《《权力的游戏》前传筹备中：2021年后推出》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
HBO将会打造《权力的游戏》的前传，不过播出时间会是在2021年以后，而目前相应的剧本还只是在初步规划当中...
从之前HBO官方给出的数据看，《权力的游戏》终结篇的大结局创先了HBO历史上单集最高观看人数，有超过1930万观众收看了《权力的游戏》最后一集，超过了上周的1840万...
《权力的游戏》第八季平均每集总收视人数为4420万，比第七季增加了1000多万...
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4月3日，黑芝麻智能获得ISO/SAE21434:2021汽车网络安全流程认证证书，标志着黑芝麻智能已建立起符合ISO/SAE21434要求的网络安全产品开发流程体系，构筑起网络安全风险管控能力。4月3日，国际公认的测试、检验和认证机构SGS通标标准技术服务有限公司为黑芝麻智能颁发ISO/SAE21434:2021汽车网络安全流程认证证书，标志着黑芝麻智能已建立起符合ISO/SAE21434要求的网络安全产品开发流程体系，构筑了企业网络安全风险管控能力，在保障产品及企业的网络安全方面奠定了更为坚实的基础。黑芝麻智能将一如既往地重视产品安全，严格遵守网络安全、功能安全等国际安全标准体系，为合作伙伴提供更安全、更可靠的产品。
在刚刚结束的2024F1中国大奖赛冲刺赛上，主场作战的车手周冠宇在冲刺赛中获得第九。这是本赛季的第一场冲刺赛，最终维斯塔潘轻松拿到冠军，领先优势超过13秒，汉密尔顿和佩雷兹分别拿到冲刺赛的亚军和季军。去年9月，阿尔法罗密欧F1车队官方宣布与周冠宇完成续约，继续搭档博塔斯，代表车队出战2024赛季，2024赛季车队将维持现有车手阵容。
IPO是一个名利场。有的公司为名，有的公司为钱有的公司是为了IPOIPO。熬过资本寒冬，IPO也终会迎来春天。
“观众去哪里了?观众都在看什么?”制片人七七发现，2024年长视频行业开局表现一般，没有大爆剧综，“几部平台的头部剧播得都不太理想”。数据层面也能看出变化。*应受访者要求，文中七七、龙卷风为化名。
2024年，小米、荣耀、vivo、一加、努比亚等品牌的AI手机新品如雨后春笋般涌现。这一年也被业界广泛视为AI手机的“元年”试想，当你轻触屏幕，你的手机不仅响应你的指令，更预测你的需求——这不是科幻小说的情节是AI手机所带来的现实变革。如何从“AI手机”到真正的AI手机，值得我们期待。
苹果正在测试一个增强版的“照片”应用程序，该程序将利用生成式人工智能技术来编辑图片。在macOS15的预发布版本中，这一新功能被称为“CleanUp”，即AI图片擦除功能。这不仅将增强苹果设备在图像处理方面的能力，也可能对现有的图像编辑软件市场产生影响。
【数智的力量】数势科技客户大会暨2024大模型增强的数据分析产品发布会隆重举行。本次大会汇聚了行业领袖、技术专家和企业数字化转型负责人，共同见证了数势科技新一代数据智能分析产品的发布，并深入探讨了企业数智化经营的未来。数势科技以先进的技术和深厚的行业洞见，持续走在企业数字化转型的前列，通过提供基于大模型增强的智能指标平台、营销平台等系列产品，助力企业提升数字化决策能力，共创数智化的美好未来。
日前边缘计算社区正式发布了2024中国边缘计算企业20强榜单”，华为位居第一。边缘计算社区表示，历经两个月的严谨评选，包括榜单征集、线上投票、专家评审以及深度访谈等多个环节，最终评选出2024中国边缘计算企业20强。目前在工业自动化、智能交通、远程医疗等领域，边缘计算已经得到了广泛应用。
2024年4月9日，备受行业瞩目的“2024中国边缘计算企业20强榜单”由国内最具影响力的边缘计算社区正式发布。边缘计算社区长期致力于推进边缘计算领域知识传播和生态发展建设。请关注边缘计算社区。
市场环境与消费不断发生变化。当今的消费者，不再满足于基本的产品使用需求，TA们期望在消费的过程中追求个体价值、独特体验与精神满足。让我们携手共进，顺应消费变革大势，擘画2024年及未来消费市场的繁荣蓝图。
Unicode转Kruti Dev（Mangal转Krutidev）转换器是世界上第一个也是唯一一个完全支持Unicode输入和Kruti Dev（Mangal）输出格式转换的转换器。它基于人工智能技术实现，免费提供给所有人使用。它可以将Unicode Mangal字体的文本转换为Krutidev字体的文本，对于政府官员、翻译人员、内容创作者、网页开发人员和记者来说非常实用。
CodeScope旨在成为技术和营销行业专业人士的必备工具，通过持续创新、用户中心设计和战略合作，帮助您构建AI应用、加速开发并实现市场增长。主要优点包括：快速开发流程、安全编码、SEO报告、自定义API构建器、无头CMS等。
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VMind 是智能可视化组件，基于规则算法、机器学习、大语言模型等多种方式提供智能化接口，最大限度降低开发者的心智负担。
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Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
即梦Dreamina是一款结合了AI技术的在线创作平台，它通过图片生成、智能画布和视频生成等功能，帮助用户将创意转化为视觉作品。该产品的主要优点在于简化了设计流程，使得非专业人士也能创作出高质量的图片和视频。产品背景信息显示，它由深圳市脸萌科技有限公司开发，定位于为广大创意工作者提供便捷的设计服务。目前产品提供免费试用，具体价格信息未在页面中明确。
Project Bernini 是 Autodesk 研究项目，旨在开发用于设计和制造行业的生成式人工智能。该模型能够从多种输入（包括 2D 图像、文本、体素和点云）快速生成功能性的 3D 形状。Bernini 模型专为专业几何工作流程设计，可以生成给定输入的多个功能性变体。Autodesk 致力于创建可以用于建筑、产品设计、娱乐等多个用例的生成模型，专注于生成功能性 3D 结构，因为这些模型的输出必须在现实世界中工作，以满足设计师的意图。
Chat GPT Side Bar是一个插件，可以在浏览网页时，在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能，包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT，提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具，使用大型语言模型（如ChatGPT）自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用，例如matplotlib、seaborn、altair、d3等，并与多个大型语言模型提供商（ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等）一起使用。它包括四个模块：摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力，实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
evyAI是一个AI助手，能够智能地为你创建个性化评论、帖子和回复。它可以帮助你节省时间和精力，在社交媒体上提升可见度，建立信誉和网络机会。
RIZZ是一款AI驱动的约会助手应用，它利用先进的GPT技术为用户生成个性化的回复，帮助用户在约会、社交或专业沟通中留下深刻印象。产品通过分析用户的沟通风格，理解用户的语气、幽默感和词汇量，生成反映用户个性的回复。RIZZ的主要优点在于其个性化和适应性，它不仅能提升用户的沟通技巧，还能增加用户的魅力，帮助用户建立持久的联系。
Sonio是一款AI驱动的软件，旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究，提升团队技能，同时减少IT维护成本，提供现代化的集中解决方案。
ibisPaint 是一款专业的绘画应用，旨在帮助用户轻松创作出精美的绘画作品。该应用提供了各种绘画工具和功能，如画笔、颜色调整、图层管理等。用户可以通过该应用绘制插画、漫画、动画等作品，适用于艺术爱好者、插画师、漫画创作者等。ibisPaint 在用户群体中享有良好的口碑，是绘画领域的热门应用之一。
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。
