站长之家(ChinaZ.com) 8月1日 消息:近日，人工智能+机器学习驱动的网络安全攻防运营 (AISeCOps)解决方案商南京众智维信息科技有限公司完成近亿元A轮融资，由奇安投资领投，苏州相城金控、海邦投资跟投，由航行资本担任独家财务顾问。
本轮融资后，众智维科技将持续进行产品矩阵的研发投入和产品线扩充，同时还将扩大现有技术团队和销售团队，以期将产品进一步推向全国市场。
据悉，众智维科技去年已完成Pre-A轮和Pre-A+轮共两轮融资，时隔不到1年又获得近亿元A轮融资，目前正在加速推进A+轮融资。
众智维科技目前已与清华大学、南京大学、百度展开合作，在文心一言、ChatGLM等生成式大模型的基础上自研了安全大模型产品“红色卫士RedGuard”，产品应用关键技术AIGC，如对海量的安全事件研判、攻击链标签及图谱挖掘溯源分析等，大多已通过众智维科技自主可控的核心技术实现，而非基于开源软件的二次开发。
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4月17-19日，在引领专业视听行业创新风向标的北京InfoCommChina2024展会上，看到科技以其面向大、中、小型会议室的全场景解决方案惊艳亮相，全面彰显卓越的技术实力与创新能力，吸引了众多行业客户及观众驻足，共同见证看到科技对未来智慧办公新趋势的探索成果。KandaoMeetingUltra系列全新升级，打造远程协作新体验集成了4KHDR高清全景摄像头、全定向麦克风、高保真扬声器、视频会议主机以及无线投屏的一体化设计，并搭载AI智能算法能够实时追踪发言人，KandaoMeetingUltra及KandaoMeetingUltra标准版在展会现场备受瞩目。看到科技会议产品多次获得CES创新奖、iF奖、红点奖、IDEA奖、日本优良设计奖等国际奖项。
随着金融科技的飞速发展，银行业务逐渐拓展至线上，风险形态也日趋复杂多变。作为智能风控领域的佼佼者，深知银行在数字化转型过程中所面临的挑战。同盾科技将继续深耕智能风控领域，与更多金融机构携手合作，共同应对金融行业的新挑战，为构建更加安全、高效的金融生态贡献力量。
美妆主播一年纳税近亿元，在抖音是怎样的水平?不久前，抖音美妆带货主播“潘雨润”在视频中晒出自己的纳税金额，#潘雨润交了一个亿的税#相关话题火速登上各大平台热搜。她分享了自己的“成功心法”，并晒出金额达9503万元的个人纳税证明，称自己一直是顶格纳税。达人和品牌们比拼的不仅是谁跑得快，更重要的是谁跑得久。
面壁智能近日完成新一轮数亿元融资，由春华创投、华为哈勃领投，北京市人工智能产业投资基金等跟投，知乎作为战略股东持续跟投支持。这次融资将用于推进优秀人才引入，加固大模型发展的底层算力与数据基础，持续引领「高效大模型」路线，推动大模型高效训练、快步应用落地。他们已与招商银行、数科网维、知乎等合作伙伴合作，将大模型与Agent技术部署落地于金融、教育、政务、智能终端等应用场景。
作为家电业出海品牌第一的海尔智家，凭借对全球市场的深入洞察，正不断推出差异化创新产品，满足用户需求，填补市场空缺。当地时间3月19日，海尔日本召开新品发布会，推出9kg滚筒干衣机FUWATO和12kg滚筒洗衣机AITO两款新品，并首次提出滚筒洗烘配套解决方案，进一步丰富旗下产品阵容，优化用户体验。作为家电业出海第一品牌，未来，海尔智家将继续深入洞悉用户需求，持续落实三位一体本土化战略，推出更多优质产品回应用户期待，并不断探索新的发展方向，为品牌的全球化发展创造更多的可能。
Sora爆火后，掀起了全球竞逐AI视频生成的热潮。国内一支AI生成的视频短片引发关注。证券时报报道称，在三轮融资总计数亿元人民币的资本加持下，生数科技已成为目前国内多模态大模型中估值最高的初创公司之一。
MuseV是一个基于扩散的虚拟人类视频生成框架，支持无限长度生成，使用了一种新颖的视觉条件并行去噪方案。已经发布了在人类数据集上训练的虚拟人类视频生成模型。开发团队表示，未来将发布MuseTalk，一个实时高质量的嘴型同步模型，可以与MuseV一起作为完整的虚拟人类生成解决方案。
业内人士指出，以人工智能技术为代表的生成式AI解决方案备受关注，几乎所有的IT厂商都在押注重要资源，期待在全新的市场机遇期把握机会，获得新的增长曲线。据IDC预计，到2027年，全球AI解决方案支出将增长超过5，000亿美元。”值得一提的是，在近期发布的《ForresterWave™:AI基础架构解决方案，2024年第1季度》报告中，戴尔荣获"领导者象限"地位。
随着BTC现货ETF的通过，全球各大机构和个人都在不断加码对BTC的持仓，BTC价格也随之上升，目前已上升至全球市值排名前十的资产。在本轮市场周期中，BTC铭文和BTC扩容是两个被市场高度关注的细分赛道。HTXVentures是最活跃的基金中基金投资者之一，携手Bankless、IVC、Shima、Animoca等全球区块链基金共同建设区块链生态。
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中，一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集，以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
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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