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生成式人工智能已经成为人工智能变革的重要动力，对我们的日常生活产生了广泛而深远的影响。最近一年来，人工智能技术已经逐渐渗透到消费者的生活中。MWC2024发布的新闻和产品公告突显了下一代生成式人工智能应用的潜力。这种技术将无处不在，直接融入到边缘和端点设备中，推动创造力和沟通能力达到前所未有的高度。“边缘人工智能”是指将人工智能算法部署到网络边缘基础设施中，以及直接部署到终端上，如智能手机、摄像头、传感器和物联网设备，从而在不依赖云服务器的情况下实现实时处理和决策。AI处理的这种分散化提供了几个优势，包括
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预测未来每位车主都意识到定期更换机油和检查刹车的重要性，以避免未来维护成本上升。如今，大数据和人工智能正在为主动监测车辆健康提供强力支持。预测性维护使经销商能够通过远程监控车辆性能数据，实时收集车载传感器所传输的汽车健康数据，并利用人工智能和大数据分析技术来评估问题。这种技术使经销商和司机能够随时了解汽车的状态，而无需打开引擎盖。经销商可以及时发现车辆可能存在的问题，并提前采取维护措施，以避免车辆出现故障。这种智能系统能够自动发出警报，提醒经销商和司机进行维护，确保车辆在出现故障之前得到维修，提高了车辆的
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2024年被广泛认为是大模型应用落地的爆发年。夸克大模型自去年11月发布以来，通过小步快跑的方式，在夸克App上已经成功应用了多个场景。最近，夸克网盘结合春节场景和大模型技术，更新了几个智能图片处理工具。夸克网盘即将推出的"春节图片故事"功能，旨在为用户在春节期间拍摄并上传的照片提供智能筛选和合辑服务。除了根据时间和地点进行筛选外，该功能还会利用人物智能筛选，同时删除过亮或过暗等不符合要求的照片。此外，夸克网盘还会运用AI算法为图片合辑智能生成文案，例如鲜花影集的文案可以是"花与美妙人间"。AI技术之前已
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在巴塞罗那举行的世界移动大会（MWC2024）上，英伟达发布了最新款的入门级移动版工作站GPU，RTX500Ada和RTX1000Ada。这两款入门级移动工作站GPU与之前发布的RTX2000、3000、3500、4000和5000一起，构成了英伟达移动工作站GPU的整个产品线。根据英伟达官方表示，搭载入门级GPU的笔记本电脑在处理AI任务时，其效率相较于使用CPU的设备提高了14倍。这两款新的GPU，将会在今年第一季度搭载在OEM的合作伙伴推出的笔记本电脑中上市。入门级工作站移动GPU，补全产品线的最后
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Sora在2024年初的惊艳表现成为了新的标杆，激励着所有研究文生视频的人士争相追赶。每个研究者都怀着复现Sora成果的渴望，争分夺秒地努力着。根据OpenAI披露的技术报告，Sora的一个重要创新点是将视觉数据转换为patch的统一表示形式，并通过Transformer和扩散模型相结合，展现了出色的扩展性。随着报告的发布，Sora的核心研发人员WilliamPeebles和纽约大学计算机科学助理教授谢赛宁合作撰写的《ScalableDiffusionModelswithTransformers》论文备受
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2024CSRankings全美计算机科学专业排名，刚刚发布了！今年，全美全美CS最佳大学排名中，卡耐基梅隆大学（CMU）在全美和CS领域均名列前茅，而伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）连续六年稳定地位于第二。佐治亚理工学院则排名第三。然后，斯坦福大学、圣迭戈加利福尼亚大学、密歇根大学、华盛顿大学并列世界第四。值得注意的是，MIT排名下跌，跌出前五。CSRankings是由麻省州立大学阿姆赫斯特分校计算机与信息科学学院教授EmeryBerger发起的全球院校计算机科学领域排名项目。该排名基于客观的研究指标，
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客户理解和个性化个性化内容创建：现代人工智能能够分析客户数据、交易及其偏好，以创建个性化内容，例如产品推荐、定制营销信息和个性化优惠。这种定制可显著提高客户参与度和满意度。这对生产者和消费者都有利。客户行为的预测分析：生成模型可以根据历史数据预测客户行为，从而使企业能够预测客户的需求和偏好。预测分析有助于主动解决客户问题，并提供无缝和预期的客户体验。产品和服务创新：产品团队正在思考、创造新产品和服务时，可以利用生成式人工智能。通过分析市场趋势、历史数据和客户反馈，生成式人工智能可以产生洞察力、指导企业开发
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据外媒报道，OpenAI发布了一款名为Sora的新型AI模型，据称该模型能够利用简短文本提示快速生成具有“逼真”和“富有想象力”的60秒视频。OpenAI在一篇博客文章中指出，Sora可以根据文本命令生成长达60秒的视频，展现多个角色、特定动作以及丰富背景细节的场景。一篇博客文章指出，这个模型不仅能理解用户的需求，还能将这些需求与现实世界中的情况联系起来。OpenAI表示，计划训练AI模型，使其能够“帮助人们解决需要现实世界互动的问题”。市场研究公司ABIResearch的高级分析师ReeceHayden
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编辑|XSNature在2023年11月发表了两项重要研究成果：蛋白质合成技术Chroma和晶体材料设计方法GNoME。这两项研究都采用了图神经网络作为处理科学数据的工具。实际上，图神经网络，特别是几何图神经网络，一直是科学智能（AIforScience）研究的重要工具。这是因为，科学领域中的粒子、分子、蛋白质、晶体等物理系统均可被建模成一种特殊的数据结构——几何图。与一般的拓扑图不同，为了更好描述物理系统，几何图加入了不可或缺的空间信息，需要满足平移、旋转和翻转的物理对称性。鉴于
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最近的一项调查发现，企业认为生成式人工智能在实现实时数据分析工作方面具有巨大潜力。虽然人们可能会认为生成和操作人工智能正在智能地为整个商业领域的每一项交易、交互和事件提供动力。然而，事实并非如此。目前，只有5%的企业在生产中大规模实施了生成式人工智能。与此同时，人工智能在交付或利用实时数据分析方面具有巨大的潜力。该调查发现，数据分析和生成式人工智能的结合是领先组织中最需要的功能。88%的高管表示，对数据和分析的投资是他们的首要任务，63%的高管优先投资生成式人工智能。核心在于实时数据。过去五年间，企业开始
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写在前面&个人理解多视图深度估计在各种基准测试中都取得了较高性能。然而，目前几乎所有的多视图系统都依赖于给定的理想相机姿态，而这在许多现实世界的场景中是不可用的，例如自动驾驶。本工作提出了一种新的鲁棒性基准来评估各种噪声姿态设置下的深度估计系统。令人惊讶的是，发现当前的多视图深度估计方法或单视图和多视图融合方法在给定有噪声的姿态设置时会失败。为了应对这一挑战，这里提出了一种单视图和多视图融合的深度估计系统AFNet，该系统自适应地集成了高置信度的多视图和单视图结果，以实现稳健和准确的深度估计。自适
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一、大语言模型推理概要介绍与传统的CNN模型推理不同，大语言模型的推理通常会分成prefill和decoding两个阶段。每一个请求发起后产生的推理过程都会先经历一个Prefill过程，prefill过程会计算用户所有的输入，并生成对应的KV缓存，再经历若干个decoding过程，每一个decoding过程，服务器都会生成一个字符，并将其放入到KV缓存当中，之后依次迭代。由于解码过程是逐字符生成的，每个答案片段的生成都需要大量时间，并且会生成大量字符。因此，解码阶段的数量非常庞大，占据了整个推理过程的绝大
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2024年1月，OpenAI官宣GPTs（商城）正式上线。因此，程序员的门槛被再次降低，只要有足够的创造力和想象力，每个人都可以根据自己的专业知识创造一个GPT工具的时代已经到来。使用GPTs进行在线教育类目的研究已经迅速崛起，并成为了被官方推荐的一个热门类目。在这个类目中，热榜排在前列的有数学GPT、物理GPT、语言教学GPT、视频摘要GPT、数据分析GPT，还有各学科综合GPT。在这之中，甚至还有一个教你如何写提示词的GPT。就教育类目里排在前12位的GPT产品来看，数学解题和语言教学是两大热门应用。
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OpenAI的GPT-4.5Turbo提前泄露了？就在今天，网友纷纷发现，一款号称是GPT-4.5Turbo的模型，竟然同时出现在了Bing、谷歌、DuckDuckGo的搜索结果里！介绍信息显示：GPT-4.5Turbo是OpenAI到目前为止推出的速度最快、准确度最高、可扩展性最强的模型。不过，当我们点进去之后发现，只能跳转到404错误页面。根据网友的推测，GPT-4.5Turbo的官方发布会很可能选在本周四，也就是恰逢GPT-4发布一周年的时候。作为佐证的是，SamAltman最近即将参加LexFri
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医疗保健领域始终在不断创新，新想法对拯救生命至关重要。从1895年威廉·埃因托芬发明心电图(ECG)到现在人工智能(AI)在医学上的应用，这一进步令人瞩目。人工智能的介入为医学带来了巨大的变革，预示着未来将有更多重大的突破发生。例如，心脏问题每天在世界各地悄悄夺走许多人的生命。现实情况是，许多人没有表现出任何症状，直到为时已晚。但是，如果我们能够及早发现这些威胁并在悲剧发生之前进行干预呢?这就是人工智能作为希望灯塔介入的地方。诊断工具的重要性诊断工具在医学中具有极其重要的作用，主要体现在以下几个方面：准确
