与Sora同架构，一致性文生视频模型Snap Video，在数字媒体时代，视频已成为我们表达自己、分享故事的主要方式。但高质量视频的创作通常需要专业技能和昂贵的设备。现在，通过Snap Video，你只需用文字描述你想
余承东在“与辉同行”直播 称华为Pura70系列8月可尝鲜原生鸿蒙，月15日，华为常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东做客“与辉同行直播间”，与董宇辉一起深入探讨科技发展的前沿趋势与未来展望。两人重点谈及了
支付宝是欧洲杯最大赢家 支付引领全球合作，2024年欧洲杯圆满结束，中国赞助商在这一国际体育盛事中再度吸引全球目光。7月15日的决赛之夜，西班牙国家队摘得其历史上的第四个欧洲杯冠军，同时，六名在赛事期间
AI与人为敌，还是与人为友，选择权始终都掌握在人的手里
报道（文/莫婷婷）千呼万唤，三星智能戒指终于在万众期待的目光下正式亮相。三星在近期的夏季新品发布会上正式发布了智能手表、TWS耳机、智能手机新品，还包括首次亮相的智能戒指产品Galaxy Ring，售价399美元（约合人民币2900元）。 作为智能穿戴设备，这款智能戒指与当下其他品牌的智能戒指一样，具备多种健康监测功能。三星为其内置了加速度传感器、三星BioActive生物传感器和皮肤温度传感器，分别用来监测身体运动、心率、
报道（文/黄晶晶）今年初，微软推出引入Copilot功能的全新个人电脑，Copilot作为AI语音助手被确定为AI PC不可或缺的按键以及功能，它能够在不需要云数据中心的情况下处理本地的人工智能任务。同时，微软还提出，这款全新电脑搭配拥有全新神经处理单元NPU的芯片，可实现每秒超过40万亿次即40 TOPS的运算。那么也就是说，若要符合微软给出的AI PC的定义，NPU的算力至少要达到40 TOPS。 这一定义的抛出，突显了NPU的重要性。半导体大厂们普
在当今数字化转型的浪潮中，算力作为推动数字经济高质量发展的核心引擎，正以前所未有的速度进化。近日，浪潮信息与四川省天府云数据科技有限责任公司携手，在国内率先推出了42kW智算风冷算力仓，这一创新成果不仅标志着我国智算基础设施迈入了全新的高密度、高效能时代，更为人工智能、自动驾驶、生物制药、AIGC（人工智能生成内容）及智能制造等多个前沿领域提供了强有力的算力支撑。
谷歌母公司Alphabet或将230亿美元收购云安全公司Wiz，谷歌母公司Alphabet正酝酿一项重大收购。据《华尔街日报》报道，Alphabet正与云安全公司Wiz进行深入洽谈，交易价值或达230亿美元，有望成为Alph
“当我们变得困惑，比如是在凌晨2点，尤其我们无法与任何朋友或真正的心理治疗师交谈时，我们就会使用它”，这是Character.ai的一位年轻用户真实的留言。当我们需要交谈的时候，找不到人可以聊。这个所谓的找不到有可能是想找的人睡了、没有时间，也有可能是身边根本没有这种人，例如我需要一名心理治疗师，或者一名拥有物理学博士学位的朋友。前者可以视为只是简单的情绪慰
随着AI工具的不断增多，各家模型的能力也日益提升，现在无论哪款大模型几乎都能够处理各种翻译难题。在AI浪潮当下，越来越多的论文和前沿信息需要快速翻译和解读，依赖传统的翻译工具依旧面临“翻译质量不稳定、速度慢、费用高且难以准确理解上下文”的问题。相比之下，AI大模型凭借其强大的学习能力和适应性，在翻译质量、效率、上下文理解和多语言支持等方面表现出色，提供了更加
ChatAI人工智能有什么功能 怎么使用？，ChatAI是一个强大的Chat工具, Ta可以帮你创作文案、诗词、翻译甚至写代码模仿人类的聊天方式,提供真实自然的对话体验,为您的工作生活提供更便捷的服务。它
chat ai人工智能助手最新版介绍，随着科技的不断进步，聊天助手这一概念已经被越来越多的人所熟知。今天，我将推荐一款最新推出的智能聊天助手——chatai。这款聊天助手采用了最先进的人工智能技术，
即使有了AI赋能，智能客服还是在被嫌弃，寻找AI大模型实际的应用场景，无疑是当下整个AI业界的一个重要议题。由于一年半前ChatGPT凭借着出色的自然语言对话能力一炮而红，自然而然用AI大模型来为智能
AI大模型（如LLM，即大型语言模型）与传统AI在多个方面存在显著的区别。以下将从技术层面、应用场景、性能表现、计算资源和成本、以及发展趋势和挑战等角度进行详细阐述。
在探讨AI大模型与AI框架的关系时，我们首先需要明确两者的基本概念及其在人工智能领域中的角色。AI大模型通常指的是具有极大规模、高度复杂性和强大能力的人工智能系统，它们能够处理复杂的任务和数据，并在多个领域取得显著成果。而AI框架则是为开发和训练AI模型提供的一套标准接口、特性库和工具包，它集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，是AI算法开发的必备工具。
深度神经网络模型量化是深度学习领域中的一种重要优化技术，旨在通过减少模型参数的精度（即从高精度浮点数如32位浮点数FP32降低到低精度整数如8位整数INT8或更低）来降低模型的计算和存储需求，同时尽量保持模型的性能。这一技术通过降低模型参数的位数来显著减小模型的大小，加速推理过程，并降低能耗，从而有助于将深度学习模型部署到边缘计算设备、移动设备或物联网设备等资源受限的环境中。
深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）在雷达系统中的应用近年来取得了显著进展，为雷达信号处理、目标检测、跟踪以及识别等领域带来了革命性的变化。以下将详细探讨深度神经网络在雷达系统中的应用，包括其优势、具体应用实例、技术挑战及未来发展趋势。
神经网络专用硬件实现是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在通过设计专门的硬件来加速神经网络的训练和推理过程，提高计算效率和能效比。以下将详细介绍神经网络专用硬件实现的方法和技术，并附上相关的代码示例。
深度学习模型量化是一种重要的模型轻量化技术，旨在通过减少网络参数的比特宽度来减小模型大小和加速推理过程，同时尽量保持模型性能。从而达到把模型部署到边缘或者低算力设备上，实现降本增效的目标。
随着半导体技术的快速发展，集成电路（IC）的复杂性和集成度不断提高，对测试技术的要求也日益增加。深度学习算法作为一种强大的数据处理和模式识别工具，在集成电路测试领域展现出了巨大的应用潜力。本文将从深度学习算法的基本原理、在集成电路测试中的具体应用、优势与挑战以及未来发展趋势等方面进行详细探讨。
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习算法在各个领域的应用日益广泛。然而，将深度学习算法部署到资源受限的嵌入式平台上，仍然是一个具有挑战性的任务。本文将从嵌入式平台的特点、深度学习算法的优化、部署流程、代码示例以及面临的挑战和未来趋势等方面，详细探讨深度学习算法在嵌入式平台上的部署。
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）与集成电路技术已成为推动现代电子工业进步的重要力量。两者相辅相成，共同推动着电子产品的智能化、高效化和可靠化。本文将从多个角度详细探讨人工智能技术在集成电路中的应用，涵盖其设计、优化、功能实现、性能提升等多个方面，并展望未来的发展趋势。
今年4月份，面壁智能&清华大学自然语言处理实验室推出MiniCPM系列的最新多模态版本MiniCPM-V 2.0。该模型基于MiniCPM 2.4B和SigLip-400M构建，共拥有2.8B参数。MiniCPM-V 2.0具有领先的光学字符识别（OCR）和多模态理解能力。该模型在综合性OCR能力评测基准OCRBench上达到开源社区的最佳水平，甚至在场景文字理解方面实现接近Gemini Pro的性能。简单来说，就是能够实现更好地理解图片中内容，实现精准的“以图生文”的能力，所见即所得。
为什么说AI会迎来自己的小低潮？，在大会和小会上听到的关于AI的消息会大相径庭。大会上大家总是信心满满，小会上大家就总是苦于商业模式或者AI威力不足。但在有一点上却非常一致：近2年高歌猛进之后，
华为为何又发了十亿债 近十年研发投入超1.1万亿，若是一家普通公司发行一笔价值10亿元为期十年的债，大家第一反应是：“能不能还得上？”。假如把发债主体换成华为，大家的反应就变成了：“华为连10亿也要发债了？”7