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Tan与奥特曼的对话中，两人从奥特曼早期在YC的经历，谈到OpenAI的创立、发展过程，以及给如今创业公司的建议等等。在接近结束的时候，Garry

，来自国内AI视频公司爱诗科技。这个火遍全网的毒液，就是爱诗科技最近基于最新视频模型PixVerse

Abbeel教授进行了深入的合作。高阳提出了强化学习算法EfficientZero和EfficientZero

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AI号称图像扫描功能准确度达90%。不过如果扫描的食物含有隐藏成分，比如冰沙或汤，准确度可能会差一些。另外，外观相似的原料也可能会被错误分类，导致卡路里计数和其它营养信息出错。好就好在，Cal

Zhou（周乐鑫），目前刚从剑桥大学CS硕士毕业（24岁），研究兴趣为大语言模型评测。在此之前，他在瓦伦西亚理工大学获得了数据科学学士学位，指导老师是Jose

Captial领投，微软、英伟达、软银等都参与了跟投——投资方中，Thrive

凹非寺量子位

Murati汇报工作的团队都认为o1还没有做好发布的准备，还没有真正形成产品，不过他们的反对意见被驳回了。除了奥特曼之外唯一还在的联创Woijceich

郑钰瑶微信：CarolineZheng_邮箱：zhiku@qbitai.com有进一步合作需求，请联系：商务

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NPU的硬件架构和内存层级进行运算排序，在提高性能的同时，可以最大程度减少内存溢出。硬件加速终端侧的AI加速，离不开硬件的支持。在硬件方面，高通AI引擎采用异构计算架构，包括Hexagon

AI。同时Inflection的大部分员工也一同加入微软，Inflection的对话聊天机器人Pi也在逐渐被关停。更近一些的，还有Transformer“贡献最大”作者Noam

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2.5的理解能力、逻辑推理、指令遵循、代码能力分别提升9%、16%、19%、10%，性能超越GPT-4

mini、马斯克的Grok-2系列排名显著下降，谷歌Gemini-1.5-flash小模型也有所回落。Claude系列、Llama-3.1-405b大模型分数则纷纷上涨。只计算困难任务（Hard

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Segmentation）：通常以第一帧中的对象掩码作为参考，指导后续帧中特定对象的分割。（严重依赖于第一帧的精确标注）视频对象参考分割（Ref-VOS，Referring

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Montreal、纽约大学、图宾根大学的学者联合组织了本次研讨会。本次研讨会将基于该领域的最新进展，重点关注以下四个议题：（观点）

的性能。对于此前Blackwell存在设计问题的质疑，英伟达也坦承，他们正在努力解决Blackwell芯片的生产存在问题，以提高其产量。与此同时，该公司表示，预计第四财季将出货价值数十亿美元的

PPT、AI总结还是AI视频，不都得在夸克PC端里面实现嘛？非也，非也，夸克PC端的AI

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https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/jin-shuaifan—

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Krishna早前就表示，公司将在未来五年内，用人工智能取代8000个岗位工作。当时IBM就预计到2024年底，员工人数仍与年初持平。与之相应的是在AI投资的加大。去年5月，IBM

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Preston-Werner等。另外，今年2月，多方消息传出Ideogram进行了新一轮融资。据称成功筹集了8000万美元（约5.7亿人民币）A轮融资，领投方为Andreessen

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百度搜索”功能，以解决传统RAG难以触及公网内容、资源，检索结果时效性不足等问题。这种持续升级给千帆AppBuilder

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2024。北京大学袁粒课题组，联合南洋理工大学实验室，清华自动化所提出了一种新的通用检索任务：通用风格检索(Style-Diversified

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cigar（抽烟的小猫咪）第三个，将考察视频添加文字能力的原“WOW”换成了”STOP”。整体倒是挺自然，但是犯了一个致命错误：单词拼错了。（且这个视频生成最耗时）prompt：“STOP”

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Attention采取了一种并行Cross-Attention和Self-Attention的策略，使用共享的Query去与视觉特征交互，通过一个Adaptive

QbitAI浏览器里直接能跑的SOTA小模型来了，分别在2亿、5亿和20亿级别获胜，抱抱脸出品。秘诀只有两个：狠狠地过滤数据在高度过滤的数据集上狠狠地训练抱抱脸首席科学家Thomas

Scholar高11.3倍，同样基于2470个查询数据集。此外，Lumina在每次检索中都能稳定提供2-3个高度相关结果，相比之下，谷歌学术只有50%的检索能提供1个高度相关的结果，Semantic