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在中国人民银行数字货币研究所指导下,腾讯数字人民币项目组以“条码互通”、“钱包快付”等功能创新,进一步提升境外来华人士的数字人民币支付体验。境外来华人士开立数字人民币钱包后,即可在数字人民币试点地区超百万商户,以数字人民币App扫微信支付商业收款码与经营收款码支付。以外卡内绑为例,基于免验证小额支付方案,微信支付外卡3月日均新增绑卡数较2月增长近两倍。
一段温馨的家庭监控视频在广东引起了网友的广泛关注。一个11个月大的婴儿在没有大人陪伴的情况下独自爬出了客厅家中的猫咪则表现出了极高的警觉性,始终守护在婴儿的旁边,确保他的安全。它也提醒家长们要时刻关注孩子的安全,确保他们在家中也能健康快乐地成长。
斯坦福大学人工智能研究院发布的《2024年人工智能指数报告》提供了对2023年人工智能领域进展的全面分析,覆盖了技术进步、经济影响、政策制定和公众舆论等多个方面。以下是报告的一些关键要点:技术进步:行业研究贡献:行业在AI研究方面发挥了重要作用,2023年贡献了51个重要的机器学习模型学术界仅贡献了15个。报告也强调了需要关注AI的伦理、责任和社会影响,以确保其发展能够造福全人类。
中国人民大学和浙江大学的研究团队进行了一项有趣的研究,他们发现GPT-4在预测学术论文撤稿方面的能力与人类审稿人有着惊人的相似性,准确度高达95%。这项研究不仅展示了大型语言模型在学术诚信维护中的潜在作用,同时也揭示了AI在学术研究问题上的应用关键在于如何为人类所用。ZhichaoFang是中国人民大学信息资源管理学院助理教授,他的研究方向为科学学、科学计量和社交媒体计量学。
民族自信伴随着科技创新的飞速发展,为中国家居行业带来了勃勃生机,家居新国货品牌正以前所未有的速度崛起,成为市场主流与领导者,不仅彰显了国家制造业的实力,也反映了消费者对高品质生活的追求和对本土品牌的认可。5月9日,在第八个中国品牌日来临之际,由中国建筑材料流通协会、全国工商联家具装饰业商会产工委联合指导,HOME家饰界主办,ChinaHadoop大数据作为数据支持,发布了《2024年中国品牌日第五届家居新国货品牌指数研究报告》。随着中国品牌的不断成长与国际化步伐的加快,我们有理由相信,中国家居新国货将在全球市场上绽放更加夺目的光彩。
关于微信撤回功能,网络上流传着各种说法,从2分钟到5分钟,甚至有人称3小时都可撤回。微信官方近日对此进行了明确回应,为我们揭开了真相。通过撤回提醒的设计,微信也确保了沟通的透明性和公正性。
在2024年4月19日,斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所发布了其备受瞩目的2024年人工智能指数报告。这份全面的研究报告深入分析了人工智能的现状,探讨了主要趋势、进步和挑战。这份报告的见解可以作为导航AI领域的宝贵资源,帮助我们为实现一个更加公平、可持续和有益的AI驱动未来制定路线。
【新智元导读】前段时间,微软公布并开源了最新一代大模型WizardLM-2,号称性能堪比GPT-4。还未上线一天,模型权重和公告全被删除了,原因竟是......上周,微软空降了一个堪称GPT-4级别的开源模型WizardLM-2。开发者们还需要耐心等待,微软团队承诺,会在测试完成后重新上线。
快科技5月5日消息,据网易雷火UX用户体验中心”公众号介绍,《守望先锋》玩家测试招募已经开启。此次招募对象为《守望先锋》老玩家,将参与下线交流会,讨论对于游戏的想法和感受,参与还能获得150元礼金。这也意味着,网易和暴雪正在推动国服游戏的回归。上个月,网易宣布与暴雪重归于好,暴雪旗下游戏将于今年夏季开始重返中国大陆市场。更新后的游戏出版协议将涵盖:《魔兽世界》《炉石传说》,以及《魔兽争霸》《守望先锋》《暗黑破坏神》《星际争霸》的系列游戏。不过官方此前在公告中提到,双方已签订新的协议,但仍需不短的时间来?
在快速发展的科技领域中,区块链和人工智能经常成为备受关注的热门话题。尽管对初学者言,这两个术语可能显得有些复杂,但它们的结合正在彻底改变各行各业,为创新的未来铺平道路。匿名注册可以保护客户的隐私秒合约交易则使用户能够快速交易并提高交易效率。
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。
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型,包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率,减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动,从而更快地实现数据的商业价值。
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。
FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具,通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别,随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人,点击裁剪按钮即可获取对应片段的视频。FunClip集成了阿里巴巴开源的工业级模型Paraformer-Large,是当前识别效果最优的开源中文ASR模型之一,并且能够一体化的准确预测时间戳。
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