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2024 QS排名发布：计算机MIT霸榜，清华11，北大15
2024QS世界大学学科排名出炉了!在计算机科学专业排名中，MIT、卡内基梅隆大学、斯坦福大学占领了世界前三席，中国大陆有8所高校进入百强，清华大学排名最高，并列第11。2024QS世界大学学科排名来了!总体和23年变化不大。国际研究网络国际研究网络指数反映了院校通过与其他高等教育机构建立可持续的研究合作关系，使其国际研究网络地域多样化的能力。
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Rewind推创新可穿戴AI设备Limitless 实现全天候对话记录与个性化AI互动
Rewind公司近日推出了一款名为Limitless的可穿戴AI设备，这是一款设计精巧的吊坠，既可以作为时尚的项链佩戴，也可以通过磁性扣子轻松附着在衣物上。这款设备的核心功能是全天候记录用户与他人的对话内容，并具备记忆功能，让用户能够随时回顾和询问AI关于自己的所有信息。用户还可以选择订阅LimitlessPro服务，以每月19美元的价格获得无限的AI功能。
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品牌女装服饰加盟，mithworld妙趣横生的春夏主旋律
原创设计品牌mithworld2024秋冬系列以【游园会·wonderland】为主题，籍时装创造出逸趣横生的聚会场景，将绚丽春夏的不同温度与色彩收集，来和mithGIRLS一起探索自由恣意的魅力，从生活灵感中感思，构建内心自在丰盈。18℃音符之夜春夏微凉的夜空，漫天烟花璀璨绽放，烟火星辰，音乐开启春日序章，mithworld以春日“音乐节”为灵感，为女孩们描绘18℃音符之夜的盛世美景。她将通过努力留住这瞬息万变的美丽成为永恒。
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DevTA Solutions Private Limited成为阿布扎比航天城全球生态链首批合作伙伴
DevTASolutionsPrivateLimited与洲际航天科技集团有限公司达成战略合作协议。DevTASolutions已成为阿布扎比航天城全球生态链的首批合作伙伴之一。在此次合作中，DevTASolutions将提供先进的卫星核心产品和技术支持，洲际航天将利用其全球化的商业空间平台和广泛的合作伙伴网络，将产品拓展到更广阔的市场。
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MIT研究员推新AI图片生成框架DMD：AI 单步生成高质量图像 速度快30倍
在当今人工智能时代，计算机可以通过扩散模型生成自己的“艺术”，逐步向嘈杂的初始状态添加结构，直到清晰的图像或视频出现。扩散模型突然变得异常受欢迎:输入几个词，即可体验现实与幻想交汇的梦幻景象。当前版本使用StableDiffusionv1.5作为教师模型，学生继承了一些限制，如渲染文本和小脸部的细节描绘，这表明更先进的教师模型可能进一步提升DMD生成的图像。
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用Vision Pro实时训练机器狗，MIT博士生开源项目火了
VisionPro又现火爆新玩法，这回还和具身智能联动了~就像这样，MIT小哥利用VisionPro的手部追踪功能，成功实现了对机器狗的实时控制。不仅开门这样的动作能精准get:也几乎没什么延时。作者本人也在论文中写道:最后，提醒一下，如果你想上手试一试这个开源项目，那么除了必备一台VisionPro之外需要准备:苹果开发者账户VisionPro开发者配件安装了Xcode的Mac电脑嗯，看样子还是得先让苹果赚一笔了。
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MIT博士生用Vision Pro实时训练机器狗 开源项目Tracking Steamer火了
MIT博士生利用VisionPro开源项目成功实现了对机器狗的实时训练。TrackingSteamer这一应用程序通过追踪人类动作，并将数据传输到其他机器人设备，为未来与机器人互动提供了新方式。虽然项目需要使用VisionPro设备和开发者配件，但这不影响人们对其开源项目的兴趣和关注，展现了对未来科技发展的热切期待。
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UnlimitedBG官网体验入口 AI图像处理去背景抠图工具使用方法教程指南
UnlimitedBG是一款AI驱动的工具，可在几秒钟内自动删除图像背景，实现专业品质的效果。了解更多关于UnlimitedBG和开始您的图像处理之旅，请访问UnlimitedBG官方网站。
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外媒聚焦TRON亮相MIT金融科技大会 TRON Builder Tour 2024首站启幕
TRON在麻省理工学院桑伯格会议中心举行的MIT金融科技大会上精彩亮相，并在该校成功举办开发者社区活动TRONBuilderTour，吸引了包括金融时报、美联社及费加罗报等在内的全球知名媒体高度关注。这一活动是TRON黑客松大赛第六季启动以来的首场，也预示着TRON将在全球范围内进一步扩大其开发者活动，以促进学术机构更广泛地了解和参与区块链技术。TRON拥有全球领先的USDTether稳定币流通量，自2021年4月以来超越以太坊，进一步巩固了其在区块链领域的领先地位。
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LangSmith官网体验入口 LLM AI应用开发平台如何使用教程指南
LangSmith是一个统一的DevOps平台，专门用于开发、测试、部署LLM应用程序。它提供端到端的解决方案，支持LLM应用全生命周期，适用于构建基于LLM的ChatGPT等AI助手应用的开发者。谁需要使用LangSmith?构建基于LLM的AI助手、ChatGPT应用的开发者需要调试、测试、持续部署LLM应用的团队LangSmith的典型应用场景使用链路追踪分析一个提示调用链路的细节通过提示工具，让非技术人员参与提示内容的编写利用数据集功能构建回归测试集，持续评估应用质量一键将应用部署上线，进行真实环境验证LLM应用开发平台的技术原理链路追踪:捕获并显示LLM应用中的组件交互细节提示工具:基于版本控制协作构建提示数据集:通过样本构建测试集，评估模型性能自动部署:使用Docker等技术打包应用并部署LangSmith的关键优势端到端支持:覆盖开发、测试、部署全流程提高效率:快速迭代开发、调试和测试保证质量:大规模评估，确保交付稳定可靠的LLM应用易于上手:简化了LLM应用的开发、部署过程如何使用LangSmith在平台上开发LLM应用程序使用追踪调试程序，修正错误构建提示，评估应用质量一键部署应用，进行线上验证想深入了解LangSmith，请访问其官网。
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LangChain 的 LLM 应用开发平台LangSmith正式开放
LangChain的LLM应用开发平台LangSmith正式开放给了所有人使用，同时宣布获得了Sequoia领投的A轮融资。LangSmith是一个统一的DevOps平台，用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。无论您是初学者还是专业开发人员，LangSmith都能帮助您快速、高效地构建和部署LLM驱动的应用程序。
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MIT最新研究：纯文本模型也能训练出视觉表征 用代码就能作画
MIT计算机科学与人工智能实验室的研究人员进行了一项有趣的研究，通过评估语言模型的视觉能力，揭示了纯文本模型训练视觉概念表征的新可能性。他们使用代码非图像进行渲染和表示，成功地教会语言模型生成和理解复杂的视觉概念。这为未来发展更强大的纯文本模型提供了启示，有望推动语言模型在视觉领域的更广泛应用。
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荐 MIT新研究：打工人不用担心被AI淘汰！成本巨贵，视觉工作只有23%可替代
【新智元导读】MIT计算机科学与人工智能实验室的一项研究发现:不用担心视觉AI会很快淘汰人类打工人，因为对于企业来说，它们实在是太贵了。人工智能会抢走我们的工作吗?如果你每天都看硅谷高管谈论着当今尖端的AI技术，可能会觉得答案是肯定的，并且会很快发生。AI对于就业和劳动力市场的影响，短时间内还很难达成共识。
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MIT和谷歌提出新AI框架Health-LLM:利用可穿戴传感器数据为健康预测任务调整LLM
MIT和Google的研究人员共同提出了一种名为Health-LLM的新型人工智能框架，旨在将大语言模型应用于健康预测任务，利用可穿戴传感器的数据。该框架的提出标志着健康领域在可穿戴技术和人工智能的交叉点上取得了重大突破。这为以更加可访问和可扩展的方式应用先进的医疗保健分析打开了新的可能性，从为个性化医疗的更广泛目标做出了贡献。
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MIT研究:AI尚不会取代你的工作，因为它还是太昂贵了
随着人工智能技术的飞速发展，人们对工作安全性的担忧也逐渐升温。麻省理工学院的一项新研究表明，目前部署这项技术的成本可能使得雇主更倾向于保留现有员工，至少在当前情况下是这样。尽管这项研究未考虑其他AI用途，如文本生成，但研究人员设想他们的框架可以用于研究计算机视觉以外的其他领域。
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MIT研究人员利用人工智能识别可杀灭耐药细菌的抗生素
随着细菌不断进化以抵抗抗生素的影响，细菌感染的治疗变得更加具有挑战性。过度和滥用抗生素使“抗生素耐药”问题变得更加严重。根据MIT研究的主要合著者之一FelixWong的说法，该研究将帮助“打开黑匣子”，帮助其他研究人员了解深度学习模型的工作原理。
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何恺明与MIT合作推出自条件图像生成框架RCG
何恺明与MIT合作推出的自条件图像生成框架RCG在学术圈引起关注。这一框架成功填补了长期存在的有条件和无条件生成任务性能差距，取得了ImageNet-1K数据集上无条件图像生成的新SOTA成绩。何恺明与MIT的合作研究为无条件图像生成领域带来了新的突破，RCG框架的成功应用表明自条件图像生成模型具有巨大的潜力，可能预示着这一领域新时代的到来。
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MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练会让中度模型“结构顿悟”
最新研究指出，经过过度训练，中度的Transformer模型能够展现出结构性泛化能力，这一现象被称为"结构顿悟"。在自然语言处理中，先前的研究认为像Transformer这样的神经序列模型在泛化到新的结构输入时难以有效地捕捉句子的层级结构。这一发现有望在未来的深度学习研究中引起更多关注，为模型设计和训练策略提供指导。
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奏响mithworld沵媞甜酷旋律，燃启快乐旅程
十一月进入尾声，2023年亦进入尾声，我们即将告别过去的一年，迎来新的未来。是一个古老的词汇，却在时光的长河里不断循环往复，年年岁岁，迸发出不一样的欢喜和愉悦。她将通过努力留住这瞬息万变的美丽成为永恒。
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MIT与Adobe联手开发DMD：生成图像质量媲美Stable Diffusion ，速度快30倍
MIT和Adobe的研究人员最近提出了一种新颖的人工智能方法，称之为分布匹配蒸馏，该方法旨在将扩散模型转化为一步图像生成器，从显著提高图像生成的效率和质量。据称他们的一步生成器在生成逼真图像方面不仅与StableDiffusionv1.5相媲美速度更快30倍。这一研究为图像生成领域带来了崭新的可能性，通过创新的方法，使得生成模型在效率和质量方面都取得了显著提升。
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MIT新创公司Liquid AI融资近4千万美元，希望构建新型液态神经网络人工智能
LiquidAI，一家由MIT孵化的新兴公司，近日成功完成了一轮接近4千万美元的种子轮融资，其目标是构建一种全新类型的人工智能，被称为液态神经网络。这一创新性的技术基于液态神经网络架构，旨在提供更为精简、可解释且动态适应的人工智能系统。该公司希望通过商业化液态神经网络技术，竞争构建GPT模型的基础模型公司，致力于打造超越传统GPT的最佳新型Liquid基础模型。
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MIT和Google研究StableRep新技术:使用合成图像训练AI图像模型
MIT和Google的研究人员近期开发了一项名为StableRep的新技术，旨在利用由AI生成的图像来训练更加详细和高效的AI图像模型。这项技术被应用于开源文本到图像模型StableDiffusion，取得了一系列显著的成就。MIT和Google的这一研究成果代表着AI图像生成领域的一次创新，尽管存在一些缺陷，但其对于高质量图像的生成提供了新的方法和思路。
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首次亮相Web Summit后，欧洲科技界的社交媒体上刷爆了“阿里国际站”
“尤其对阿里国际站总裁张阔说的把AI整合进电商的实践印象深刻！”“他有关AI与外贸平台全链路融合的观点特别有启发，尤其是关于做电商的创新方法与实践！但新外贸人，却已经在通过跨境电商B2B面向全球客户，让客户主动找上门。
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MIT研究团队发布MechGPT：力学与材料建模的语言先锋，跨足多领域、尺度和模态
MIT的研究人员在力学和材料建模领域取得了重要突破，推出了一款名为MechGPT的语言模型。该模型不仅能够桥接各种尺度、学科和模态能够高效地从科学文本中提取关键信息。作为语言模型领域的先锋，MechGPT的出现标志着语言模型动态演变的里程碑，为知识提取开辟了新的领域。
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科技、外贸圈年度最值得看的演讲 阿里国际站总裁张阔缘何在Web Summit上讲这4个故事？
在欧洲最大科技峰会WebSummit上首次有中国公司登上主舞台阿里巴巴国际站张阔讲述的这四个故事值得每个外贸人关注！作为欧洲最大的科技峰会，WebSummit的主舞台是马斯克、霍金等都曾出席演讲的讲坛。这样的故事、连同他们背后的技术，正是欧洲顶级科技峰会WebSummit首次邀请一家外贸科技平台登上主舞台演讲的原因。
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又一MIT博士后当选2023年欧洲工程院院士
欧洲工程院官方eae.edu.eu公布，BerntSchiele当选2023欧洲工程院院士。BerntSchiele是德国领先的计算机科学家，也是计算机视觉和感知计算方面的权威。他们需要积极参与欧洲工程院的各项活动和项目，为全球工程界的协作和创新做出贡献；他们需要积极参与欧洲工程院的各项报告和建议，为全球各界政府和社会提供科技智慧支持和政策指导；他们需要积极参与全球工程教育和人才培养，为培养下一代的工程师和科学家做出努力；他们需要积极参与国际交流和合作，为促进全球工程科技的发展和创新做出贡献。
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欧洲最大科技峰会Web Summit首次出现外贸平台：科技已成驱动全球贸易的重要力量
11月14日，在欧洲最大的科技峰会WebSummit主舞台上，首次出现了中国公司的身影。当天阿里巴巴国际站总裁张阔在WebSummit上做了主题演讲，讲述了中国科技公司用新技术支撑中小企业参与全球贸易的故事。这也正在越来越成为全球科技领域的焦点。
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新西兰MitoQ四展进博，持续发力细胞科技产业发展
2023年11月13日，上海——近日，新西兰MitoQ以全新形象亮相第六届中国国际进口博览会，其首席执行官MaharaInglis先生和中国区业务负责人ZoeLi女士领衔的强大团队亮相展会，多维度展示MitoQ的细胞健康方案及科研成果，为消费者赋能细胞健康，助推行业高质量发展。本届中国国际进口博览会于上海举办，汇聚了来自全球的优秀企业、创新产品和前沿科技。*MitoQ细胞健康全系列产品为膳食补充剂，不能替代药品治疗或者预防疾病，不能替代规范饮食。
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清华、中科院、MIT联合提出Co-Pilot人机交互框架 首次用语言模型作为辅助驾驶
清华大学、中国科学院、MIT的科研人员联合研究人员对于大语言模型在人机交互领域中的应用进行了研究，设计了一种名为Co-Pilot的人机交互框架。该研究首次尝试用语言模型作为辅助驾驶，以描述的方式来控制行动轨迹，同时能够符合用户的轨迹意图。这表明了Co-Pilot架构在自动驾驶人机交互领域具有良好的应用前景。
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MIT等机构推出数据溯源平台 解决AI领域的数据透明危机
研究人员来自麻省理工学院、CohereforAI以及其他11个机构，他们共同发布了DataProvenancePlatform，旨在应对AI领域的数据透明危机。这一平台的推出旨在解决AI模型训练数据集的来源和使用透明度不足的问题，这是当前AI领域亟待解决的挑战之一。这一举措也将有助于减少AI模型中的潜在问题，如偏见、数据泄漏和法律风险，为AI技术的广泛应用提供更可靠的基础。
