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情感陪伴类 AI 能否诞生出下一个 TikTok？ 最近，乙女游戏的热度持续攀升。前有上线八个月就在全球吸金超 2 亿美元的新晋乙女游戏 Top《恋与深空》，后有乙游玩家与说唱歌手互怼风波，这也让大众注意到了类虚拟恋爱产品的火爆及背后的巨大市场。
前脚有高通提收购，后脚就来了救星？外媒称，风投公司阿波罗全球管理（APO），计划向英特尔投资50亿美金。全公司押注18A制程，最后救命稻草能抓住吗？
AI创业，还有很多问题待解。想要找寻问题答案，正是当下——不鸣创业营Booming Camp开启报名倒计时。听说，国内一批顶尖AI创业者、高潜人才都会来。
未来淘汰你的，不是AI，是比你更会用AI的人。
自动驾驶来到“中国时刻”。
随着资源不断向人工智能领域倾斜，传统的软件开发岗位日渐枯竭，导致就业市场的竞争愈发激烈。
杀手级应用终于出现了。
有经销商称已无法下单英伟达H20芯片，有终端厂商称部分国内经销商不再接H20订单。H20或将遭停售的传闻早已在业内传开，其命运走向受关注。业内多方反馈称，H20年内到货已超出全年预期。
英特尔未来的路，依旧漫长且充满变数。
生成式人工智能在能力、复杂性和实用性方面实现了重大的飞跃，这标志着人类与人工智能的关系将真正发生根本性转变。
在当今这个智能化迅猛发展的时代，人工智能（AI）监测工具已悄然渗透到职场的各个角落，成为雇主们提升生产力的新宠。它们被赋予了革命性的任务：通过精密的数据追踪和分析，优化员工的工作表现。然而，常春藤联盟之一、世界领先的学术教育机构康奈尔大学 (Cornell University) 最新发布的研究却揭示了一个令人意外的现象：这些被寄予厚望的工具，实际上可能会削弱生产力，甚至引发员工的大规模离职。
如果AI能够更好地完成一切，最有可能出现的问题是我们如何找到生命的意义，这或许是更大的挑战。 在掌声与欢呼声中，马斯克登场了。
DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。
多个LLM联合，可以迈向更强大系统！最新研究发现，GPT-4能够提升同伴的性能，能够让数学能力暴涨11.6%。
o1诞生，对于OpenAI团队来说，是最具革命性的时刻。在22分钟完整版采访视频中，他们分享了自己对新模型的思考，以及背后的开发故事。
自从ChatGPT引起的大模型进化至今，没有人怀疑LLM和其应用范式将会对人类产生极其重大的影响。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
自从 OpenAI 的 o1 问世以来，它强大的推理能力就承包了 AI 圈近期的热搜。不需要专门训练，它就能直接拿下数学奥赛金牌，甚至可以在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。
在这场访谈中，Jeff Dean讲了一些有趣的往事。
2021年，帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 刚成为英特尔史上第八位CEO。他上任后为公司提出的第一个目标是，英特尔要在所竞争的每一个业务领域都成为引领者。
Meta 的未来是打造「awesome」的产品
香港文娱产业中，AI助力音乐、影像等领域创新与盈利。
许多在互联网和移动通信时代凭借基础数字化实现 “弯道超车” 的中国企业，如今面对 AI 技术带来的新挑战，依然显得 “束手无策”。 这些公司为什么会“束手无策”？究竟是在哪个环节“掉”了链子？怎么做才能保持自己的领先？要解答这一系列问题，只能从“找病根”做起。
现在的大模型仍旧是算力杀手，想要让它真达到操作系统的使用规模，可能在硬件上、推理架构上还有一段路要走，但其前景是显而易见的。
医疗这块硬骨头，互联网大佬们是非啃不可了。
国内行业大模型的“江湖风云”，如今已悄然从纯算法网络PK转向了“实战派”较量。这不再是单一的技术炫技场，而是看谁能在现实世界中大展拳脚，舞出最炫的“应用落地”舞步，从真正意义上实现提效，创造出实实在在的社会价值。
一家不造机器人的国产公司，竟把开发智能机器人的门槛给打下去了—— 效率提升90%！
两个AI现场攻防，翻车了人类就在旁边“蛐蛐”。 现在的AI比赛真是越来越因吹斯汀了。
最癫AI社交App，刚上架苹果商店3天就火了： 根据网友分享的试玩体验，它能让你成为世界的主角，注册就送百万粉丝，但全都不是真人，随便发什么帖都有大批机器人回复点赞。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
