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- 微软商店 AI 摘要功能开启预览，帮助用户迅速了解应用评价
- 微软商店（MicrosoftStore）的AI摘要功能已经在美国推出了预览版，该功能可以在几秒钟内将一个应用的数千条在线评论总结成一段精炼的文字，突出显示最重要的观点。这对于用户在选择和下载新的应用和游戏时，参考和收集用户反馈非常有用。这项功能是微软商店AI中心（AIhub）今年5月份推出的一部分。AI中心是一个专区，集合了各种与AI相关的应用、插件和摘要。除了AI摘要功能，微软还计划在合作伙伴中心的预览频道中引入AI生成的关键词和多类别选择的能力。这些改变将帮助开发者通过使用AI处理应用元数据，提高他们
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- 云计算助力初创快速抢滩生成式AI新风口
- 原标题：从基础模型、应用到工具链，云计算助力初创快速抢滩生成式AI新风口10月12日消息，近日麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力》报告指出，“生成式AI可以被用到16个业务部门的63个场景，解决具体的业务挑战，为企业带来2.6到4.4万亿美元的价值。”在亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡看来，未来每一个ToC或者ToB的应用，都可以通过生成式人工智能去重新构建。一方面，各行各业的应用场景都有可能由大模型带来更新升级，另一方面，生成式人工智能还将带来诸多全新的应用场景。这些都给初创企业带来巨大
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 云计算 生成式AI 初创 428浏览 收藏
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- 大语言模型击败扩散模型！视频图像生成双SOTA，谷歌CMU最新研究，一作北大校友
- 语言模型击败扩散模型，在视频和图像生成上实现双SOTA！这是来自谷歌CMU最新研究成果。据介绍，这是语言模型第一次在标志性的ImageNet基准上击败扩散模型。而背后的关键组件在于视觉分词器（videotokenizer），它能将像素空间输入映射为适合LLM学习的token。谷歌CMU研究团队提出了MAGVIT-v2，在另外两项任务中超越了之前最优视觉分词器。大语言模型击败扩散模型已经形成共识的是，大语言模型在各个生成领域都有出色的表现。比如文本、音频、代码生成等。但一直以来在视觉生成方面，语言模型却落后
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- AIGC时代的视频扩散模型，复旦等团队发布领域首篇综述
- AI生成内容已经成为当前人工智能领域的最热门话题之一，也代表着该领域的前沿技术。近年来，随着StableDiffusion、DALL-E3、ControlNet等新技术的发布，AI图像生成和编辑领域实现了令人惊艳的视觉效果，并且在学术界和工业界都受到了广泛关注和探讨。这些方法大多基于扩散模型，而这正是它们能够实现强大可控生成、照片级生成以及多样性的关键所在。然而，与简单的静态图像相比，视频具有更为丰富的语义信息和动态变化。视频能够展示实物的动态演变过程，因此在视频生成和编辑领域的需求和挑战更为复杂。尽管在
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- FMCW雷达位置识别如何优雅的实现（IROS2023）
- 大家好，我叫袁健豪，很开心来自动驾驶之心平台分享我们在IROS2023上关于雷达位置识别的工作。由于其对挑战性环境的固有抗性，使用调频连续波(FMCW)雷达的定位越来越受到关注。然而，雷达测量过程的复杂伪影需要适当的不确定性估计-以确保这种有前景的传感器模式的安全和可靠应用。在这项工作中，我们提出了一个多会话地图管理系统，该系统基于嵌入空间中学到的方差属性构建“最佳”地图以进行进一步的定位。使用相同的方差属性，我们还提出了一种新的方法，内省地拒绝可能是不正确的定位查询。为此，我们应用了鲁棒的噪声感知度量学
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- 极目发布2024新品J100农业无人机，超越更多想象
- 11月16日下午，苏州极目机器人科技有限公司召开2024新品发布会，正式发布了极目J100农业无人飞机，它集植保、播撒、测绘、吊运为一体，旨在为最古老的行业提供最先进的工具。极目J100农业无人机标配45升大容量药箱，可选配60升超大药箱，最大吊运承重达60公斤，播撒载重达50公斤，下料速度为每分钟110公斤。在作业效率方面，将作业场景飞行速度提高至13.8米/秒，通过优化航线算法，极目J100实现了起降同步转向，漂移转弯换行，综合作业效率达到每小时360亩同时，极目继续发挥双峰弥雾的技术优势，第三代常温
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- 新一代技术：边缘智能实现实时数据处理和智能决策
- Labs导读边缘智能（EdgeIntelligence）是一种将人工智能（AI）和边缘计算相结合的新兴技术。传统的人工智能应用通常依赖于云计算中心进行数据处理和决策，但这种方式存在延迟和网络带宽的问题。Part01、什么是边缘智能边缘智能（EdgeIntelligence）是一种新兴的技术概念，它指的是将人工智能（AI）算法和模型部署在接近数据源的物联网设备及其附近的网络节点上进行实时数据处理和分析的能力。在过去几年中，AI的快速发展引发了许多创新应用和解决方案。然而，随着AI模型的规模和复杂性不断增加，
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- LCM：大大加快生成高质量图像的新方法
- 作者丨MikeYoung译文：重新创作内容而不改变原义的语言是中文，无需出现原句审校内容，无需改变原意，需要将语言改写为中文，不需要出现原句推荐|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）图片由于一项名为潜在一致性模型（LCM）的新技术的出现，AI将迎来在将文本转换成图像方面的重大突破。传统方法如潜在扩散模型（LDM）在使用文本提示生成详细、创造性图像方面表现出色，但其致命缺点是速度较慢。使用LDM生成单个图像可能需要进行数百个步骤，这对于许多实际应用来说速度实在太慢了重新写成中文：LCM通过减少生成
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- “董事长将被人工智能取代？”
- 虽说科技改变生活各类智能化产品现在已经非常普遍确实给当代人带来了许多便利年幼无知的星星还以为未来我们可能会需要为机器人工作但正如人们常说的，人有失手，机器有故障人工智能一不小心就会变成人工智障铁汁们来瞅瞅网友们分享的“人类被人工智障背刺的瞬间”科学家属实是高看他们了这个机器人的智能程度略显不足机器人问道：“我也是你们玩的一环吗？”这个机器人还是个e机绝对是故意的机器人：难道不知道谁才是老大吗？前台上班主线任务：寻找机器人机器人界也有犟种机器人说道：“下次能不能给我装一个胳膊呢？”人工智障整顿人类机器人是懂
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- 蚂蚁集团发布开源算法，能够将大型模型推理速度提高2-6倍
- 近日，蚂蚁集团开源了一套新算法，可帮助大模型在推理时，提速2至6倍，引起业内关注。图：新算法在不同开源大模型上的提速表现。这套新算法名为Lookahead推理加速框架，能做到效果无损，即插即用，该算法已在蚂蚁大量场景进行了落地，大幅降低了推理耗时。以Llama2-7B-chat模型和Dolly数据集为例，我们进行了实测，并发现token生成速度从48.2个/秒提升到112.9个/秒，提速了2.34倍。在蚂蚁内部的RAG（检索增强生成）数据集上，百灵大模型AntGLM10B版本的加速比达到了5.36。与此同
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- 北京顶住辽宁逆境，主帅苦涩发言；广东狂胜，杜锋冷静评述
- 1月14日晚上，辽宁队客场挑战北京队，在CBA第30轮的焦点之战中展开激烈争夺。前三节比赛中，辽宁队一直处于劣势，落后对手多达13分。然而，在末节比赛中，他们完成了一次惊人的逆转，最终以96-84的比分实现了连胜。这场胜利的关键在于付豪、赵继伟和张镇麟这三位本土球星的稳定发挥，他们的出色表现值得我们庆贺。赛后接受采访时，乌戈冷静坦言上半场球队防守不是很好，犯规不少，好在下半场调整了回来。至于北京那边，主帅乔里欧直言，球队很拼，这场比赛打了三节好球。客场我们输掉2场加时的比赛，但是没有影响大家，主场很拼，精
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- 华为诺亚0.6B文生图模型PixArt-Σ支持生成4K图像，基于DiT技术
- 这个模型和Sora一样采用了DiT框架。众所周知，开发顶级的文生图（T2I）模型需要大量资源，因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起，这也成为了AIGC（人工智能内容生成）社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移，AIGC社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。于是关键的问题来了：我们能以怎样的方式将这些新元素高效地整合进现有模型，依托有限的资源让模型变得更强大？为了探索这个问题，华为诺亚方舟实验室等研究机构的一个研究团队提出一种新的训练方法：由弱到强式训练（weak-to-stron
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- 微软为财务部门量身定制专业AI工具
- 美国时间周四，微软展示了一款针对企业客户财务部门的人工智能工具，显示了微软为不同行业、专业人士和个人定制新软件计划的一部分的愿景。微软宣布推出名为MicrosoftCopilotforFinance的工具，旨在协助用户从数据集中识别风险项目、基于原始数据生成报告，并处理通常需要外包的任务。目前，微软尚未公布该财务工具的定价和发布日期。在推介这款人工智能新工具之前，微软已向销售人员和客户服务代表推出过相似的工具。这些工具的标价通常为每用户每月20美元。然而，用户还需购买CopilotforMicrosoft
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- 人工智能如何增强用户体验研究
- 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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- 物理传热启发的视觉表征模型vHeat来了，尝试突破注意力机制，兼具低复杂度、全局感受野
- AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者为VMamba的原班人马，其中第一作者王兆植是中国科学院大学和鹏城实验室的2022级联合培养博士生，共同一作刘悦是中国科学院大学2021级直博生。他们的主要研究方向是视觉模型设计
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 vHeat 视觉表征模型 428浏览 收藏
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