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扩散模型在图像生成方面的色彩表现中发挥了作用，推动了生成式模型的新纪元。如StableDiffusion、DALLE、Imagen、SORA等大模型如雨后春笋般涌现，进一步丰富了生成式AI的应用背景。然而，当前的扩散模型在理论上并非完美，鲜有研究关注到采样样本时段端点处未定义的奇点问题。此外，奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。为了解决这一难题，微信视觉团队与中山大学合作，联手探究了扩散模型中的奇点问题，并提出了一个即插即用的方法，有效解决了初始时刻的采样问题。该方法成
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由于个人法律风险敞口，预计全球100家企业中的三分之二将向网络安全领导人提供董事和高级管理人员保险。此外，与虚假信息作斗争预计将花费企业超过5000亿美元。我们开始超越GenAI的可能，帮助解决一些长期困扰网络安全的问题的坚实机会，特别是技术短缺和不安全的用户行为。今年最热门的预测的范围显然不是在技术上，因为人的因素继续获得更多的关注。任何寻求建立有效和可持续的网络安全计划的CISO都应将这一点作为优先事项。网络安全领导者战略规划的基本假设Gartner建议网络安全领导者在未来两年的安全战略中建立以下战略
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网络安全领域如何拥抱新一代人工智能GenAI正在网络安全领域临足来越复杂的威胁。GenAI在网络安全领域的整合预示着防御机制的新阶段。GenAI能够够制作内容，并对特定提醒做出反应，这标志着网络安全领域的变革篇章，充满了希望和挑战。让我们深入探究一下这项强大的技术是如何重塑网络安全领域的。在当今的数字环境中，生成式人工智能的出现标志着网络安全领域的一个变革阶段。GenAI代表了人工智能的范式转变，使系统能够根据特定提示创建各种内容，从图片和文本到视频等。这种创新的技术能够基于现有的在线工作和文档中学习而生
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只需一张照片，和一段音频，就能直接生成人物说话的视频！近日，来自谷歌的研究人员发布了多模态扩散模型VLOGGER，让我们朝着虚拟数字人又迈进了一步。论文地址：https://enriccorona.github.io/vlogger/paper.pdfVlogger可以收集单个输入图像，使用文本或者音频驱动，生成人类语音的视频，包括口型、表情、肢体动作等都非常自然。我们先来看几个例子：如果感觉视频使用别人的声音有点违和，小编帮你关掉声音：可以看出整个生成的效果是非常优雅自然的。VLOGGER建立在最近生成
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4月12日，上海市浦东新区科技和经济委员会指导下，由上海市浦东新区产业发展促进中心、上海市浦东新区投资促进二中心、上海陆家嘴（集团）有限公司主办，上海浦东科技创业中心、中国建设银行上海浦东分行、本站（上海）科技有限公司承办的“AI+金融”论坛在张江科学城・数智天地成功举办。该论坛旨在探讨人工智能、金融行业的发展趋势和创新应用，共吸引了来自产业界、学术界和金融界的近400名嘉宾参加。会上，与会专家围绕AI+金融的应用、发展趋势等热点话题展开了深入探讨。同时，论坛现场还展示了智能客服、智能投顾、人脸识别等多项
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昨晚Meta发布了Llama38B和70B模型，Llama3指令调整模型针对对话/聊天用例进行了微调和优化，在常见基准测试中优于许多现有的开源聊天模型。比如，Gemma7B和Mistral7B。Llama+3模型对数据和规模进行了提升，达到了新的高度。它是在Meta最近发布的两个定制的24KGPU集群上，对超过15Ttoken的数据进行训练的。这个训练数据集比Llama2大7倍，包含多4倍的代码。这使得Llama模型的能力达到了目前的最高水平，它支持8K以上的文本长度，是Llama2的两倍。下面我将介绍6
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一、LLM-basedAgent整体架构大语言模型Agent的构成，主要分为以下4个模块：1.画像模块：主要描述Agent的背景信息下面介绍画像模块的主要内容和生成策略。画像内容，主要基于3种信息：人口统计信息、个性信息和社交信息。生成策略：主要采用3种策略来生成画像内容：手工设计方法：自行通过指定的方式，将用户画像的内容写入大模型的prompt中；适用于Agent数量比较少的情况；大模型生成方法：首先指定少量画像，并将其作为示例，进而使用大语言模型生成更多的画像；适用于大量Agent的情况；数据对齐方法
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近期，AI视频技术领域备受关注，尤其是OpenAI推出的Sora视频生成大模型引起了广泛讨论。与此同时，在视频剪辑领域，Agent等大型AI模型也展现出强大的实力。尽管自然语言被用于处理视频剪辑任务，用户可以直接表达意图而无需手动操作。然而，当前大多数视频剪辑工具仍然需要大量手动操作，并且缺乏个性化的上下文支持。这导致用户需要自行解决复杂的视频剪辑问题。关键在于如何设计一个可以充当协作者、并在剪辑过程中不断协助用户的视频剪辑工具？在本文中，来自多伦多大学、Meta（RealityLabsResearch）
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每个人都在谈论AI，它指出许多公司已经将AI融入其业务中。"它已经被内置，或正在被内置进最大提供商的现有SaaS平台中。"然而，随着AI的到来，也伴随着一定程度的恐惧和忧虑，Fox说。问题重重。“一个完全启用AI的公司会是什么样子?它会有相同的工作力量，在相同的位置吗?”她说，这些不是今天需要回答的问题，但确实需要考虑。这和其他几个新兴趋势可能即将重塑IT和商业领域。这也是为什么Asana公司的CIOSaketSrivastava认为，成为一位CIO从未有过更好的时机。尽管AI和未来工作的不确定性对IT领
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从本质上讲，结构泡沫成型是一种先进的工艺，用于制造各种塑料部件。通过在熔化的聚合物中加入化学发泡剂，制造商可以生产出具有固体外皮的蜂窝核心结构。结果呢?产品非常耐用和坚固，但重量比固体塑料部件更轻。这项技术减少了材料的使用，提高了产品的强度，并允许复杂的形状。让我们探讨结构泡沫成型技术是如何彻底改变现代制造业的。1、增强强度和轻量化设计结构泡沫成型最显著的优点之一是能够增强产品强度，同时保持整体重量最小。这一关键优势使制造商能够在汽车、航空航天和消费品等多个行业进行创新，同时生产更高效且耐用的产品。蜂窝核
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生成式AI正在为企业带来创新的机遇，但在这个新时代，高级管理人员需要密切关注生成式AI的应用，以确保代码质量，减少技术风险。高管应该审慎评估AI解决方案的可靠性和安全性，同时制定有效的监控措施，以便及时发现和纠正潜在问题。通过建立严格的技术标准和监督机制，企业能够更好地利生成式AI在早期阶段就开始改变组织并对IT战略产生了深远影响。尽管大型语言模型加速了工程敏捷性，但也引发了技术债务的问题。RedMonk公司的首席分析师兼联合创始人StephenO'Grady指出：“生成式系统可能会增加代码生成速度，从而
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北京——2024年4月17日亚马逊云科技宣布，在AmazonBedrock上正式推出来自Anthropic的Claude3Opus模型，该模型是Claude3家族中最智能的模型，在高度复杂的任务上表现卓越，并拥有惊人的流畅性和类似人类的理解能力，能够高效应对开放性提示和未知的全新场景。至此，AmazonBedrock也成为了首个提供所有Claude3系列模型的全托管服务，其中包括Claude3Opus和此前推出的Claude3Sonnet与Claude3Haiku。通过在AmazonBedrock上提供业
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在当今快速发展的技术环境中，人工智能(AI)和机器学习(ML)与边缘计算的融合正在重塑我们处理数据的方式。边缘计算涉及更靠近数据源的分散处理，从而实现实时分析和响应。然而，随着人工智能和机器学习应用的激增，对边缘处理能力的需求也随之增加，导致热量产生和冷却挑战增加。为了解决这些问题，在网络边缘集成液浸冷却技术已成为改变游戏规则的举措。液浸冷却需要将处理器和内存模块等硬件组件浸入介电液体中，以有效散热。这种方法为传统空气冷却提供了一种引人注目的替代方案，特别是在空间有限的边缘计算场景中。AI和机器学习硬件的
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将人工智能(AI)整合到这些用户体验(UX)研究过程中，可能会改变做出重要设计决策的方式。在用户体验研究中，人工智能被证明是一种有力的工具，可以深入了解用户需求，简化流程，从而实现更加用户友好的设计。本文将探讨人工智能积极增强用户体验研究方法的七种主要方式。1、自动数据分析人工智能在用户体验研究中的重要贡献之一是通过自动数据分析。利用机器学习算法，可以迅速处理大量用户数据，发现潜在模式、趋势以及有价值的见解。这种方法不仅缩短了分析时间，还使研究人员能够专注于解释数据结果并得出可操作的建议。假设一个电子商务
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本站4月1日消息，埃隆·马斯克（ElonMusk）在早些时候举办的Abundance峰会“人工智能辩论”研讨会上表示，即使人工智能技术有1/5的可能性会对人类构成威胁，但利大于弊，我们仍然值得冒险进行研发。马斯克重新评估了之前他对人工智能的风险评估，他在研讨会上表示：“我认为人工智能有可能终结人类文明。我可能同意GeoffreyHinton的观点，这个概率大约是10%到20%左右。”但他补充说：“我认为积极的可能性场景要大于消极的可能性场景。”马斯克并没有提到他是如何计算该风险的。本站注意到，去年11月，
