苹果十年造车，彻底梦碎——泰坦计划终结！也就是说，这十年里苹果投的数十亿美元，彻底打了水漂。就在刚刚，这一消息在苹果内部传开了，员工错愕。摆在2000名员工面前的命运，是要么转岗，要么走人。而苹果押注的下一个风口，就是生成式AI。据悉，许多特殊项目组员工将被移至JohnGiannandrea领导的人工智能部门，专注于开发生成式AI项目。这条科技树，苹果果真是点歪了？这次，泰坦计划是真碎了上一次我们听说苹果造车梦碎的消息，还是在1个月前。当时的说法是，库克决定把自动驾驶从L5降级到L2，而且发布日期也延期到了2028年。谁能想到，短短1个月后，泰坦计划彻底没了。显然，计划中10万美元的电车能否给

后期狂喜了家人们～现在，只需一张图片就能替换视频主角，效果还是如此的丝滑！且看这个叫做“VideoSwap”的新视频编辑模型——小猫一键变小狗，基操～如果原物体本身扭动幅度大一些？也完全没问题：细看俩者之间的运动轨迹，给你保持得是一毛一样：再如果，替换前后的物体形状差别较大呢？例如车身较高的SUV换更长的超跑，大邮轮换小白船。呐，也是一整个完美替换，基本看不出任何破绽：对比谷歌今年2月发的同类视频替换模型Dreamix：不得不说，现在这技术进步真是肉眼可见啊～那么，它是如何做到的呢？方法也很有意思。只需几个语义点，拽一拽就OK不管是风格转换还是主题/背景转换，这种视频编辑任务的主要挑战都是如何

我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是PDF（PortableDocumentFormat）。据了解，PDF成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的2.4%。然而，存储在PDF等文件中的信息很难转成其他格式，尤其对数学公式更是显得无能为力，因为转换过程中很大程度上会丢失信息。就像下图所展示的，带有数学公式的PDF，转换起来就比较麻烦。现在，MetaAI推出了一个OCR神器，可以很好的解决这个难题，该神器被命名为Nougat。Nougat基于Transformer模型构建而成，可以轻松的将PDF文档转换为MultiMarkdown，扫描版的PDF也能转换，让人头疼的数学公式

前段时间，最大开源社区HuggingFace发布了AI聊天机器人HuggingChat，瞬间引爆全网。网友纷纷表示，如果ChatGPT是苹果iOS系统，那么，开源版的Android就要来了。而这次，来了个更猛的。不仅上线了开源编程大语言模型StarCoder，顺便还推出了编程助手StarChat。虽说GitHub的Copilot已经接上了GPT-4最新能力，还得每月交钱。现在有了开源的StarChat，动动嘴编程的美事儿，每个人都能享了。StarCode化身「动嘴编程」神器想必，你一定用过GitHubCopilot或ChatGPT来解决编程任务，比如把代码翻译、生成等。尽管这些专有系统的能力令

一个让物理学家狂喜的AI工具，在GitHub上开源了！它名叫Φ-SO ，能直接从数据中找到隐藏的规律，而且一步到位，直接给出对应公式。整个过程也不需要动用超算，一台笔记本大概4个小时就能搞定爱因斯坦的质能方程。这项成果来自德国斯特拉斯堡大学与澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61部门，据论文一作透露，研究用了1.5年时间，受到学术界广泛关注。代码一经开源，涨星也是飞快。除了物理学者直呼Amazing之外，还有其他学科研究者赶来探讨，能不能把同款方法迁移到他们的领域。强化学习+物理条件约束Φ-SO背后的技术被叫做“深度符号回归”，使用循环神经网络（RNN）+强化学习实现。首先将前一个符号和上

一个让物理学家狂喜的AI工具，在GitHub上开源了！它名叫Φ-SO ，能直接从数据中找到隐藏的规律，而且一步到位，直接给出对应公式。整个过程也不需要动用超算，一台笔记本大概4个小时就能搞定爱因斯坦的质能方程。这项成果来自德国斯特拉斯堡大学与澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61部门，据论文一作透露，研究用了1.5年时间，受到学术界广泛关注。代码一经开源，涨星也是飞快。除了物理学者直呼Amazing之外，还有其他学科研究者赶来探讨，能不能把同款方法迁移到他们的领域。强化学习+物理条件约束Φ-SO背后的技术被叫做“深度符号回归”，使用循环神经网络（RNN）+强化学习实现。首先将前一个符号和上