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今年开年以来，大模型落地越来越火热。云计算大厂有关AI业务的数据在不断刷新。就在这样的时间节点上，5月9日，阿里云在北京举办AI峰会，除了发布阶段性的进展之外，还重点向与会者介绍了阿里云的大模型生态和落地平台，为大模型落地竞争再添一把火。
近年来，在经历了ChatGPT、Midjourney等国际AIGC产品的飞速发展，以及百度文心、阿里通义、Kimi等国内AIGC产品的激烈追赶后，2024年，几乎每位互联网用户都或多或少接触了AIGC技术产生的内容。从智能手机中的大模型助手，到日常所见的AI生成图片，再到职场中的AIGC工具辅助优化工作，AIGC内容已遍布人们的生活中。
腾讯科技讯 作为搜索领域无可争议的霸主，谷歌改变了我们生活的方方面面，从日常琐事到工作事务，再到我们的沟通方式。多年来，谷歌一直是互联网的窗口，为我们提供大量知识和信息，但如今，随着其他类似平台的崛起，谷歌可能不再是我们寻找答案的首要选择。那么，面对这样的挑战，谷歌又将如何应对？
当人们还在呼唤GPT-5、辗转于各种聊天机器人争夺战时，Google已经把人工智能模型与现实世界的距离又拉近了一大步。
Perplexity 目前正在对一项名为「Perplexity Pages」的新功能进行 beta 测试，旨在增强其平台内的内容创作能力。该功能处于内测阶段，仅对通过官方表格注册的用户开放。官方声称目前参与人数已经达到了此阶段所需。
OpenAI 即将发布 ChatGPT Search 的新闻已经传遍了互联网，结果，在本周四，他们「鸽」了！
2019年，有两件事一直困扰着孙正义：软银的投资失败，以及日本科技的落后。
“在香港AI创业，遍地都是机会”？
“逐梦AI圈”的中小创业者，何时圆梦？
“用智能，开启无限可能” 2024惠普商用AI战略暨AI PC新品发布会在北京盛大举行。
对于消费品而言，留存是至关重要，不仅是应用程序的生命线，也是最难推动的指标。正如我在Snap增长团队任职期间深刻体会到的那样。为了吸引重复用户，公司不能仅仅填满产品的最新和最好的技术——他们必须有意识地设计每一个产品特性，以确保用户一次又一次地回来。
众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力，但其背后的确切机制尚不清楚。
由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议，在走过第一个十年后，终于迎来了首届时间检验奖。
随着生成式 AI 模型掀起新一轮 AI 浪潮，越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从业者、基础科学研究者需要快速了解 AI 领域发展现状、掌握必要的基础知识。
20 世纪 90 年代，长短时记忆（LSTM）方法引入了恒定误差选择轮盘和门控的核心思想。三十多年来，LSTM 经受住了时间的考验，并为众多深度学习的成功案例做出了贡献。然而，以可并行自注意力为核心 Transformer 横空出世之后，LSTM 自身所存在的局限性使其风光不再。
在发布一周年之际，阿里云通义千问大模型在闭源和开源领域都交上了一份满意的答卷。 国内的开发者们或许没有想到，有朝一日，他们开发的 AI 大模型会像出海的网文、短剧一样，让世界各地的网友坐等更新。甚至，来自韩国的网友已经开始反思：为什么我们就没有这样的模型？
进入 2024 年，AGI 领域的投融资热度明显下降。 当模型层的技术边界仍未清晰界定，全球 AI 相关的流量红利开始逐渐消解，而一些 PMF 发生在了大厂，大厂追赶创业公司的时间周期缩短到数周时，对于创业者而言，快速构建自己的业务壁垒就更为关键。这同样也是 AGI 领域投资人不得不思考的难题。
Sora 的第一批使用者，详细讲述了自己使用其生成完整视频的制作过程。
OpenAI挖角谷歌、加班加点研发的AI搜索产品，马上就要上线了。
不只是工具，如何让AI大模型产品成为驱动业务增长的催化剂？带来实际价值
Gartner估计，到2028年，75%的程序员将使用AI编程工具。
因AI概念去年股价一飞冲天的“彩票大王”鸿博股份（002229.SZ），交出了一份令人失望的成绩单。
TOP FAVOR已经在服装创造上实现了AI的深度参与，涵盖设计、营销、供应链以及柔性智造等各个环节。
智东西5月8日报道，近日，微软发布了首个年度《负责任的人工智能透明度报告》。报告概述了微软2023年制定并部署的各种措施，以及其在安全部署AI产品方面取得的成就，如创建了30个负责任的人工智能（RAI）工具，扩大了RAI团队等。
由于规格高、论文多，顶会论文审稿过程的公平性和透明度，向来是业界关注和争议的焦点。
斯坦福AI小镇曾火遍了全网，25个智能体生活交友，堪称现实版的「西部世界」。
推荐系统对于应对信息过载挑战至关重要，它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展，提升了对用户行为和偏好的洞察力。
Character.AI 在效率工具的维度外，开辟了情感娱乐的赛道，甚至引发了 AI 聊天陪伴产品的热潮。在国内，类似的 AI 聊天陪伴类产品也越来越多。得益于新的技术变量，这类产品以一种新的方式，满足用户已被发掘过的需求。
把AlphaGo的核心算法用在大模型上，“高考”成绩直接提升了20多分。
图学习领域的数据饥荒问题，又有能缓解的新花活了！
