快科技7月16日讯，近日，自称为国内自主创新的通用GPU领军企业的登临科技获得中国互联网投资基金（简称中网投”）独家投资。
公司称，这将为登临新一代Goldwasser（高凛）规模化量产及商业化落地提供重要保障。
高凛是一款AI加速卡，首款产品2021年量产投入市场，2022年销售过万片。
第二代产品2022年流片，2023年实现量产。根据现有客户测试结果，二代产品针对基于transformer类型的模型提供3-5倍的性能提升，大幅降低类ChatGPT及生成式AI应用的硬件成本。
在官网，登临介绍自己是国内首家完全凭借自主创新，实现规模化商业落地的通用GPU企业，登临科技核心IP完全自主研发，其自主创新的GPU （基于GPGPU的软件定义的片内异构计算架构），在兼容 CUDA/OpenCL 在内的编程模型和软件生态的基础上，通过架构创新，解决了客户核心关注的通用性和高效率的双重难题。
其表示，经过大量客户产品化验证，针对AI计算，GPU 相比现有主流GPU在性能及能效上有显著提升。
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近日，谷医堂旗下的华务星辰医学检验实验室再次展现了其创新力量，自主研发的《一种治疗孤独症的药物组合物及其应用》成功获得国家知识产权局的发明专利权。这一突破不仅凸显了谷医堂在研发领域的卓越实力，更为公司的市场竞争力、商业价值带来了显著提升，同时也为技术资源的保护注入了新的活力。与传统的治疗方法相比，这项发明的优势显而易见:配方简洁，作
GTC2024大会上，老黄祭出世界最强GPU——BlackwellB200，整整封装了超2080亿个晶体管。比起上一代H100，B200晶体管数是其2倍多训AI性能直接飙升5倍，运行速度提升30倍。我们将不再被过去的限制所束缚。
CBInsights最近发布了2024年度Top100人工智能公司报告。该报告选择了来自16个国家/地区最具潜力的100家人工智能公司进行评选。该报告全面评估了来自16个国家/地区100家最具潜力的人工智能初创公司，为投资者和行业提供了有价值的参考。
Claude3模型家族是Anthropic推出的下一代AI模型，包括Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus三个不同能力的模型。这些模型在多种认知任务上设立了新的行业基准，提供从即时响应到复杂任务处理的不同选择。要了解更多关于Claude3的信息，欢迎访问官方网站。
德国北部的石勒苏益格-荷尔斯泰因州政府宣布了一项重大变革计划，即将更换政府计算机中的微软系统和软件。这意味着约有3万台政府计算机将从微软的Windows和Office365迁移到使用Linux和LibreOffice等开源软件。尽管微软的一些产品，如ActiveDirectory，目前尚无可替代的开源替代品，但该州政府已经着手计划构思和开发一种基于开源代码的目录服务，以在未来替代微软的ActiveDirectory。
近日华为开启了密集的新品发布，每天通过官微发布新产品。今天上午华为将推出FreeBudsLipstick2口红耳机，10:08开启预售，4月18日正式开售。耳机回盒充电5分钟，可获得约2小时音乐续航时间，总续航时间长达30小时。
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ComfyUI-IPAdapter-Plus是一个强大的图像生成和编辑工具，专门用于基于一个或多个参考图像进行图像到图像的条件生成。通过文本提示、控制网络和掩码，您可以轻松生成增强图像的各种变体。获取更多详细信息并开始体验图像生成的乐趣，请访问ComfyUI-IPAdapter-Plus官方网站。
大模型厂商在上下文长度上卷的不可开交之际，一项最新研究泼来了一盆冷水——Claude背后厂商Anthropic发现，随着窗口长度的不断增加，大模型的“越狱”现象开始死灰复燃。无论是闭源的GPT-4和Claude2是开源的Llama2和Mistral，都未能幸免。目前尚未找到既能完美解决问题又不显著影响模型效果的办法，Anthropic选择发布通告将这项研究公之于众，也是为了让整个业界都能关注这个�
【新智元导读】AI初创公司Reka最新推出的多模态语言模型RekaCore具备理解图像、音频和视频等多种模式数据内容的惊人能力，是继谷歌的GeminiUltra之后的又一个令人瞩目的作品，性能上与GPT-4不相上下!多模态语言模型又双叒叕上新了!近日，由DeepMind、谷歌和Meta的研究人员创立的AI初创公司Reka，推出了他们最新的多模态语言模型——RekaCore。它被誉为该公司「最大、最有能力」的模型，在性能上与GPT-4和Claude3Opus不相上下!Reka的首席科学家兼联合创始人YiTay兴奋地表示，过去几个月，该公司使用了「数千台H100」来开发RekaCore。6.部署灵活性与Reka其他型号的模型一样，Core可通过API、本地或设备部署，以满足客户和合作伙伴的部署限制。
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。
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