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Snapchat的创始人和扎克伯格比差在哪儿？
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扎克伯格称 Meta 需要数年才能从生成式 AI 赚钱
在Meta的首季度财报电话会议上，CEO马克・扎克伯格向投资者表示，生成式AI的热潮已经到来，但不要指望它能很快带来利润。Meta公司净利润在上个季度已经达到120亿美元，营收为365亿美元，但未来其营收增长有望放缓，同时在AI和元宇宙方面的支出也创下历史新高。但现在似乎很明显，时尚AI眼镜也有一个有意义的市场无需显示屏。
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扎克伯格与黄仁勋罕见同框：拍下互换外套有趣瞬间
科技界再掀波澜，Meta首席执行官马克・扎克伯格与英伟达CEO黄仁勋在周二的一次罕见同框中，引发了广泛热议。这一热议的焦点，正是他们互换外套的有趣瞬间。在人工智能的大潮中，Meta和英伟达是否能够携手共进，共同开创一个全新的科技时代，无疑是值得期待和关注的。
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荐OpenAI发布全新微调API ：ChatGPT支持更详细可视化微调啦！
4月5日凌晨，OpenAI在官网宣布新增6个全新微调API功能，以扩展自定义模型，帮助企业、开发人员更好地构建特定领域、精细化的ChatGPT应用。这些功能包括:基于Epoch的检查点创建、Playground新功能、第三方集成、全面验证指标、超参数配置和更详细的微调仪表板改进。如果对模型的请求超时或找不到模型名称，可能是因为模型仍在加载中，可在几分钟后重试。
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荐今天起，ChatGPT无需注册就能用了！
OpenAI狠狠地open了一把:像这样，直接登录网站，然后就可以开启对话:OpenAI对发布这个“超自由版ChatGPT”的解释是:不过面对OpenAI突如其来的open，很多网友还是觉得难以置信:但OpenAI这一次，是真没开玩笑。超自由版ChatGPT对于这个“超自由版ChatGPT”，需要强调是开放的只有3.5版本，GPT-4的使用还是老方法。奥特曼交出基金控制权，可能就是加速主义的妥协，毕竟内讧事件中，加速
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Nothing 宣布其耳机将支持 ChatGPT
Nothing近日宣布，计划将ChatGPT与其智能手机和耳机更深度整合。此举将为公司的客户提供更快速的服务。该博客文章表示:“Nothing还将通过在NothingOS中嵌入系统级入口点到ChatGPT，包括截屏共享和Nothing风格的小部件，改善Nothing智能手机用户体验。
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OpenAI允许用户直接使用ChatGPT：无需注册账号
当地时间4月1日，知名人工智能公司OpenAI发布重要公告，宣布将允许用户无需注册即可直接使用ChatGPT，这一举措旨在让更多人能够轻松体验人工智能的魅力。值得注意的是，对于未注册的用户，某些高级功能如保存或分享聊天记录、使用个性化指令等将无法享受。这一举措既体现了OpenAI对于技术进步的追求，也充分尊重了用户的个人意愿和权益。
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荐ChatGPT火了以后，一个值钱的运营，需要具备的6个能力。
各位村民好，我是村长ChatGPT火了以后，大部分运营都要失业了，这是目前许多人悲观的态度。目前市面上出现了越来越多好用的工具，不仅覆盖场景广且功能还多。且越是中小公司，对于运营的综合能力要求更高。
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扎克伯格表示 Meta 需要数年时间才能从生成式人工智能中盈利
生成式人工智能正在成为Meta的新赚钱重点，但该公司首席执行官马克·扎克伯格承认，这项技术目前还无法快速产生利润。在周三发布的第一季度财报电话会议上，扎克伯格向投资者传达了这一信息。扎克伯格表示，生成式AI可能需要几年时间才能成为真正的赚钱项目，但他相信这项技术最终将成为Meta的重要收入来源。
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重磅！OpenAI宣布无需注册即可使用ChatGPT
日前，OpenAI宣布放开限制，允许用户无需注册ChatGPT即可直接使用该服务，这将让人们更容易体验人工智能的潜力。OpenAI表示，将从周一开始逐步推出这一功能，让185个国家和地区的超1亿用户使用ChatGPT来学习新事物、寻找创意灵感，并获得问题答案。去年12月，中国工程院等单位发布2023全球十大工程成就，其中就包括ChatGPT，与中国空间站、百亿亿次超级计算机、鸿蒙操作系统等并列。
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特斯拉股价大涨5%！马斯克反超扎克伯格重回富豪榜前三
快科技4月9日消息据媒体报道，特斯拉股价周一大涨4.9%，创下自3月18日以来的最大单日涨幅。这一涨势是由马斯克此前宣布将于8月8日发布机器人出租车所引发的，使其身价一周内增加了57.8亿美元，达到了1860亿美元。这也让马斯克在一个周末内超越了扎克伯格，重新夺回了全球富豪榜第三位的位置。与此同时，Meta股价周一下跌1.53%，导致扎克伯格的身价一夜蒸发了27.7亿美元，
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Align Your Steps:一种优化扩散模型采样时间表的方法，以提高生成模型的输出质量。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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