财报显示，腾讯Q3总收入805.95亿元，同比增长23.6%，其中“其他业务”收入202.99亿元，同比增长69%...腾讯Q3财报中特别提到，本季度云服务收入同比三位数百分比增长（即超过100%）、环比两位数百分比增长，2018年前三个季度腾讯云服务的收入超过60亿元...但在9月30日腾讯调整组织架
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腾讯云
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9月18日，腾讯云联合信通院正式发布国内首个金融行业大模型标准。该标准涵盖了金融大模型的关键能力要求，包括场景适配度、能力支持度和应用成熟度三大方面。腾讯云还与头部金融机构合作，共建了近百个定制化风险控制模型。
9月21日，腾讯云与方舟健客在H2H医疗服务生态大会上正式签署战略合作协议。此次战略合作涵盖云基础设施、用户私域运营、医学科普内容以及AIGC等多个领域，将共同塑造慢性病服务领域的新标杆。腾讯云表示，未来将不断通过多项自研AI技术及行业大模型能力，推动数智人等更多PaaS、SaaS产品升级，助力客户构建专属大模型及智能应用，加速模型产业落地。
腾讯云在2023上海国际消费电子技术展上展示了多款AI和GC产品。腾讯云智能展示了全新的AI绘画产品，它依托腾讯优图实验室自研的AI绘画模型，提供AI图像生成与编辑技术API服务，用户能够轻松地根据输入的文本或图片，智能创作出与输入信息相关的图像内容。用户可以在腾讯云官网通过公有云API接入，或者直接使用腾讯云智能图像创作平台，开启创作之旅。
天津医科大学总医院与360亿方云达成合作，引入企业云盘，搭建安全的文件在线存储和管理平台，在多网络隔离机制下，实现安全高效的文件跨网络传输。天津医科大学总医院始建于1946年，是当时的全国五所大型中央医院之一。我们还将继续深入打磨行业方案，为更多医疗行业客户的团队协作与信息资产管理提供助力。
9月18日，2023可信AI大会暨南京人工智能产业发展大会成功召开。腾讯云作为推动行业大模型发展的核心单位，联合信通院正式发布国内首个金融行业大模型标准，为金融行业智能化的高质量发展提供了重要支撑，为全面促进大模型安全合规和可信发展提供了重要保障。腾讯云将继续积极推动行业大模型标准制定，加速金融行业应用落地，为金融行业的数字化转型提供有力支持。
物产中大化工集团正式引入360亿方云企业云盘，通过私有化部署，实现全集团文档安全存储及管理、公司内部和外部供应商之间的高效协作办公。物产中大化工集团有限公司成立于2005年，公司控股股东物产中大集团股份有限公司是浙江省属特大型国有控股企业集团，中国供应链集成服务引领者，连续12年入围《财富》世界500强。截至2022年底，360亿方云已经为20多个行业的560000企业用户提供文件存储、文件共享、文件在线协同编辑、文件安全管理等服务，其中包温州市人民医院、浙江大学、厦门大学、南京航空航天大学、中国矿业大学、厦门大学、中南民族大学、中建二局、中建四局、中建八局、中国葛洲坝集团、中国铁建大桥工程局、中国水利水电第七工程局、中交上海航道局、春秋航空、江淮汽车集团、鄂尔多斯集团、之江实验室、泸州老窖、晶科能源、通威太阳能等众多知名客户。
9月24日消息，今日腾讯集团官方微信宣布启动青云计划，在全球范围内招募一批顶尖技术学生，通过公司平台培养属于中国的互联网科技人才。青云计划提供全面定制化的培养和极具竞争力的薪酬，在腾讯核心业务中深度参与最前瞻性的技术课题。可深度参与AI、大数据、安全、多媒体、数据库、硬件/基础设施、游戏引擎等10 技术领域、70 技术课题，包括混元大模型。毕业于2021年9月-2024年8月的博士、2023年9月-2024年8月的本硕同学均可投递简历应聘“校园招聘-青云计划专项”。对于青云计划，腾讯表示希望以此为连接触点，推动青年人才与科技创新?
凤凰网科技讯北京时间9月28日，埃隆马斯克旗下SpaceX已经拿下了美国太空部队的第一份合同，根据该公司的新“星盾”计划为军方提供定制卫星通信。这份合同进一步扩大了马斯克作为国防承包商的角色。SpaceX有能力也有意愿因马斯克的突发奇想中断他们的服务，目的是束缚一个主权国家的自卫能力，我们对此深表关切。
今天，腾讯启动腾讯青云计划。在全球范围内招募一批顶尖技术学生，通过腾讯的平台培养属于中国的互联网科技人才。腾讯将提供丰厚的回报和工作资源配套，业务技术负责人提供日常实时业务辅导，参加国内外技术顶尖峰会，参访标杆企业、科研实验室等有学界、业界深度交流、合作。
近日，有网友发现腾讯QQ表情包保存功能已无法保存为本地图片，类似于微信的表情包保存功能。腾讯QQ官方反馈页面上显示，这一功能限制是基于对表情版权的保护，因此不再支持表情下载到本地。经过测试发现，用户在更新到最新的QQ 8.9.80版本后，就会出现这一表情包保存限制，而此前的QQ版本仍然可以下载表情包到本地图片。 腾讯QQ 8.9.80版本带来了新互动标识，并提升了�
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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