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AI时代,会议室的良好拾音和区分说话人技术,是实现语音转文字、字幕翻译和智能纪要等能力的前提。4月17日,腾讯会议天籁实验室发布腾讯天籁inside3.0升级,在腾讯AILab多项技术加持下,推出16mic多模态人像分割解决方案,具备智能音幕功能,能够精准区分和定位会议室里的发言人,并升级了去混响效果。腾讯会议已经广泛服务金融、互联网、教育、医药、工业制造等行业,包括中国人民银行、清华大学、国家电网、中国交建、中国银行、美的、卫龙、国泰君安证券、北京朝阳医院等众多企事业单位,在多个行业的头部客户渗透率超过50%。
纷享销客CRM平台服务体系再获市场认可,正式通过第三方安永华明会计师事务所的严格审计,获得SOC1TypeⅡ和SOC2TypeⅡ鉴定报告!【报告简介】SOC报告是由专业的第三方会计师事务所依据美国注册会计师协会的相关准则出具的服务机构内部控制相关的独立系列报告,被国际云服务业界广泛认可。SOC1TypeⅡ报告:SOC1报告着重于评估与财务报告流程有关的控制,TypeⅡ与TypeⅠ报告具有相同的意见,但比TypeⅠ增加了有关操作有效性的意见,以达成相关的控目标。它是基于ISO/IEC27001:2013信息安全管理体系基础上建立、实施的扩展管理体系,规定了建立、实施、维护和持续改进隐私相关所特定的信息安全管理体系的要求。
可口可乐公司与微软签署了一项价值11亿美元的协议,旨在改善其云计算并在全球范围内采用科技巨头的生成式人工智能能力。这项为期五年的“战略合作伙伴关系”将使可口可乐和微软共同尝试新技术,例如AzureOpenAI服务,以开发“创新的生成式人工智能用例,涵盖各种业务功能”。我们讨论的是能源效率、水资源效率、换线效率,这不仅从运营角度提高了生产率,也提高了�
据techcrunch报道,一位了解该交易的可信消息人士透露,xAI是埃隆·马斯克成立10个月以来人工智能巨头OpenAI的竞争对手,即将完成融资60亿美元,投前估值为180亿美元。除非交易条款发生变化,否则这笔交易将让投资者获得该公司四分之一的股份,预计将在未来几周内完成。他公开批评了OpenAI的联合创始人SamAltman,并提议OpenAI改名为ClosedAI。
Ideogram的最近一次更新为用户带来了一系列显著的改进和新功能,旨在提升图像生成的质量和用户体验。以下是对这些更新内容的详细介绍:产品入口:https://top.aibase.com/tool/ideogram-ai1、增强的文字渲染和照片写实效果:文字渲染:Ideogram通过优化算法,减少了文字渲染过程中的错误率,提高了15%的准确度。随着人工智能技术的不断进步,Ideogram将继续引领图像生成领域的创新和发展�
马斯克旗下的人工智能公司xAI传来了振奋人心的消息,该公司即将完成一笔高达60亿美元的融资交易,标志着人工智能领域又迎来了一次重磅的资本运作。这一轮融资不仅将显著提升xAI的资金实力,更将使其估值飙升至惊人的180亿美元,展现了公司巨大的发展潜力。我们有理由相信,在不久的未来,xAI将凭借其强大的技术实力和市场竞争力,成为人工智能领域的佼佼者。
人工智能编码辅助初创公司AugmentInc.今日宣布完成2.27亿美元的B轮融资,投后估值达9.77亿美元。本轮融资由SutterHillVentures、IndexVentures、InnovationEndeavors、LightspeedVenturePartners和MeritechCapital等投资机构参与。该公司正是凭借这种独特优势,致力于改变软件开发的完成方式。
快科技4月17日消息,据媒体报道,日前,大众汽车CEO与德国代表团一同前往中国进行了访问。在接受采访时,大众汽车CEO贝瑞德对传统车企如何看待中国速度这一问题进行了回应。贝瑞德表示:大众汽车也希望跟上当前这种节奏。目前,大众汽车正与小鹏汽车共同开发两款中级车,其开发周期仅为30多个月,相较于传统车企,开发流程缩短了30%。一些竞争对手认为传统车企无法达到新势力的速度,主要是因为其在作出重要决策时需向企业总部进行请示。然而,在大众集团,情况已经有所改变。我们将根据中国市场的实际情况做出快速反应,并在本土进行零部
谷歌的AI业务负责人表示,该公司将在未来投入超过1000亿美元开发人工智能技术,这是硅谷正在进行的投资竞赛的又一迹象。在温哥华举行的TED大会上,谷歌DeepMind首席执行官DemisHassabis被问及有关微软公司和OpenAI正在规划的一台名为“星门”的潜在价值1000亿美元的超级计算机的问题。”OpenAI的ChatGPT引发的全球兴趣表明,公众已经准备接受人工智能系统,即使这些系统仍然存在缺陷和错误。
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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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。
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