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AI日报精选:1)百度开源文心大模型4.5系列,含10款新模型,性能优异;2)通义千问发布多模态模型Qwen-VL,支持图文交互;3)阿里开源3亿参数多模态模型Ovis-U1;4)华为开源盘古7B稠密和72B混合专家模型;5)美图MOKI推出AI创意广告功能,一键生成专业视频;6)谷歌Gemini 2.5 Pro API重新免费开放;7)豆瓣上线"深入研究"AI功能;8)小米"AI百宝箱"结束内测;9)北京智研院开源多模态系统OmniGen2;10)知乎升级"直答"知识库功能。
据知名分析师郭明錤爆料,苹果将首次推出推廉价版MacBook,预计在今年年底,或明年初开始量产,也会在明年正式上市。 产品规划与以往的MacBook有很大不同,尤其是处理器将采用A18Pro,将移动端芯片应用在笔记本上。 采用较小的尺寸,配备13英寸屏幕,并且主打多彩外壳,包括银色、蓝色、粉色、黄色。 从性能上来说,A18Pro应对日常主流的办公和学习完全没问题,也能与�
在外观设计方面,iPhone17Pro系列将采用横向大矩阵DECO。后置三摄被安排在左侧,闪光灯和LIDAR激光雷达扫描仪则位于矩阵相机右侧,整体外观与小米11Ultra有几分相似。 核心配置上,iPhone17Pro系列也有显著升级。该系列将首次配备12GB内存,并搭载全新的A19Pro芯片。与A18和A18Pro芯片相比,A19系列芯片将采用台积电第三代3nm制程N3P工艺。据相关数据,在相同功耗条件下,N3P工艺能使
去年4月,我们曾经在《这个 AI 赛道,一个月内融资4笔,一大半的创始人是华人》选题中观察过 AI 视频赛道,彼时赛道 Top 级玩家还是 Pika、Pixverse、Haiper 等华人创企。
6月18日,亚洲科技盛会MWC上海开幕。中国智能导览品牌IndoorLink携旗舰无线讲解器亮相,凭借500米超距抗干扰传输、智能多团队协作系统及全场景适配能力成为展会焦点。其搭载RangeBoost技术实现500米无障碍稳定传输,信号穿透力达普通设备2.6倍。创新智能信道管理系统支持999+无限频道和300+设备同步运行,毫秒级跳频规避干扰,确保多语种分组导览"零串频"。产品通过国际认证,已服务全球30国,在巴塞罗那MWC经5000人次极限考验。同时推出主副双讲+同声传译系统,支持12种语言实时翻译,助力跨国企业打破文化壁垒。安全方面通过本安防爆认证,成为业内首款可进入石化车间的讲解设备。这款承载30多项专利的中国声学方案,正重塑知识传播边界。
【AI日报】今日AI领域重要动态:1)月之暗面发布Kimi-Researcher智能体,多轮搜索推理能力超越谷歌和OpenAI同类产品;2)MiniMax推出Voice Design功能,支持多语言/音色组合;3)火山引擎上线AI智能域名推荐功能;4)Anthropic强化VSCode集成;5)Google推出Gemini2.5Flash-Lite模型,可实时生成交互界面;6)苹果拟300亿美元收购AI公司Perplexity;7)月之暗面开源Kimi-2506多模态模型;8)Firecrawl将推出开源问答引擎Fireplexity;9)银河通用机器人获宁德时代10亿元融资;10)字节跳动发布DreamActor-H1视频生成系统;11)Google推出开源实时音乐生成模型Magenta RealTime;12)开源AI设计工具Jaaz发布。
博主数码闲聊站爆料,iQOO 15定制了一块三星2K直屏,屏幕尺寸是6.85英寸,支持LTPO,搭载Pol-less去偏光技术,还有AR扛眩光膜。 他还爆料,iQOO 15的这块屏幕是子系旗舰中成本最高的一块屏幕。
微云全息(NASDAQ:HOLO)开发了新型区块链治理博弈模型(BGGM),通过去中心化网络设计有效防御攻击。该模型结合随机博弈理论和波动理论,分析攻击者行为模式,优化网络防护策略。研究显示,BGGM能提升区块链安全性和稳定性,为首次代币发行(ICO)和新链服务提供安全保障。微云全息将持续优化该模型,推动区块链技术发展,为用户带来更安全可靠的体验。
DigitalOcean与AMD达成合作,将推出搭载AMD Instinct MI300X GPU的云服务器,支持AI/ML/HPC工作负载。该GPU具备192GB HBM3内存,能完整加载数十亿参数模型,显著提升训练和推理效率。服务定价每小时1.99美元起,支持1-8个GPU配置,并与Kubernetes无缝集成。未来还将推出MI325X GPU,并面向中国市场提供服务。此次合作旨在为开发者提供经济高效的AI开发解决方案,简化云端GPU部署流程。
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型,通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法,显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题,并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异,同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度,还为区块链安全领域带来了新的技术突破。