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协议曝光!微软给openai定义-赚够1000亿就算实现AGI

协议曝光!微软给openai定义-赚够1000亿就算实现AGI

协议曝光!微软给openai定义-赚够1000亿就算实现AGI

AGI的定义,微软和OpenAI早就悄悄谋定了。 主要评判维度不看技术,而是收益。 The Information爆料,2023年双方达成秘密协定——OpenAI需要研发出能够带来1000亿美元收益的AI系统,才能被视为实现AGI。

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8668 点击    2024-12-27 15:20
券商开启“AI风暴”

券商开启“AI风暴”

券商开启“AI风暴”

据不完全统计,已有24家券商积极拥抱AI大模型,在投研、投顾、风控、运营等多个领域展开了深入探索和应用。

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9420 点击    2024-12-27 14:43
为什么体操运动是AI视频的噩梦?|亮马桥小纪严选

为什么体操运动是AI视频的噩梦?|亮马桥小纪严选

为什么体操运动是AI视频的噩梦?|亮马桥小纪严选

12月10日Sora全网上线,大家也都测试了很多了。坦率地讲,产品完成度很高,但是模型质量,真的有点不及预期。

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7754 点击    2024-12-27 14:36
自媒体人必备:通过行业热词批量抓取百条小红书涨粉吸睛数据RPA工作流并结合扣子(Coze)全自动导入飞书在线文档存储分析

自媒体人必备:通过行业热词批量抓取百条小红书涨粉吸睛数据RPA工作流并结合扣子(Coze)全自动导入飞书在线文档存储分析

自媒体人必备:通过行业热词批量抓取百条小红书涨粉吸睛数据RPA工作流并结合扣子(Coze)全自动导入飞书在线文档存储分析

最近在舰长扣子Coze交流群中最新组织了一次快闪活动,邀请了影刀RPA晴岚老师,技术讲解如何搭建《通过关键词批量抓取小红书涨粉吸睛情报》的影刀RPA工作流.效果十分不错,这不舰长将RPA和Coze进行了一次结合

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11001 点击    2024-12-27 14:25
智平方郭彦东:具身智能到达GPT-2时刻,产业化成败在于“物理世界大模型”工程化能力

智平方郭彦东:具身智能到达GPT-2时刻,产业化成败在于“物理世界大模型”工程化能力

智平方郭彦东:具身智能到达GPT-2时刻,产业化成败在于“物理世界大模型”工程化能力

2024年不愧是“具身智能元年”。 在刚刚结束的第十三届中国创新创业大赛新技术赛道中,一家具身机器人公司脱颖而出,斩获总决赛亚军,跻身全国50强。

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8752 点击    2024-12-27 12:53
“另类”生图产品,上线4个月拿下420万流量

“另类”生图产品,上线4个月拿下420万流量

“另类”生图产品,上线4个月拿下420万流量

最近,编辑部用来做文章配图的一款产品,访问量在快速上涨。然后我们发现,这款产品在即刻上的讨论度也不低。

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9113 点击    2024-12-27 10:56
我有了深深的危机感~一行代码没写,AI 帮我开发了一个 APP,已经开始赚钱了

我有了深深的危机感~一行代码没写,AI 帮我开发了一个 APP,已经开始赚钱了

我有了深深的危机感~一行代码没写,AI 帮我开发了一个 APP,已经开始赚钱了

12 月 4 日,我深度使用了一次 Cursor,我要求自己不碰一行代码,要开发一个生成旅行路线动画的工具。没想到半天的时间,这个完成度高的令人称奇~

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8890 点击    2024-12-27 10:49
微软开源上千行代码PromptWizard,开启提示词工程的全自动时代

微软开源上千行代码PromptWizard,开启提示词工程的全自动时代

微软开源上千行代码PromptWizard,开启提示词工程的全自动时代

在大语言模型(LLM)蓬勃发展的今天,提示词工程(Prompt Engineering)已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。

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10517 点击    2024-12-27 10:41
DeepMind最新研究:逆向思维训练LLM可大幅提升AI推理能力

DeepMind最新研究:逆向思维训练LLM可大幅提升AI推理能力

DeepMind最新研究:逆向思维训练LLM可大幅提升AI推理能力

1822 年,电学之父法拉第在日记中写到“既然通电能够产生磁力,为什么不能用磁铁产生电流呢?我一定要反过来试试!”。于是在 1831 年,第一台发电机被发明,推动了人类进入电气化时代。

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8191 点击    2024-12-27 10:16
4比特量化三倍加速不掉点!清华即插即用的SageAttention迎来升级

4比特量化三倍加速不掉点!清华即插即用的SageAttention迎来升级

4比特量化三倍加速不掉点!清华即插即用的SageAttention迎来升级

大模型中,线性层的低比特量化已经逐步落地。然而,对于注意力模块,目前几乎各个模型都还在用高精度(例如 FP16 或 FP32)的注意力运算进行训练和推理。并且,随着大型模型需要处理的序列长度不断增加,Attention(注意力运算)的时间开销逐渐成为主要开销。

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9382 点击    2024-12-27 09:44