站长之家(ChinaZ.com) 5月2日 消息:微软周三宣布计划在泰国开设其首个区域数据中心，以提高其Azure云服务的可用性。这一举措是微软在亚洲地区持续扩大其云服务业务的最新举措。
在此之前，微软CEO萨蒂亚·纳德拉还宣布在邻国印尼进行了17亿美元的人工智能（AI）和云设施投资，显示了微软在亚洲市场的重视和扩张计划。
微软在一份声明中表示，该数据中心区域将扩大微软超大规模云服务的可用性，为泰国和周边地区的用户提供更加可靠和高效的云服务。
纳德拉在泰国首都曼谷的一次活动上表示:“这意味着，你不仅在泰国拥有Azure的全部能力，而且拥有世界一流的AI基础设施。”微软的这一举措将进一步加强泰国在云计算和人工智能领域的发展和竞争力。
微软还补充说，泰国数据中心将有助于提高企业级的可靠性、性能，并符合数据驻留和隐私标准，为当地企业和用户提供更加安全和可信赖的云服务。
这一消息受到了业界和泰国政府的积极回应，认为微软的投资将为泰国的数字经济发展带来新的机遇和活力，推动当地科技产业的进步和创新。随着微软在亚洲地区的不断扩张，可以预见其在云服务领域的影响力和市场份额将进一步提升。
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微软宣布OpenAI最新发布的多模态模型GPT-4o现已可以在AzureOpenAI云服务中使用。GPT-4o是一款支持跨文本、视频、音频多模态推理的先进模型，其强大多模态解读和输出能力使其在各个领域都展现出巨大的潜力。将GPT-4o与客户系统相结合，可以为用户提供拟人实时的服务，并通过强大的AI分析能力为决策制定各种计划提供数据支撑。
苹果公司正在开发一内部芯片，旨在在数据中心中运行人工智能程序，以在快速增长的行业中获得竞争优势。这一项目的内部代号为ACDC，即苹果芯片在数据中心中的应用。苹果今年早些时候曾计划出一款电动汽车，但后来放弃了这一计划，转专注于人工智能的开发。
Rambus公司最近发布了全新的DDR5RDIMM服务器内存专用PMIC电源管理芯片系列，为数据中心提供了强大的性能支持。这一系列PMIC产品不仅为内存模块制造商提供了完整的DDR5RDIMM内存接口芯片组满足了广泛的数据中心用例需求。无论是处理大规模数据集还是运行复杂的算法，这些PMIC芯片都能确保服务器稳定运行，提供持续、高效的数据处理能力。
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苹果公司正在研发一款可在数据中心伺服器上运行人工智能软件的晶片，该项目代号为“ProjectACDC”，旨在帮助苹果在AI领域取得竞争优势。虽然晶片推出时间尚未确定，但苹果已承诺将在6月的全球开发者大会上发布更多AI相关产品和消息。苹果最新版本的M系列晶片将能够执行部分AI功能，例如在伺服器中的推论。
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●埃克森美孚与英特尔将在此次长期合作项目中，共同开发并验证基于英特尔至强处理器的新一代高能效液体冷却技术。●通过提升英特尔计算架构及采用其技术的计算系统的能效，双方将共同应对全球数据中心能源需求的增长和实现可持续发展目标。随着技术进步和明确一致的政府政策的支持，埃克森美孚致力于在2050年实现其运营资产范围1和范围2温室气体的净零排放。
今年的政府工作报告中，明确指出要稳定和扩大传统消费，鼓励和推动消费品以旧换新，提振智能网联新能源汽车、电子产品等大宗消费。国务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》，提出实施设备更新、消费品以旧换新、回收循环利用、标准提升四大行动。搭建服务商城，提升服务营收企业可以在微信小程序或其他渠道搭建服务商城来售卖公司的产品、配件，甚至是提供增值服务，客户登录服务商城即可自行购买。
微软宣布在海外人工智能领域投资近100亿美元，旨在保持在这一关键市场中的领先地位。生成式人工智能被誉为新的工业革命，在硅谷掀起了一股科技风潮微软作为OpenAI的主要支持者，通过其ChatGPT项目取得了巨大成功，成为全球市值最高的公司。微软此举旨在加强其在全球人工智能领域的地位，为其未来的发展打下坚实基础。
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MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
TalentGenius是一个利用人工智能技术帮助专业人士评估技能、优化职业路径，并匹配最佳工作机会的平台。它通过AI工具提供个性化的职业导航、辅导、招聘和咨询，帮助用户在技术快速发展的今天保持竞争力。
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MetaTrend是一个专注于提供AI、加密货币和金融行业趋势的新闻网站。它通过每日更新的新闻摘要，帮助用户快速了解这些领域的最新动态，对于希望紧跟科技和金融潮流的专业人士来说，这是一个不可或缺的工具。
打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型，它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像，并且相较于之前的模型，其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入，能够更好地把握提示背后的意图，并从更长的提示中提取细节。此外，Imagen 3 在渲染文本方面表现出色，为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
Veo是Google最新推出的视频生成模型，能够生成高质量的1080p分辨率视频，支持多种电影和视觉风格。它通过先进的自然语言和视觉语义理解，能够精确捕捉用户创意愿景，生成与提示语调一致且细节丰富的视频内容。Veo模型提供前所未有的创意控制水平，理解电影术语如“延时摄影”或“航拍景观”，创造出连贯一致的画面，使人物、动物和物体在镜头中逼真地移动。
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。
GPT-4o（'o'代表'omni'）是自然人机交互的重要一步，它可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它在音频输入响应上的速度极快，平均响应时间仅为320毫秒，与人类对话的响应时间相近。在非英语文本处理上取得了显著进步，同时在API上速度更快且成本降低了50%。GPT-4o在视觉和音频理解方面也比现有模型更出色。
AutoGroq是一个AI驱动的对话助手，旨在通过自动生成专家代理来彻底改变用户与AI工具的互动方式。它克服了现有解决方案的局限性，提供了一个用户友好、强大且无需配置的体验。该平台专注于通过自动生成专门针对任何问题的专家代理，无论问题的复杂性如何，提供即时和相关的帮助。
OpenGlass是一款可穿戴眼镜，它能够记录用户的生活，并提供有帮助的总结和建议。这款眼镜可以针对不同的使用场景进行定制，适合追求个性化体验和生活记录的用户。它结合了最新的硬件技术和软件开发，为用户带来全新的交互体验。
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Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型，基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略，达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高，这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估，以促进这些系统的安全使用和部署。
