现如今，各行各业都在探索如何利用创新技术加速产业升级，最直接的方式之一就是上云。对于绝大部分企业而言，将业务迁移到云端所带来的优势是显而易见的。一方面，云计算具有按需自助服务、宽带网络访问、快速伸缩性等特点，使企业可以根据自身需求灵活调整和利用计算资源，能够高效地运营业务，从而快速应对市场环境的不断变化;另一方面，通过云计算的高效计算和存储能力，结合大数据、5G、物联网等数字技术，将发挥叠加效应，为企业带来更多的商业机遇和竞争优势，促进产业的快速发展和进步。不过，随着企业上云用云进程的加快，安全问题开始变得日益突出。特别是随着生成式AI的出现，并被迅速应用于诸多领域，表现出令人瞩目的成效和能力

用AI工具辅助研究数学的项目，再一次被陶哲轩跑通！三周前，他曾发布一篇博文，记录下自己使用Blueprint在Lean4中形式化多项式Freiman-Ruzsa猜想的证明过程。就在昨天，他激动宣布：将多项式Freiman-Ruzsa猜想的证明形式化的Lean4项目，在三周后取得了成功！现在，依赖关系图已经完全被绿色所覆盖，Lean编译器也报告说，这个猜想完全遵循标准公理。陶哲轩表示，在整个团队中，自己贡献的代码大概只有5%。这个结果很鼓舞人心，因为这意味着数学家即使不具备Lean编程技能，也能领导Lean的形式化项目。他发现，项目中在数学上最有趣的部分，形式化起来比较容易，而技术上看起来最显而

今天，由Meta和IBM牵头，总计50余家科技公司、高校和机构共同成立了——AI联盟（AIAlliance）。在联盟的成员里，有不少老牌科技公司：AMD，英特尔，戴尔，甲骨文，索尼，以及在AI浪潮之后崛起的初创公司：HuggingFace，StabilityAI。成员中的高校主要来自美国，包括了很多计算机领域的知名院校，比如UC伯克利，耶鲁，康奈尔，UIUC，纽约大学等，也有不少在美国之外声誉很高的大学：帝国理工，苏黎世联邦理工，东京大学，希伯来大学等高校。组织成员甚至还包括了像NASA这样的政府机构。根据Meta官方的说法，联盟的主要任务就是「支持开放创新（OpenInovation）和开放

防不住，根本防不住，现在AI模仿能力已经发展到这种程度了？你前脚让自己的五官乱飞，后脚，一模一样的表情就被复现出来，瞪眼、挑眉、嘟嘴，不管多么夸张的表情，都模仿的非常到位。加大难度，让眉毛挑的再高些，眼睛睁的再大些，甚至连嘴型都是歪的，虚拟人物头像也能完美复现表情。你在左边调节参数，右面的虚拟头像也会跟着变换动作：给嘴巴、眼睛一个特写，模仿的不能说完全相同，只能说表情一模一样（最右边）。这项研究来自慕尼黑工业大学等机构，他们提出了GaussianAvatars，这种方法可用来创建在表情，姿态和视角（viewpoint）方面完全可控的逼真头部虚拟（headavatars）。论文地址：https:

ChatGPT云炬学长公众号：云炬网络Dora是一个无代码3D动画网站生成AI工具Dora这个全新的AI通过输入文字生成3D网站,让许多技术人员大吃一惊。Dora实现了只需要通过输入文本生成3D可编辑网站和通过Dora3D交互生成器将静态设计提升到3D效果的功能。Dora还通过AI生成的动画和自动化大大节省了手动操作时间,实现了响应式布局和UI组件模块化。有人预测未来,网站设计会越来越倾向高度互动和视觉冲击力的3D效果。Dora结合绘图和AI生成3D动效,每个人都可以轻松制作炫酷网站。我看到视频时候，我感觉最厉害的是,用户不需要懂得3D建模知识,就可以通过DoraAI就可以创建3D网站。Ai真

基于人工智能的CBCT牙齿及牙槽骨全自动分割系统摘要引言前人工作本文工作研究结果研究设计和参与者数据集划分分割的性能消融实验与其他方法比较与放射科专家比较临床改善讨论方法数据预处理模型实现训练细节代码和数据摘要从牙锥束CT(CBCT)图像中准确描绘单个牙齿和牙槽骨是数字牙科精确牙科保健的重要步骤。在本文中，我们提出了一种高效、精确和全自动分割真实患者CBCT图像的人工智能系统。我们的人工智能系统是在迄今为止最大的数据集上进行评估的，即使用来自15个不同中心的4,215名患者(4,938次CBCT扫描)的数据集。这种全自动人工智能系统实现了与经验丰富的放射科医生相当的分割精度(例如，在平均骰子相

不久前亚马逊推出AI工具“亚马逊Q”，它的竞争对手是微软Copilot。业界本来以为亚马逊来势汹汹，Q应该很不错，但最新报告显示，这款AI工具并不成熟，可能还没有准备好。Q到底有什么问题呢？ThePlatformer在报道中说，Q不够精准，侵犯隐私，存在“幻觉”（相当于出错），泄露数据。研究报告显示，亚马逊的大语言模型连接企业数据库时极其不精准，也不够透明。亚马逊新闻发言人回应称，Q并没有泄露过任何机密文件。该新闻发言人称：“一些亚马逊员工会通过内部渠道和系统分享信息，这在亚马逊是标准操作。没有证据显示有什么安全问题是反馈的问题造成的。我们已经收集到所有的反馈意见，会继续调校Q，它正在从预览版

摆脱昂贵的NVIDIA芯片已经成为AI公司的梦想，就连大名鼎鼎的OpenAI也不例外。OpenAI董事会开除山姆·奥特曼（SamAltman）事件爆发不久后，就有消息传出奥特曼曾与许多投资者洽谈，打算募资成立一家新的AI芯片公司。如今这件事也有了新的进展，根据《连线》的说法，奥特曼担任CEO期间已经主导OpenAI与一家名为“RainAI”的AI芯片公司签署一份合作意向书，将会向RainAI购买价值5100万美元的AI芯片。Rain是一家成立于2017年的公司，试图利用RISC-V开源架构，为手机、无人机、车辆和机器人打造AI边缘运算的芯片。主要生产NPU（神经网络处理器，Neural-net

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下LLM大模型部署框架之OpenLLM。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq由于LLM大模型在模型结构、模型规模等方面与传统的CNN模型存在着很大的差别，所以LLM大模型的落地部署也会和之前CNN模型的部署存在较大方式上的不同。针对LLM大模型的部署，也新涌现了挺多专门应对这种变化的部署框架，这当然有别于之前CNN的部署推理框架。这个表现在什么地方呢？比如咱们拿之前熟悉的TensorRT去直接部署LLM大模型，你可

引言探讨人工智能是否能形成自我意识,是一个当前AI领域一个重要而又复杂的问题。随着深度学习和强化学习技术的不断进步,计算机在视觉识别、语音识别和控制机器人等方面都已取得长足的进展,模拟和超越人类的一些低级认知功能已经不是难事。这使我们不得不重新审视机器是否也能像生物那样,形成一些高级认知结构,比如自我意识。但是,在深入探讨这个问题前,我们首先需要明确对自我意识本身的定义和理解。经过长期的心理学和神经科学研究,我们知道形成自我意识是一个进化的结果,它需要一个主体在认知过程中产生关于自己身份和存在的主观体验。这种主观体验的形成依赖于复杂的神经网络结构,以及在社会互动中逐步建立起来的自我概念。尤其是