、嵌入式、开放共享”的全球支付新生态，深度链接全产业链，促进生态内实现资源共享和价值共创，加速企业的全球化转型。
快科技3月28日消息，今天小米汽车官方宣布，全球最著名十大汽车设计师之一，小米汽车设计顾问克里斯班戈，今晚将现身小米SU7发布会。据了解，克里斯班戈是宝马汽车公司前集团设计总监，他的设计作品在全球范围内都有着极高的知名度和影响力，2001年推出的第四代宝马7系(E65)就是班戈主导的设计团队所设计。在去年12月28日的小米汽车技术发布会上，雷军宣布克里斯班戈
阿里巴巴创始人马云在内网论坛上发表了一篇题为《致改革致创新》的深入帖子，这是他退休后五年来首次以长篇幅分享对公司改革创新及未来前景的独到见解。马云在文章中高度赞扬了由蔡崇信和吴泳铭组成的新管理层，对他们的变革勇气给予了充分的肯定，并认为阿里巴巴已经重回健康成长的轨道，支持他们继续深化改革。在接下来三至五年的时间内，互联网行业将发生翻天覆地的变化，AI时代刚刚来临，一切才刚刚开始阿里巴巴正站在这个时代的风口浪尖，正当其时。
4月10日，马云在阿里内网发表题为《致改革致创新》的帖子，高度肯定了新管理层蔡崇信和吴泳铭的变革勇气，称阿里巴巴已重回健康成长轨道，并支持继续改革。过去一年阿里最核心的变化，不是去追赶KPI是认清自己，重回客户价值轨道。新管理层"直面问题、直面未来，相信年轻人，对年轻团队充分授权，对于我们要什么，不要什么，做出了果断清晰的取舍"，这不�
网飞的《三体》版官方数据显示，该剧在Netflix上的观看时长达到了1.156亿小时，观看人次达到了1560万人，成为本周全球观看人次最多的剧集。该剧开播11天，累计观看时长已达1.973亿小时，观看人次则达到了2660万人。目前在豆瓣上的评分为6.9分腾讯版的评分则是8.7分。
从阿里云AI智领者峰会上获悉，长安汽车将多方位接入阿里云通义大模型。基于阿里云通义大模型和百炼平台，长安汽车正在结合汽车通用文本语料和业务语料，以座舱交互为应用核心，研发汽车垂域大模型。自主品牌新能源全年销售同比增长74.8%，出口同比增长43.9%。
今日，暴雪中国官方宣布，暴雪娱乐与和网易公司双方在过去超过15年的合作基础上达成了更新的游戏发行协议，以将暴雪游戏重新带回给我们的国服玩家。暴雪娱乐旗下备受当地数百万玩家喜爱的游戏作品，将根据更新后的游戏发行协议自今年夏季开始陆续重返中国大陆市场。我们很高兴看到双方能够积极协同，鼓励并加强合作，为广大社区带来游戏的快乐。
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。
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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。
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