在2024年的世界经济论坛（达沃斯论坛）上，慈善组织乐施会发布了一份报告，对全球亿万富翁的财富积累进行了尖锐批评，并呼吁政府采取措施解决日益严重的不平等问题。
乐施会指出，自2020年以来，全球最富有的五名富翁的财富总和增加了一倍，达到了惊人的8690亿美元。然而，与此同时，全球50亿人的生活却变得越来越贫困。
这份报告中特别提到了五大亿万富翁:特斯拉首席执行官马斯克、LVMH集团首席执行官阿诺特、亚马逊创始人兼董事长贝索斯、甲骨文联合创始人埃里森和股神巴菲特。
同时，乐施会发现近8亿工人的工资在过去两年中落后于通货膨胀，导致每个工人平均损失了相当于25天的收入。研究还指出，在全球1600家最大的企业中，只有0.4%的企业公开承诺会向工人支付基于生活成本的工资，并随着通胀进行调整。
对于乐施会的批评，达沃斯论坛主办方回应称，企业不仅应当实现利润最大化，还要实现更广泛的社会共同愿望。然而，对于日益加剧的贫富差距问题，企业和政府需要采取更多实际行动来解决。
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特斯拉CEO马斯克在自家的X/Space播客上接受了访谈，主持正是前几天爆火的蔡崇信访谈的主持人，尼古拉坦根，挪威国家银行投资管理公司的CEO。当被问及中国的AI现在相对于美国处于什么位置”时，马斯克回答道：我不知道中国的具体位置，但我知道中国有很多非常聪明的人，他们不会落后于世界其他地方，也不会落后于美国。特斯拉在真实世界视频方面具有相当大的优势，�
OpenAICEOSamAltman最近前往阿联酋，提出了建立一个全球性政府和私人利益相关方联盟来资助、支持和供应人工智能产业的构想。Altman在本周会见了几位阿联酋官员和投资者，讨论了他们以及其他人如何共同努力以抵消人工智能基础设施所带来的巨额成本。即使英伟达预计仅今年就将三倍以上生产其H100和H200加速器，分析师警告称，需求可能会持续超过供应。
媒体报道称，扎克伯格目前以1870亿美元的身价位列全球富豪榜第三。这是自2020年以来他首次进入前三名。贝索斯目前以2070亿美元的身价位列全球富豪榜第二奢侈品巨头LVMH的首席执行官伯纳德阿诺特则以2230亿美元的身价领跑富豪榜。
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。
4月10日，由杭州市商务局、中国跨境电子商务综合试验区指导，万邑通总冠名，跨境谷、智象主办的【出海×长效】第三届全球品牌出海峰会暨第一届全球短视频大会圆满落幕。这场汇聚政府代表、协会单位、行业精英、专家学者、媒体先锋、合作伙伴、跨境卖家等多渠道行业人脉的盛会，深度探讨了跨境发展的新路径、新策略，以期破解发展瓶颈，挖掘增长潜力。第三届峰会的成功举办已为“中国创造”与“中国品牌”在国际市场的崛起奠定了坚实基础。
在全球化经济中，市场是一个充满无限机遇领域，让很多投资者跃跃欲试，但机遇通常伴随着风险，首先第一关就是交易平台的选择，选对了如有神助，选错将荆棘遍布。选择一个安全、可靠且正规的平台也成为投资者的首要任务。随着金融市场的不断发展和变化，富拓将继续以其创新精神和专业服务，为全球投资者提供更加优质的交易体验。
ChatGPT的背后开发者OpenAI，计划与微软公司合作投资100亿美元建设全球最大数据中心。这个计划旨在开发人工通用智能技术，并将配备一个超级计算机。考虑到这个AI工具的潜在风险，公司将仔细考虑是否全面发布它。
根据IDC发布的报告，今年第一季度全球智能手机市场出现了明显的反弹，但苹果iPhone的表现却十分糟糕。苹果在第一季度的iPhone出货量大幅下降近10%，这与全球智能手机市场整体的增长形成鲜明对比。AI大模型未来有望变成每个智能手机用户定制型的专属超级助理，从革新智能手机乃至所有消费电子应用终端的使用体验。
在河南洛阳，全球首颗用牡丹制成的钻石露面，这颗牡丹钻石”足足有3克拉。牡丹钻石是由一株洛阳红牡丹中的碳元素提炼制作成。对于我们人眼来说，实验室培育的钻石和天然钻石看起来并没有什么区别，只有通过专门的仪器才能看出它们之间的差异。
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。
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。
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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