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首尔地方法院周四驳回了两家软件公司要求微软赔偿经济损失的诉讼请求。
近日,电脑尚未升级到win10系统的用户,正在饱受微软强制升级win10系统的烦扰。针对微软这次的强制升级行为,中国网民在网络中对微软展开了口诛笔伐。同时,有公益人士在众筹平台“追梦网dreamore”开启了中国首次公益诉讼众筹,发动广大网民和公益人士的力量,针对微软这种行为提交诉讼至法院,试图汇集大众网民的力量以小博大,维护众多中国网民的权益。
北京时间2月2日消息,I/P Engine周四在曼哈顿联邦法院提出起诉,指控微软侵犯了I/P Engine的母公司Vringo的两位员工拥有的搜索专利技术,这些专利技术可以帮助各种网络搜索引擎以最有效的方式发布广告。
一家是世界上最成功的软件公司之一——微软,一家是做中文输入法、中文字库的国内中小软件企业——北京中易中标信息技术有限公司(以下简称“中易”)。由于知识产权纠纷,后者将前者告上了法院。一起在一审已判决微软败诉的官司,一起直到现在还没有提出赔偿额度的官司
5月12日消息,微软中国在东莞针对网吧业者的维权行动再度升级。来自东莞市动感网络通信有限公司(简称动感网络)法人代表黄沛洪的消息称,微软对其索赔的金额已经由60万升至158万。
4月22日消息,上海地方法院今日就微软公司诉大众保险股份有限公司使用盗版微软软件一案作出判决,原告大众保险需向微软公司赔偿217.28万元。
据国外媒体报道,微软因Windows XP正版增值计划(WGA)在美国华盛顿州地方法院遭到集体诉讼。诉讼称,微软WGA违反了消费者保护盒反间谍软件规定,可能向微软索赔500多万美元。
6月29日消息,历时1年以上的调查后,微软已准备好对广告点击欺诈(Click Fraud)团体提起第一次诉讼。
4月21日消息,美国犹他州的一位男子对微软、谷歌和比尔·盖茨提出起诉,索赔3000万美元,因为他的电子邮件账户被这些公司封锁了。
AI语音再进化,人耳还能听出AI和真人的差别吗?以上两段音频demo来自微软最近更新的AI语音角色“晓晓”。逼真、情绪到位、语气自然、断句近乎完美,是绝大多数网友听到“晓晓”声音时给出的评价。在技术抹平内容创作门槛的同时,内容创作也将前所未有的“卷”,如何打造差异化内容,是每一个创作者都需要思考的问题。
微软宣布在海外人工智能领域投资近100亿美元,旨在保持在这一关键市场中的领先地位。生成式人工智能被誉为新的工业革命,在硅谷掀起了一股科技风潮微软作为OpenAI的主要支持者,通过其ChatGPT项目取得了巨大成功,成为全球市值最高的公司。微软此举旨在加强其在全球人工智能领域的地位,为其未来的发展打下坚实基础。
微软发布了其2024财年第三季度财务报告,当季营收达到了惊人的619亿美元,折合人民币约为4481亿元,同比增长了17%。微软同样表现出色,实现了219亿美元的增长,涨幅高达20%,每股收益也达到了2.94美元,这一成绩全面超越了华尔街的预期。随着人工智能技术的不断发展和应用,微软有望在未来继续保持其领先地位,并继续为全球用户提供更优质、更智能的产品和服务。
【新智元导读】前段时间,微软公布并开源了最新一代大模型WizardLM-2,号称性能堪比GPT-4。还未上线一天,模型权重和公告全被删除了,原因竟是......上周,微软空降了一个堪称GPT-4级别的开源模型WizardLM-2。开发者们还需要耐心等待,微软团队承诺,会在测试完成后重新上线。
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�
4月23日晚,微软在官网开源了小参数的大语言模型——Phi-3-mini。Phi-3-mini是微软Phi家族的第4代,有预训练和指令微调多种模型,参数只有38亿训练数据却高达3.3Ttokens,比很多数百亿参数的模型训练数据都要多,这也是其性能超强的主要原因之一。Phi-3-medium的性能可媲美Mixtral8x7B和GPT-3.5,资源消耗却更少。
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、腾讯SaaS产品智能化升级全面接入混元模型腾讯宣布旗下协作SaaS产品全面接入混元模型,实现软件服务智能化。这些技术提升了视频分割精度和效率,降低了计算复杂度,对多个
微软推出了一款名为Phi-3系列的小型AI模型,该模型在AI领域引起了广泛关注。Phi-3系列中的Phi-3-mini模型,仅拥有3.8B参数,却在多项基准测试中超越了拥有8B参数的Llama3模型。微软的这一举措在开源社区中引起了热烈讨论,许多网友认为这给OpenAI带来了压力,需要OpenAI尽快推出GPT-3.5的后继产品以维持其在AI领域的领先地位。
Llama3发布刚几天,微软就出手截胡了?刚刚发布的Phi-3系列小模型技术报告,引起AI圈热议。其中仅3.8B参数的Phi-3-mini在多项基准测试中超过了Llama38B。对于开源小模型超过ChatGPT这回事,不少网友都认为压力现在给到OpenAI这边,需要赶快推出GPT-3.5的继任者了。
Meta发布超级彪悍的大语言模型Llama3之后,微软也很快推出了自己的新一代WizardLM28x22B,号称迄今最强大,完全超越Claude3OpusSonnet、GPT-4等竞品开源,但是马上又把它撤回去了。没有任何征兆,微软就删除了WizardLM2大模型的相关文件、代码一直没有任何公开解释。大模型幻觉产生的原因有很多,训练数据、预训练和对齐阶段、推理阶段都会出现缺陷。
微软亚洲研究院近期推出了一款革命性的人工智能工具VASA-1,这一工具的推出引起了业界和公众的广泛关注。VASA-1的独特之处在于,它能够将静态图像或绘画与音频文件结合,生成具有动态面部表情和头部动作的面孔。但令人惊讶的是,这一工具不仅适用于真实面孔的训练可以应用于艺术照片,如《蒙娜丽莎》等。
微软演示了VASA–1,这是一个基于静态图像、音频样本和文本脚本来创建人物讲话视频的框架,微软声称——这是正确的——这个框架太危险了,不适合向公众发布。这些由AI生成的视频,可以让人物以克隆的声音令人信服地配合脚本说话,正是美国联邦贸易委员会上个月警告的那种情形,之前已提出规则以防止利用AI技术进行冒充诈骗。随着这些技术变得越来越复杂,它们有�
微软已邀请部分新版必应用户测试“responsetone”功能/特性,允许用户切换“创意”、“平衡”和“精确”三种模式,呈现不同的聊天内容。目前SmallAI已全面接入微软必应模型,开放全体用户使用!www.smallai.chat介绍一下这三种功能/特性:1.“创意”:用户启用该模式之后,能够产生更多原创和富有想象力的回应,它的回答更像和你的好友聊天。用户除了通过点击屏幕上的图标进行切换模式之外,也可以通过命令的方式输入“Changemodeto…”进行调整。
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欧盟的反垄断监管机构已确认,微软对OpenAI的130亿美元重要股权不会引发正式调查。这标志着这家科技巨头的重大转变,使其能够避免在遵守欧洲并购法规后可能会实施的限制措施。通过与多个合作伙伴的互动,并在战略性投资中采取非所有权立场,微软试图在影响科技行业的国际规则迷宫中谨慎行事。
由微软亚洲研究院开发的VASA-1项目,是一项前沿的人工智能技术,它能够将单一静态图像和一段语音音频转换为逼真的对话面部动画。这项技术不仅能够实现音频与唇部动作的精确同步能够捕捉并再现丰富的面部表情和自然的头部动作,极大地增强了生成视频的真实感和生动性。所有在演示中使用的肖像图像,除了蒙娜丽莎外,都是由StyleGAN2或DALL-E-3生成的虚拟、不存在的身份
微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元,该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后,像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”,发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
微软今天正式宣布,将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告,Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
微软与OpenAI据称正在计划一个突破性的数据中心项目,其中将包括一台名为“星际之门”的人工智能超级计算机。据《TheInformation》的AnissaGardizy和AmirEfrati报道,该项目的目标是减少这两家公司对Nvidia的依赖,这是许多涉足人工智能领域的科技巨头正越来越努力做到的事情。”《TheNextPlatform》还表示,如果“星际之门”确实建成,它将基于未来一代的CobaltArm服务器处理器和MaiaXPUs,以太网扩展到单台机器上的数十万到100万个XPUs,并且绝对不会基于Nvidia的GPU和互连技术,如果这些传言是可信的话。
Windows11家庭版和专业版用户可能很快就会在开始”菜单中看到官方推荐的广告。微软已经在Windows11上测试在开始”菜单的推荐区域中显示广告,这些广告将包括网站、应用程序以及简要的推广说明。该功能处于预览测试阶段,最终是否上线还要看用户的反馈。
微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法,该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1,该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调,以解决数据集中的噪声和分布不匹配,并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。