​Meta推出NotebookLM开源版“NotebookLlama”：文本轻松转播客，最近，Meta 公司推出了一款名为 NotebookLlama 的新工具，它可以说是谷歌的 NotebookLM 中备受欢迎的生成播客功能的开源版。Notebo

抖音：严厉打击利用AI生成小和尚、女性等骗取老年人互动行为，10 月 27 日消息，抖音官方于 10 月 25 日发布《抖音严厉打击利用 AI 骗取老年人互动的治理公告》。抖音官方表示，鼓励创作优质内容，包括采用 AI

小米汽车与券商诉讼纠纷和解，近日，天眼查显示，小米汽车科技有限公司及其上海分公司作为原告，对东北证券及张某提起侵害经营秘密纠纷诉讼。该案将在2024年11月19日下午开庭审理。不过据券商中

阿里支付4.3亿美元和解 涉及此前反垄断调查，阿里同意支付约30亿元和解集体诉讼案。10月26日，阿里巴巴集团（NYSE:BABA，09988.HK）发布公告，同意支付4.335亿美元（约合30.87亿元人

在数字化时代，信息的获取和处理速度对个人和企业而言至关重要。在线智能问答平台作为一种创新工具，正在改变人们获取信息的方式。AI问答系统通过高效的信息整合和处理能力，不仅提升了用户体验，也为企业注入了新活力。本文将深入解析AI问答系统的使用案例以及其显著优势，帮助读者全面理解其在现代社会中的重要性。一、在线智能问答平台的崛起(必归ai助手提供原创内容)随着人工智能技术的迅猛发展，在线智能问答平台应运

Midjourney又推AI修图神器！能消除，还能无中生有扩图，据Yahoo Tech报道，AI图像生成巨头Midjourney在周四发布了其外部编辑器。这个AI工具被称为“一个释放您想象力的强大新工具”，目前供部分用户使用

字节大模型内部赛马，下一个爆款 or 烧钱深坑？，今年最火的两款全球AI产品，当属视频生成大模型产品Sora和音乐生成大模型产品Suno。今年4月，经Suno爆改的周杰伦金曲《以父之名》和《夜曲》直接封神，在音

组织架构调整、押注“生成式AI”，商汤再转向，近日，据《数智前线》报道，商汤科技在10月22日发布十周年内部全员信后，当日便展开组织调整和裁员，具体裁员规模尚不明确，但“上海腾出了大会议室”，给员工的赔偿为

近日，独立数据库厂商OceanBase正式推出了OceanBase 4.3.3 GA版本，该版本在原有基础上进行了多项升级，其中最为引人注目的是向量检索与索引功能的增强，以及SQL AI一体化的实现。 据OceanBase介绍，4.3.3 GA版本深度融合了AI与数据库的处理能力，为用户提供了多模态数据的融合查询功能。这一创新性的功能使得企业可以更加便捷地处理和分析各种类型的数据，从而简化AI技术栈，提升AI应用的构建效率。 OceanBase CEO杨冰表示，在AI时代，如何通过一个统一的数据

随着自动驾驶技术的飞速发展，对车载计算平台的要求也越来越高。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的图形处理器和人工智能技术公司，推出了Orin芯片，这是一款专为自动驾驶汽车设计的系统级芯片（SoC）。Orin芯片不仅代表了英伟达在自动驾驶领域的最新技术成果，也预示着未来自动驾驶汽车的发展方向。 一、Orin芯片的设计理念 Orin芯片的设计理念是为自动驾驶汽车提供一个强大的、可扩展的、安全的计算平台。它采用了模块化设计，可以根据不同级别

随着自动驾驶技术的飞速发展，对计算平台的性能和功耗要求也越来越高。NVIDIA的Orin芯片作为自动驾驶领域的重要参与者，其功耗表现对于整个系统的能效比至关重要。 一、Orin芯片概述 Orin芯片是NVIDIA推出的一款专为自动驾驶设计的系统级芯片（SoC），它基于Arm架构，采用了先进的制程技术。Orin芯片集成了多个高性能的CPU核心、GPU核心以及深度学习加速器（DLA），能够提供高达200 TOPS（每秒万亿次操作）的AI性能。这种强大的计算能力使得Orin芯片能够

随着人工智能技术的飞速发展，我们见证了一代又一代的AI模型不断突破界限，为各行各业带来革命性的变化。在这场技术竞赛中，Llama 3和GPT-4作为两个备受瞩目的模型，它们代表了当前AI领域的最前沿。 一、技术架构 Llama 3和GPT-4都是基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型，但它们的设计理念和技术细节有所不同。 Llama 3 采用了一种创新的混合架构，结合了传统的Transformer模型和最新的神经网络技术。这种架构使得Llama 3在处理复杂的语言任务时表现出

在人工智能领域，语言模型的发展一直是研究的热点。随着技术的不断进步，我们见证了从简单的关键词匹配到复杂的上下文理解的转变。 一、Llama 3 语言模型的核心功能 上下文理解 ：Llama 3 能够理解复杂的上下文信息，包括对话历史、用户偏好和文化差异。这使得它在对话系统和个性化推荐中表现出色。 情感分析 ：通过深度学习技术，Llama 3 能够识别和理解文本中的情感倾向，无论是正面的、负面的还是中性的。 多语言支持 ：Llama 3 支持多种语言，

随着科技的飞速发展，图形处理单元（GPU）已经成为现代计算领域不可或缺的一部分。从游戏到专业图形设计，再到人工智能和深度学习，GPU在各个领域都发挥着重要作用。 GPU市场现状 1. 游戏市场的推动 游戏行业是GPU市场的主要驱动力之一。随着游戏画质的不断提升和实时渲染技术的发展，对GPU性能的需求也在不断增长。游戏玩家对于高帧率和高分辨率的追求，促使GPU制造商不断推出更高性能的产品。 2. 专业图形设计的需求 在专业图形设计领域，G

报道（文/黄晶晶）在AI手机市场，智能手机厂商已经进入AI模型优化与应用落地的比拼中，vivo推出黄金尺寸3B大模型，OPPO主打一键问AI，都在将端侧AI朝着更易用更懂人的直觉等方向推进，其背后是手机厂商与手机SoC厂商的联合研发，毕竟在手机领域主芯片供应商相对比较固定。   然而在AI PC领域，AI PC处理器的竞争十分激烈，Arm架构不断扩大自己的市场份额，欲将智能手机的优势带到PC市场。英特尔、AMD加强合作，欲继续在AI PC时代取得先发

英伟达正积极与印度最大的企业——信实工业集团和印孚瑟斯等建立合作关系，这一举动凸显出印度在全球人工智能领域的重要地位，以及英伟达对这片人口众多市场的重视。 为深化与印度企业的合作，英伟达正在孟买举办一场盛大的人工智能峰会。在峰会上，英伟达展示了其人工智能技术如何被印度各行业合作伙伴所应用，以提升产品和服务的质量与效率。这一举措不仅彰显了英伟达在人工智能领域的领先地位，也进一步推动了印度AI产业的发展。

近日，赛博威信息科技与中山大学数学学院携手合作，共同建立了人工智能算法产学研合作基地。这一基地将针对TPO(一种特定的人工智能算法模型)能力建设和历史数据学习建模进行深入研究和探索。 据赛博威信息科技数字营销高级咨询顾问邹鹏介绍，TPO算法的核心逻辑在于其能够综合处理并输入多种KPI(关键绩效指标)数据。这些数据涵盖了线上广告的投放效果、媒体花费的详细记录、线下营销活动的折扣信息，以及来自第三方的多样化数据，如经济数

在科技迅猛发展的今天，人工智能和机器学习已经成为推动社会进步的重要力量。Llama 3，作为一个划时代的产品，正以其独特的设计理念和卓越的性能，预示着未来科技的新方向。 一、Llama 3的核心功能 Llama 3的核心功能在于其高度的智能化和自主学习能力。它能够通过深度学习算法，不断优化自身的性能，以适应不断变化的环境和需求。以下是Llama 3的几个关键功能： 自适应学习 ：Llama 3能够根据用户的使用习惯和偏好，自动调整其功能和界面，提供更

在人工智能（AI）的快速发展中，开源AI模型扮演着越来越重要的角色。它们不仅推动了技术的创新，还促进了全球开发者社区的合作。Llama 3，作为一个新兴的AI项目，与开源AI模型的关系密切，这种关系体现在多个层面。 1. 开源精神的体现 Llama 3项目可能是一个开源项目，这意味着它的源代码、算法和数据集对公众开放。这种开放性是开源AI模型的核心特征，它鼓励了全球范围内的开发者和研究人员参与到项目中来。通过这种方式，Llama 3能够汇集来自不

在人工智能领域，对话系统的发展一直是研究的热点之一。随着技术的进步，我们见证了从简单的基于规则的系统到复杂的基于机器学习的模型的转变。Llama 3，作为一个假设的先进对话系统，其架构设计融合了最新的自然语言处理（NLP）技术和深度学习算法，旨在提供更加自然、流畅和智能的对话体验。 1. 核心组件 Llama 3的架构设计可以分为以下几个核心组件： 1.1 预处理模块 预处理模块负责将原始文本数据转换为模型可以理解的格式。这包括文本清洗

优化输入提示（prompt engineering）是提高人工智能模型输出质量的关键步骤。对于Llama 3这样的模型，优化输入提示可以帮助模型更准确地理解用户的意图，从而生成更相关和高质量的内容。 明确和具体的指令 ： 确保你的指令清晰、具体，避免模糊不清的表达。例如，而不是说“写一篇关于AI的文章”，你可以说“写一篇2000字的文章，探讨人工智能在医疗领域的应用”。 使用关键词 ： 包含关键词可以帮助模型更快地定位到相关的信息和上下文。例如，“

Llama 3模型与其他AI工具的对比可以从多个维度进行，包括但不限于技术架构、性能表现、应用场景、定制化能力、开源与成本等方面。以下是对Llama 3模型与其他一些主流AI工具的对比分析： 一、技术架构 Llama 3模型 采用了最新的Transformer架构，并结合了自注意力机制和分组查询关注（GQA）机制。 引入了高效的tokenizer和RoPE位置编码，提高了语言编码和长文本处理的效率。 其他AI工具 如ChatGPT、GPT-4等也基于Transformer架构，但可能在细节上有所不同，如注

评估Llama 3（假设这是一个虚构的人工智能模型或系统）的输出质量，可以通过以下几个步骤来进行： 定义质量标准 ： 在开始评估之前，需要明确什么是“高质量”的输出。这可能包括准确性、相关性、一致性、可读性、创新性等标准。 确定评估指标 ： 根据质量标准，确定具体的评估指标。例如，准确性可以通过事实核查来评估，相关性可以通过用户反馈来评估，一致性可以通过对比不同输出的一致性来评估。 收集数据 ： 收集Llama 3的输出样本，这

Llama 3 模型，假设是指一个先进的人工智能模型，可能是一个虚构的或者是一个特定领域的术语。 1. 数据预处理 数据是任何机器学习模型的基础。在训练之前，确保数据质量至关重要。 数据清洗 ：去除噪声和异常值，确保数据的一致性和准确性。 特征工程 ：提取有助于模型学习的特征，可能包括特征选择、特征转换和特征编码。 数据增强 ：对于图像或文本数据，可以通过旋转、缩放、裁剪等方法增加数据多样性。 归一化/标准化 ：将数据缩放到相同

在自然语言处理（NLP）的快速发展中，我们见证了从基于规则的系统到基于机器学习的模型的转变。随着深度学习技术的兴起，NLP领域迎来了新的突破。Llama 3，作为一个假设的先进NLP模型，代表了这一领域的最新进展。 1. 高度的上下文理解能力 Llama 3的一个显著优势是其对上下文的深刻理解。传统的NLP模型往往在处理复杂的语言结构和上下文依赖性时遇到困难。Llama 3通过使用先进的注意力机制和上下文编码技术，能够捕捉到语言中的细微差别，从而更