51CTO人工智能

该项目的核心优势、应用场景和相关项目如下：
– **核心优势**：聚合人工智能话题下包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用案例。
– **应用场景**：
– **教育领域**：AI对教育的影响正在对我们的日常生活带来深远的影响。
– **营销领域**：AI营销技术正在迅速变革营销领域通过自然语言处理（NLP）、合成数据生成（SDG）等关键技术企业能够更好地优化客户互动和个性化旅程降低客户获取成本提升客户生命周期价值这些技术还支持通过生成相似模型、优化定价策略等方式提升数据的使用效率。
– **云计算领域**：探索人工智能时代云成本优化的新策略包括Stacklet公司首席技术官Kapil Thangavelu对FinOps、开源和自动化的见解。
– **相关项目**：
– **英伟达黄仁勋谈领导力、“令牌化”和生成式人工智能对人类员工的影响**：英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋身着标志性黑色皮夹克本周二在美国佛罗里达州奥兰多的Gartner IT研讨会/XPO大会上发表了备受瞩目的主题演讲他在演讲中谈论了一系列的领导力话题。
– **企业对AI模型的判断：开源为何会胜出**：随着AI应用的深化越来越多的企业转向开源大型语言模型（LLM）以实现更大的灵活性、控制权和成本效益。
– **CIO如何获得员工对GenAI的认可**：AstraZeneca、Kroger和Verizon的高管们正通过调整员工战略强化GenAI在企业中的推广聚焦培训、提升意识和增强员工参与度。
– **解密谷歌如何用AI优化数据中心能耗**：在当今数字时代数据中心作为互联网的“心脏”承载着海量数据的存储、计算和传输任务。
– **一个月内连获三项全国性大奖万码优才究竟凭什么？**：万码优才的目标不仅仅是做一个职场平台更希望通过构建一个智慧、高效、和谐的数字技术人才生态链推动整个行业的发展。
– **开源模型突破原生多模态大模型性能瓶颈上海AI Lab代季峰团队出品**：上海AI Lab代季峰老师团队提出了全新的原生多模态大模型Mono-InternVL。
– **英国监管机构对谷歌母公司与Anthropic的合作展开正式调查**：英国竞争与市场管理局（CMA）近日宣布对谷歌母公司Alphabet与人工智能（AI）初创公司Anthropic之间的投资关系启动正式调查。
– **2025年各大公司将转变AI目标但难免会遭遇挫折**：Forrester预测2025年将是企业从GenAI实验转向实际价值实现的一年但进展并非一帆风顺。尽管AI技术持续发展企业对其带来的业务价值保持怀疑许多企业将面临AI投资回报的挑战。
– **深挖大模型幻觉！哈佛大学最新报告：LLM等价于众包只是在输出「网络共识」**：哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。
– **OpenAI上新sCM！生成速度提升50倍Scaling Law再创奇迹：两步采样就出图实时视频时代或将开启！**：FID作为衡量样本质量的指标本身也有局限性；接近的FID分数并不总是反映实际的样本质量反之亦然。因此sCM的质量可能需要根据特定应用的需求以不同方式进行评估。
– **微软内部工程师突爆料：OpenAI下一代模型11月即将上架今天离职的AGI顾问：今天Lastday下一代AI系统并没有准备好**：24晚间消息外媒The Verge得到微软内部工程师的曝料称：该公司预计最早在11月就能获得对OpenAI酝酿已久的Orion访问权限以便他们构建自己的产品和功能这位工程师正在准备在Azure上托管Orion的工作。
– **美国科技霸主地位要凉？Nature：中国急速赶超物理化学论文数已逆袭**：美国科技霸主之位还能保持多久？近日Nature的一篇文章揭示美国科学界领袖已经在担忧美国让位于其他科研强国在许多科学指标上中国已经赶超了美国。
– **RNN回归！Bengio新作大道至简与Transformer一较高下**：近日深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio带领团队推出了全新的RNN架构以大道至简的思想与Transformer一较高下。
– **Claude接管人类电脑编程程序员沸腾！OpenAI反击智能体大战一触即发**：AI接管人类电脑未来已来！Claude自主操控电脑从编程到科研无所不能代表着万能API。另一边OpenAI内部加急研发多智能体AI已经有了雏形。
– **LeCun锐评诺奖：出于压力才颁给AI但两个成果已经完全无用玻尔兹曼机和Hopefield网络**：今年的诺贝尔物理学奖颁给了机器学习先驱Hopfield、Hinton前者因其“提出了Hopfield神经网络以相当于物理学中自旋系统能量的方式进行描述”后者因其“提出的玻尔兹曼机使用了统计物理学中的工具”。
– **告别OCR开源VisRAG帮你实现图片RAG**：TextRAG与VisRAG在最终生成准确性上的对比。在TextRAG中解析后的文本作为检索和生成过程的基础。相比之下VisRAG直接利用原始文档图像通过使用基于VLM的检索器和生成器来实现。
– **7B新王登基！Zamba 2完胜同级模型推理效率比Llama 3提升20%内存用量更少**：Zamba2-7B是一款小型语言模型在保持输出质量的同时通过创新架构实现了比同类模型更快的推理速度和更低的内存占用在图像描述等任务上表现出色能在各种边缘设备和消费级GPU上高效运行。
– **从学习者到教学者：AI在教育领域的应用正日益广泛**：人们不仅在年轻和上学时学习他们在整个成年生活中都在学习新的技能——在工作中、培养爱好、学习新语言、或者追求工作和业务驱动型学习的需求。从这个角度来看学习和教育与其他任何活动一样都是一项基本的日常活动。毫无疑问AI对教育的影响正在对我们的日常生活带来深远的影响。
– **基于自定义数据集的YOLOv8模型实战**：本文将通过一个完整的实战案例来展示使用Python、命令行或Google Colab等方式在自定义数据集上训练自己的计算机视觉模型。
– **Agent进化一小步：跳上解放双手的台阶**：Claude模型通过API实现了令人惊叹的像人一样操作电脑的能力。它能够观看屏幕截图精准地移动光标在需要的位置点击按钮还能使用虚拟键盘输入文本。这种操作方式真正模拟了人类与计算机交互的方式让AI助手不再局限于专门定制的工具而是可以直接使用为人类设计的各类软件。
– **图像伪造照妖镜！北大发布多模态LLM图像篡改检测定位框架FakeShield**：北京大学的研究人员开发了一种新型多模态框架FakeShield能够检测图像伪造、定位篡改区域并提供基于像素和图像语义错误的合理解释可以提高图像伪造检测的可解释性和泛化能力。
– **西部世界成真：仿生肌肉驱动的机器人来了英伟达科学家站台**：CTOŁukasz Koźlik曾投入7年时间开发高功率密度的肌肉骨骼机器人技术（据说成本少于20,000美元）而且独立建造了12个Clone Hand原型。
– **构建高效模型的八个数据预处理步骤**：本文将详细介绍八个重要的数据预处理步骤并通过实际代码示例帮助大家更好地理解和应用这些方法。
– **为什么CUDA对深度学习至关重要？**：毫无疑问你可能已经听说过CUDA并且知道它与NVIDIA GPU有关。但你可能对CUDA的确切含义和用途还不甚了解。究竟CUDA是什么呢？
– **稚晖君玩了个大的：开源人形机器人全套图纸+代码**：这次开源的是智元家的灵犀X1就是今年8月份发布会彩蛋环节亮相的那个。
– **投资AI营销技术？回报最高的三个领域**：AI营销技术正在迅速变革营销领域通过自然语言处理（NLP）、合成数据生成（SDG）等关键技术企业能够更好地优化客户互动和个性化旅程降低客户获取成本提升客户生命周期价值这些技术还支持通过生成相似模型、优化定价策略等方式提升数据的使用效率。
– **比扩散模型快50倍！OpenAI发布多模态模型实时生成进展作者还是清华校友把休假总裁Greg都炸出来了**：路橙、宋飏再次简化了一致性模型仅用两步采样就能使生成质量与扩散模型相媲美。
– **​哪个模型擅长调用工具？这个7B模型跻身工具调用综合榜单第一**：Hammer模型通过函数掩码技术和不相关性检测数据增强在多个评测基准中取得了良好的效果表现出强大的泛化能力和稳定性为轻量化工具调用模型在终端应用向前迈了一步。
– **由于AI的成本和复杂性威胁企业价值CIO面临越来越大的压力**：根据Gartner的最新报告尽管GenAI有潜力推动业务变革但CIO们在实现AI成功的过程中面临着四大关键挑战包括生产力提升不均衡、成本失控、治理复杂性和员工抵制。
– **云计算成本优化：人工智能时代的新战略**：探索人工智能时代云成本优化的新策略包括Stacklet公司首席技术官Kapil Thangavelu对FinOps、开源和自动化的见解。
– **Nature专业户DeepMind又登封面开源水印技术SynthID-TextGemini已经用上了**：谷歌开发的SynthID文本水印技术登上了最新一期Nature杂志封面。
– **Claude 3.5超预期炸场！编程能力超o1像人类一样操作电脑开启Agent新时代！学会摸鱼编程时偷偷浏览黄石公园图片！**：无论是o1开发者日演示的AI订茶歇甜点还是各家AI手机都在卷的AI助手预定餐厅、帮买咖啡等等都体现了这个势头。但Claude还能通过用电脑狠狠惊艳我们一把就是因为这个Agent似乎更通用留下的想象空间也更大。
– **100%英伟达的错：黄仁勋确认Blackwell缺陷修复明年初出货**：本周三在与高盛（Goldman Sachs）进行的会议中英伟达表示Blackwell GPU中影响良率的设计缺陷已宣告修复B100/B200处理器的改进版即将投入量产。
– **他们掰开神经元终于让大模型9.8大于9.11了：神秘创业公司开源AI「洗脑」工具**：大模型为什么认为9.8<9.11？神经元级别的解释来了。 - **裁员和AI需求导致IT人才市场不匹配**：在连续第三年的大规模裁员中科技公司纷纷转向招聘AI人才导致IT领域出现技能供需不匹配的问题。 - **10月31日在线研讨会——面向企业级AI的NVIDIA NIM推理微服务解读**：通过本次在线研讨会您将了解NVIDIA NIM推理微服务如何赋能企业从模型构建到部署和优化的全过程帮助企业充分发挥AI潜能加速业务创新。 - **NeurIPS 2024|解锁大模型知识记忆编辑的新路径浙大用「WISE」对抗幻觉**：本文为长期模型知识编辑提供了一种新颖的解决思路通过侧记忆设计和知识分片技术在不牺牲模型性能的情况下实现了知识的有效更新。未来的研究可以进一步优化路由策略提升侧记忆的检索效率；探索更好的记忆架构以应对更加复杂的编辑场景。 - **朱玉可团队新作：看一眼就能模仿大模型让机器人轻松学会撒盐**：近日德克萨斯大学奥斯汀分校和NVIDIA Research的朱玉可团队公布了他们的一篇CoRL 2024 oral论文其中提出了一种名为OKAMI的方法可基于单个RGB-D视频生成操作规划并推断执行策略。 - **魔法填充+无限扩图Ideogram推出AI画板工具Canvas**：我们这里要介绍Ideogram Canvas一款基于AI的无限创意画板服务可用于组织、生成、编辑和组合图像。 - **如何改进RAG模型的性能？**：我们在本文中将重点介绍如何优化RAG系统使其尽可能高效。我们从多个角度介绍RAG系统深入了解其用途以及如何优化。 - **采购转型中AI人才的战略方针**：在AI时代人才短缺成为企业面临的重大挑战尤其在推动采购和优化解决方案时尤为突出。 - **Depth Any Video：开启视频深度估计新纪元**：今天为大家分享上海AI Lab和浙大最新的视频深度估计工作！ - **CIO要权衡AI发展过快给企业带来的风险**：即使生成式AI结果失败没有达到引起公众尴尬或诉讼的程度但仍会抑制企业的风险偏好使其不愿启动更多的AI项目。 - **直接暴涨十个点！地平线提出DOME：扩散和Occ双管齐下打造超真实世界模型！**：今天为大家分享地平线和中科院软件研究所最新的世界模型工作—DOME！扩散和OCC双管齐下打造世界模型。 - **谢赛宁新作：表征学习有多重要？一个操作刷新SOTADiT训练速度暴涨18倍**：在NLP领域研究者们已经充分认识并认可了表征学习的重要性那么视觉领域的生成模型呢？最近谢赛宁团队发表的一篇研究就拿出了非常有力的证据：Representation matters！ - **谷歌Fluid颠覆共识：两大因素被发现AI文生图领域自回归模型超越扩散模型**：科技媒体The Decoder 10月22日发布博文报道称谷歌DeepMind团队携手麻省理工学院（MIT）推出了全新的“Fluid”模型在规模达到105亿参数时候能取得最佳的文生图效果。 - **Claude接管人类电脑12小时：学会摸鱼敲着敲着代码看风景去了**：AI不再只盯着对话和生成能力更强调执行和操作。不到12小时激动的网友们已经纷纷贡献出自己是怎么看着Claude玩电脑的。 - **开源版OpenAI再出「神作」小模型吊打Llama 3！Ministral系列问世边缘AI革命开启**：Mistral 7B诞生一周年之际法国AI初创公司Mistral再次连发两个轻量级模型Ministral 3B和Ministral 8B性能赶超Llama 3 8B。 - **Claude 3.5深夜觉醒学会模仿人类用电脑！编程干翻o1Agent一夜变天**：太科幻了深夜上线的Claude可以像人类一样使用计算机了？查看屏幕、移动光标、点击按钮、输入文本还能查找代码错误、自动搜集信息填表。AI推理已至瓶颈下一个爆破点就是AI操作电脑！ - **人类自身都对不齐怎么对齐AI？新研究全面审视偏好在AI对齐中的作用**：近日来自麻省理工学院、加州大学伯克利分校、伦敦大学学院、剑桥大学的一个四人团队研究发现人类尚且难以对齐也就更难以让AI与自己对齐了。他们批判性地审视了当前AI对齐研究的缺陷另外他们也展示了一些替代方案。