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戴尔与Nvidia共同打造AI工厂，扩大与Hugging Face、Meta和微软的合作
戴尔技术在年度戴尔技术全球峰会上宣布了一系列新的生成式人工智能能力。戴尔AI工厂是公司的新战略，旨在帮助企业更简单、更安全、更经济地采用AI。Chhabra表示:“这使组织能够将各种AzureAI服务，如语言、翻译、语音、文件智能和视觉等，更接近大多数位于本地的数据。
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荐 AI日报：百度搜索11%结果由AI生成；腾讯混元支持生成16s视频；谷歌发布开源视觉语言模型PaliGemma；Hugging Face承诺免费提供1000万美元GPU计算资源
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解：https://top.aibase.com/1、李彦宏：百度搜索已有11%结果由AI生成在百度2024年第一季度财报电话会上，百度创始人李彦宏深入探讨了公司的业务表现和未来发展方向，强调人工智能技术对用户体验的推动�
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Hugging Face承诺免费提供1000万美元GPU计算资源，帮助小型开发者对抗大型AI公司
机器学习公司HuggingFace承诺投入1000万美元的GPU计算资源，帮助开发者和初创公司对抗大型人工智能公司。HuggingFace的首席执行官ClemDelangue表示:“我们很幸运能够投资社区。通过对开源开发者的承诺，我们期待看到大家在合作和透明的神下创造出什么样的新东西。
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Hugging Face开源机器人代码库LeRobot，AI机器人研发迎来新纪元
AI初创公司HuggingFace宣布开源其机器人工具包LeRobot，这一举措标志着AI机器人研发领域迎来了重大利好。HuggingFace已成功吸引前特斯拉科学家RemiCadene加入，领导这一新的开源项目。这一开源精神和对社区的贡献预示着AI机器人技术将进入一个快速发展的新阶段。
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Hugging Face 发布医疗任务评估基准Open Medical-LLM
HuggingFace发布了一项名为OpenMedical-LLM的新基准测试，旨在评估生成式人工智能模型在健康相关任务上的表现。该基准由HuggingFace与非营利组织OpenLifeScienceAI和爱丁堡大学自然语言处理小组的研究人员合作创建。测试生成式人工智能工具在实验室中的性能如何转化为医院和门诊诊所的实际情况，以及这些结果可能随时间变化的趋势，都是异常困难的。
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可以在手机上用开源模型了！Hugging Face发布手机应用Hugging Chat
HuggingFace最近发布了一款名为“HuggingChat”的iOS客户端应用，为用户带来了便捷。用户现在可以在手机上访问和使用HuggingFace平台上托管的各种开源模型。HuggingFace的这一创新举措，再次展示了其在语言模型领域的领先地位和对用户需求的关注。
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更小更强大！Hugging Face发布8B开源视觉语言模型Idefics2
HuggingFace首次发布了其Idefics视觉语言模型，该模型于2023年首次亮相，采用了最初由DeepMind开发的技术。Idefics迎来了升级，新版本Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别能力。Idefics2的发布是AI繁荣持续推出的许多多模态模型之一，包括Reka的新Core模型、xAI的Grok-1.5V和Google的Imagen2。
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Hugging、英特尔发布文生图一致性解决方案——SPRIGHT
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中，一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集，以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
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Hugging Face Course官网体验入口 Hugging Face平台API使用方法教程
HuggingFaceCourse是一个由HuggingFace官方提供的教育资源，旨在帮助用户学习和掌握HuggingFace平台的各种工具和API。对于对自然语言处理、机器学习和人工智能感兴趣的开发者和研究人员来说，这是一个非常有益的学习平台。这是提升您自然语言处理技能的绝佳途径。
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荐 OpenAI官宣开源Transformer Debugger！不用写代码，人人可以破解LLM黑箱
【新智元导读】刚刚，OpenAI超级对齐团队负责人官宣开源Transformer调试器。研究人员不用写代码，就能快速探索LLM的内部构造了!AGI真的越来越近了!为了确保人类不被AI杀死，在解密神经网络/Transfomer黑箱这一方面，OpenAI从未停下脚步。研究人员使用了了几个附加指标的组合:不过研究人员也表示，希望从Transformer上训练的稀疏自动编码器中，为字典学习解决方案确定更好的指标。
