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麦肯锡公司的开创性报告将聚光灯投向了包括AI在内的数字采购解决方案，展示了它们将交易速度提高高达40%并大幅削减运营成本的力量。Gartner的发现呼应了这种情绪，显示高达65%的采购主管在AI上下了大赌注，以提高他们的效率和决策能力，这些丰富的证据描绘了一幅清晰的图景：AI不仅加强了采购，它还将其提升为强国战略，为财务底线做出了重大贡献。用AI重塑采购：优化和创新的交响乐AI在采购领域的广泛应用不仅令该领域焕然一新，更是重新定义了业务规则，预示着优化和创新的时代即将来临。企业如今借助AI技术，提高了供应
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对大模型进行量化、剪枝等压缩操作，是部署时最常见不过的一环了。不过，这个极限究竟有多大？清华大学和哈工大的一项联合研究给出的答案是：90%。他们提出了大模型1bit极限压缩框架OneBit，首次实现大模型权重压缩超越90%并保留大部分（83%）能力。可以说，玩儿的就是“既要也要”～一起来看看。大模型1bit量化方法来了从剪枝、量化，到知识蒸馏、权重低秩分解，大模型已经可以实现压缩四分之一权重而几乎无损。权重量化通常是将大型模型的参数转换为低位宽的表示形式。这可以通过对经过充分训练的模型进行转换（PTQ）或
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当前的深度边缘检测网络通常采用编码器-解码器架构，其中包含上下采样模块，以更好地提取多层次的特征。然而，这种结构限制了网络输出准确且细致的边缘检测结果。针对这一问题，一篇AAAI2024上的论文给出了新的解决方案。论文题目：DiffusionEdge:DiffusionProbabilisticModelforCrispEdgeDetection作者：叶云帆（国防科技大学），徐凯（国防科技大学），黄雨行（国防科技大学），易任娇（国防科技大学），蔡志平（国防科技大学）论文链接:https://arxiv.o
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近日，杭州联汇科技股份有限公司（以下简称“联汇科技”）宣布完成新一轮数亿元战略融资，投资方由中国移动产业链发展基金中移和创投资、前海方舟（前海母基金管理机构）旗下中原前海基金和齐鲁前海基金等多家头部国资与市场化机构组成。领投方中国移动产业链发展基金中移和创投资是贯彻落实中央企业现代产业链链长工作要求，由中国移动与北京市政府、上海市政府发起成立，服务于数字经济、移动信息现代产业链发展、战略新兴产业等国家战略。据悉，这轮融资将主要用于加强多模态大模型和自主智能体的技术研发，推动产品创新
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现在大模型都学会借力了。琳琅满目的乐高积木，通过一块又一块的叠加，可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等，不同的乐高作品相互组合，又能为爱好者带来新的创意。我们把思路打开一点，在大模型（LLM）爆发的当下，我们能不能像拼积木一样，把不同的模型搭建起来，而不会影响原来模型的功能，还能起到1+1>2的效果。这样的想法，谷歌已经实现了。他们的研究为未来的语言模型发展提供了一个新的方向，特别是在资源节约和模型适应性方面。如今的大语言模型（LLM）仿佛一个全能战士，能进行常识和事实推理、懂得世界知识、生成连贯的
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最近的可持续发展人工智能活动中，微软推出了可持续发展云，其中包含新的数据和人工智能解决方案。这些产品旨在帮助企业将可持续发展承诺转化为实际的行动。新的数据和人工智能解决方案微软的云解决方案MicrosoftCloudforSustainability旨在支持企业履行环境责任和可持续发展目标。该平台致力于将承诺转化为实际行动，通过综合性的工具和资源，帮助企业有效践行可持续发展理念。微软正致力于扩展该解决方案的功能，以支持企业加速可持续发展。通过引入新的数据和人工智能解决方案，微软旨在协助企业转变实现和管理可
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2月29日消息，工业和信息化部日前发布关于2023年第四季度电信服务质量的通告。通告称，深化App用户权益保护。制定《移动互联网应用程序（App）合规开发管理测评规范》《小程序个人信息保护规范》等系列标准，指引企业依法合规经营。实施“SDK用户权益保护行业协同联动计划”，组织评选移动互联网应用服务能力提升优秀案例，推动共建健康行业生态。发布国内首个个人信息保护AI大模型“智御”助手，为App开发运营、检测防护、政策解读等提供智能化服务。着力整治“摇一摇”乱跳转等突出问题，公开通报81款违规App和SDK，
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今年1月，IBM发布了一份详尽的研究报告，解释了数字化转型只能提供-5%到10%的投资回报率，而非预期的150%。这种差距与过去几十年在客户端/服务器实施、操作系统迁移、大数据应用和技术实现方面积累的经验有关。并非所有技术实现都未达成目标，但大多数实现却未成功。主要问题在于技术尚不成熟，技术提供商和部署公司往往通过推销来吸引买方，但却缺乏后续跟进，以确保所承诺的价值得以实现。同样的事情也可能发生在人工智能上。当客户端/服务器趋势兴起时，技术尚未做好准备，导致IBM陷入困境，市场急于转变至尚未成熟的领域。销
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译者|陈峻审校|重楼最近，我们实施了一个定制化的人工智能（AI）项目。鉴于甲方持有着非常敏感的客户信息，为了安全起见，我们不能将它们传递给OpenAI或其他专有模型。因此，我们在AWS虚拟机中下载并运行了一个开源的AI模型，使之完全处于我们的控制之下。同时，Rails应用可以在安全的环境中，对AI进行API调用。当然，如果不必考虑安全问题，我们更倾向于直接与OpenAI合作。下面，我将和大家分享如何在本地下载开源的AI模型，让它运行起来，以及如何针对其运行Ruby脚本。为什么要定制？这个项目的动机很简单：
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作者|张旭海随着智能汽车的迅速发展，智能座舱在性能和可靠性方面出现了一些问题，用户体验不佳，投诉也逐渐增加。本文从工程化的角度简要讨论了构建智能座舱软件评估框架的重要性，以及持续改进性能和可靠性的方法。一、智能座舱软件性能和可靠性表现不佳根据毕马威发布的《2023智能座舱白皮书-聚焦电动化下半场》，中国汽车智能座舱市场规模不断扩大，2022年至2026年的年复合增长率预计将超过17%，显示出这一领域具有巨大的发展潜力。随着市场的增长，智能座舱软件功能将变得更加多样化和强大，整体智能化水平也将显著提升。这表
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证明问题难以解决究竟有多难？元复杂性（meta-complexity）理论研究者数十年来一直探究这个问题。近期的一系列研究成果开始给出这个问题的答案。复杂性理论研究者正直面着最让人困惑的问题：复杂性理论本身。一、起源2007年秋季学期的第一周，MarcoCarmosino拖着自己去上了一堂数学课，这是马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学专业学生的必修课。Carmosino是一位大二学生，他当时正在考虑退学去设计视频游戏游戏。上课的教授提出了一个简单的问题，而这个问题将改变他的人生轨迹：你怎么知道数学真的有用
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半年多来，Meta开源的LLaMA架构在LLM中经受了考验并大获成功（训练稳定、容易做scaling）。沿袭ViT的研究思路，我们能否借助创新性的LLaMA架构，真正实现语言和图像的架构统一？在这一命题上，最近的一项研究VisionLLaMA取得了进展。VisionLLaMA在图像生成（包含Sora依赖的底层的DIT）和理解（分类、分割、检测、自监督）等多个主流任务上相较于原ViT类方法提升显著。论文标题：VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks论文
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基于Transformer结构的视觉语言大模型（VLM）在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功，但由于其较长的输入序列和较多的参数，导致其相应的计算开销地提升，阻碍了在实际环境中进一步部署。为了追求更为高效的推理速度，前人提出了一些针对VLM的加速方法，包括剪枝和蒸馏等，但是现有的这些方法大都采用静态架构，其针对不同输入实例采用同样的计算图进行推理，忽略了不同实例之间具有不同计算复杂性的事实：针对复杂的跨模态交互实例，自然需要更多计算才能完全理解图像和相关问题的复杂细节；相反，简单的实例则可以用更少的计
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大型语言模型(LLM)被广泛应用于需要多个链式生成调用、高级提示技术、控制流以及与外部环境交互的复杂任务。尽管如此，目前用于编程和执行这些应用程序的高效系统却存在明显的不足之处。研究人员最近提出了一种新的结构化生成语言（StructuredGenerationLanguage），称为SGLang，旨在改进与LLM的交互性。通过整合后端运行时系统和前端语言的设计，SGLang使得LLM的性能更高、更易控制。这项研究也获得了机器学习领域的知名学者、CMU助理教授陈天奇的转发。总的来说，SGLang的贡献主要包
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在今年评选出的21位苹果学者之中，华人博士生依然是主力军。刚刚，苹果机器学习研究中心（AppleMachineLearningResearch）正式公布了2024年AI（人工智能）、ML（机器学习）领域获得博士生奖学金的「苹果学者」名单。今年共有21位年轻学者获得了苹果学者计划的资助，华人占了一半。苹果博士奖学金旨在奖励和支持计算机科学与工程领域极具潜力的博士研究生开展研究，每年颁发一次。获奖者不仅可以获得奖学金支持，还能得到苹果实习机会和苹果研究员的学术指导。21位获奖者完整名单以下列出了今年获得奖学金
