科技圈和创投圈好久都没有这么兴奋了，自从AI绘画和ChatGPT的出现，让更多企业越发关注AI的各种新动向了。随着ChatGPT、GPT-4的爆火，人们纷纷将目光投向了AIGC（AIGeneratedContent）行业。跟紧OpenAI的步伐，百度推出文心一言，Adobe推出生成式AIFirefly，谷歌也开放了聊天式机器人Bard，皮卡智能近期也推出了神采PromeAI，旨在将创意照进现实。更多行业关注到了AIGC的未来可期！ 作为一家专注于「科技创新，产业赋能」的AI创研性公司，我们始终相信科技改变世界，愿意为理性的理想主义注入力量。近期上线功能网站——神采PromeAI，其中“Prom
当前，火热的AI大模型领域需要一些冷思考。 自去年年底ChatGPT掀起一轮AIGC热潮以来，国内科技企业扎堆发布大模型和类ChatGPT产品。截止2023年4月，已公开宣布发布或即将发布AI大模型的企业达数十家。多模态大模型的能力不断迭代，市场竞争加剧，同时监管意见及时出台，多重因素叠加让AI行业格局处在飞速变化中。 如何让大模型更广泛深入落地，在更多场景中把大模型的能力真正用起来，一直是AI产业界关注的焦点。当国内大部分大模型还停留在早期产品发布阶段时，2021年便问世的源大模型已经探索出了大模型商业落地的新路径。01|老上海弄堂与AI大模型的碰撞
当前，生成式AI、层出不穷的移动应用，对算力提出了更高的要求。与此同时，越来越多的创新应用不仅对CPU提出了更高的性能要求，对GPU的性能要求也越来越高。面对未来计算的复杂需求，Arm正式推出了Arm2023全面计算解决方案，并发布了全新的CPU、GPU等系列产品。在近期举办的Arm技术媒体分享日上，来自Arm不同产品线的技术专家详细介绍了Armv9Cortex计算集群、基于第四代X内核的全新、基于第五代打造全新ArmGPU等产品，并通过一系列的产品对比，让参会媒体更加直观的了解到了全新产品在性能方面的提升。Arm产品营销副总裁IanSmythe在开场致辞中指出，为了满足定义未来计算的复杂需求
3月4日，在中共中央政治局常务委员会召开的会议上，决策层强调要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度——这短短的一句话，让“新型基础设施建设”再次成为热词。“新基建”则主要指以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施，本质上是信息数字化的基础设施……能支撑传统产业向网络化、数字化、智能化方向发展的信息基础设施，包括新一轮的网络建设，如光纤宽带、窄带物联网等；数据信息相关服务，如大数据中心、云计算中心以及信息和网络的安全保障等，也必将成为我国“新基建”的核心所在。那么面对这样一个“数字化新型基础建设的风口”，企业应该如何抓
3月4日，在中共中央政治局常务委员会召开的会议上，决策层强调要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度——这短短的一句话，让“新型基础设施建设”再次成为热词。“新基建”则主要指以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施，本质上是信息数字化的基础设施……能支撑传统产业向网络化、数字化、智能化方向发展的信息基础设施，包括新一轮的网络建设，如光纤宽带、窄带物联网等；数据信息相关服务，如大数据中心、云计算中心以及信息和网络的安全保障等，也必将成为我国“新基建”的核心所在。那么面对这样一个“数字化新型基础建设的风口”，企业应该如何抓
我们的人脑在当今人类产生的技术进步中发挥着最大的作用。在这种智能的基础上，人类创造了各种各样的产品，但不必说每一个都改变了人类生活的本质。随着模型权重的公开发布以保持稳定性，世界将发生巨大变化。AI稳定扩散文本到图像引擎。有了这个，任何人都可以使用简化的消费技术快速创建质量和细节都很好的艺术图像。什么是AI（人工智能）？一个称为人工智能(AI)的计算机科学领域正在努力创造能够像人一样思考和行动的机器。识别声音、解决问题、学习和计划的能力。人工智能系统与人和其他动物表现出的自然智能形成鲜明对比。一个计算机控制的机器人或一个可以像人类思维一样思考的软件就是这样理解的。人工智能总是准备好让它在这方面
为什么Chatbot需要大语言模型+向量数据库？这个春天，最让人震感的科技产品莫过于ChatGPT的横空出世，通过大语言模型（LLM）让人们看到了生成式AI能实现到和人类语言高度相仿的语言表达能力，AI不再遥不可及而已经可以走进人类的工作和生活，这使得沉寂一段时间的AI领域重新焕发了能量，无数的从业者正趋之若鹜地投身于下一个改变时代的机会；据不完全统计，在短短的4个月时间内，美国已经完成了超4000笔的生成式AI的行业融资。生成式AI已经成为了资本和企业都无法忽视的下一代的技术密码，而其对于底层的基础设施能力提供了更高的要求。大模型能够回答较为普世的问题，但是若要服务于垂直专业领域，会存在知识
通过对齐三维形状、二维图片以及相应的语言描述，多模态预训练方法也带动了3D表征学习的发展。不过现有的多模态预训练框架收集数据的方法缺乏可扩展性，极大限制了多模态学习的潜力，其中最主要的瓶颈在于语言模态的可扩展性和全面性。最近，SalesforceAI联手斯坦福大学和得克萨斯大学奥斯汀分校，发布了ULIP（CVPR2023）和ULIP-2项目，这些项目正在引领3D理解的新篇章。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2212.05171.pdf论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.08275.pdf代码链接：https://github.com/sales
文/高扬（微信公众号：量子论）今天的一则消息不知大家有没关注，中央会议精神特别提到“要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险。”这表示国家层面已在重视通用人工智能的发展，也意味ChatGPT引爆的这场人工智能热潮还会持续下去。我感觉今年的这场技术革新，很像2000年的互联网，以及2011年的移动互联网，感觉看到了无限广阔的未来，未来四面八方都是路，但是，却不知道该往哪儿走。是前途未卜，还是前途无量，我无法获知，但在我看来，这一波迎来爆炸的应该是内容，是创作。从互联网到移动互联网，20年来内容的创作门槛一直在降低，从大家最开始只能写写字，到今天人人都能拍短视频，无数年轻人开始靠这些自媒
随着ChatGPT、GPT-4等大模型的陆续发布，人工智能技术的进展与应用成为人们关注的焦点，越来越多的人开始重视AI技术和基础的编程能力。最近，著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达和KiraLearning的联合创始人兼CEOAndreaPasinetti联合发表了一篇文章，旨在呼吁学校向每个孩子教授人工智能知识。以下是文章的主要内容：长期以来，读写能力和数学计算一直是K-12教育（美国基础教育）的核心内容。但世界不会停滞不前，我们相信美国基础教育的核心内容将逐渐转变为计算机科学和人工智能编程。几个月来，AI技术时常成为头条新闻。从去年秋天图像生成模型StableDiffusi
