来，给你看看，如何用AI做一场AI发布会PPT！
来，给你看看，如何用AI做一场AI发布会PPT！10月24日，得到AI学习圈「AI产品好用榜发布会」用最真实、最贴近工作与生活的测评，帮助大家筛选出各类场景中好用的AI产品。
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4593 点击 2024-11-02 10:49
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10月24日，得到AI学习圈「AI产品好用榜发布会」用最真实、最贴近工作与生活的测评，帮助大家筛选出各类场景中好用的AI产品。
7 个月时间，用户量超过 500 万，ARR 收入接近 1000 万美元。 OpusClip 可以说是目前 AI 视频剪辑工具的头号种子
随着人工智能大模型的能力日益强大，如何让其行为和目标同人类的价值、偏好、意图之间实现协调一致，即人机对齐（human-AI alignment）问题，变得越发重要。
ChatGPT上线搜索功能，挑战传统搜索引擎。 一早打开 ChatGPT，发现其于昨日深夜上线了一项新功能——搜索，这让不少 ChatGPT 深度用户感到惊喜。
日前，继黏土小人滤镜之后，有一款AI特效已经火遍网络。有人评价它“太抽象了”，也有人表示“它是新的解压神器”，更有人称“它简直在演我的精神状态”，而这个全新的AI视频玩法则是“AI捏捏”。
随着AI工具的进一步普及，音乐无疑将进入一个高度预制化的时代，决定未来音乐人生存空间的除了人性与才华，还有科技与狠活。
人工智能（AI）未来可能是人类历史上最大的投资机会之一。据估计，到2027年，人工智能创造的价值或达1.16万亿美元。
此前在今年5月，国内一众AI大模型厂商开启了一轮史无前例的价格战，9折、99折，乃至免费用。如今在大模型价格战鸣金收兵后，广告战似乎又打起来了。日前，有媒体统计了据称是月之暗面、字节跳动、腾讯、百度、阿里旗下AI产品在今年前三个季度的广告投放规模。
眼下，对于 AI 产品的创新，以往高 DAU 经验未必适合。这一行业内逐渐形成的潜在共识，被最近一则招聘启示直接指出——「不需要高 DAU 经验，那多半是大厂福利」。
OpenAI研究副总裁（安全）翁荔（Lilian Weng），现身国内！ 还首次在国内大型活动场合公开发表AI主题演讲。
11月1日，夸克全面升级“AI搜题”产品，让搜题与解题的过程速度更快、能力更强。用户可通过手机、平板、电脑等设备搜到各类新题和难题
近日，小编每天都在蹲守@raccoonstolemyiphone博主的更新贴。分享的内容真的太有趣了！故事的开始就像博主的名字一样——raccoon stole my iphone，浣熊偷了我的iPhone。
创新是避免内卷的终极解药，这在3D打印行业同样适用。
多图像场景也能用DPO方法来对齐了！ 由上海交大、上海AI实验室、港中文等带来最新成果MIA-DPO。 这是一个面向大型视觉语言模型的多图像增强的偏好对齐方法。
现在，一个大模型就能直接拿来当游戏，还是开放世界的那种！ 可以直接根据玩家操作预测下一帧，连游戏引擎都省了。 这个怎么看都像是《我的世界》的界面，就是这款游戏Oasis本尊了。
虽然有些人认为人工智能是种威胁，但美国军方却将其视为探测威胁的工具。美国防部近期在肯塔基州蓝草陆军仓库(BGAD)部署了一套由安防初创公司Scylla开发的人工智能监控系统，以提升军事设施的安保能力。该系统在为期八个月的测试中展现出卓越的性能，将为美国核设施安全带来革命性变革。
就在刚刚，CEO奥特曼携4大高管集体亮相reddit有问必答活动（AMA ），挨个回复了大家对OpenAI主要产品、AGI路线规划等提问。
人在知乎，正经搞科研，这事儿越来越有谱了（doge）。 想了解下学术热点，直接一搜，AI不仅一步到位给出总结，连参考文献都列好了。
临近年关，打算开个新系列，从总结视角聊聊AI领域的新趋势，顺便填坑。第一篇先聚焦产品形态的变化。
探索更高效的模型架构， MoE是最具代表性的方向之一。 MoE架构的主要优势是利用稀疏激活的性质，将大模型拆解成若干功能模块，每次计算仅激活其中一小部分，而保持其余模块不被使用，从而大大降低了模型的计算与学习成本，能够在同等计算量的情况下产生性能优势。
专注金融领域的AI Agent平台Interface.ai宣布完成3000万美元首次融资，由Avataar Venture Partners领投。
本文介绍了一种自动化故事可视化系统，可以生成多样化、高质量、一致性强的故事图像，且需要最少的人工干预。
今天 ChatGPT 的搜索功能发布了，或许是已经用 Perplexity 比较习惯，此次 ChatGPT 的搜索就没太多惊艳感了，所以我体验了一下感觉效果一般般，看看后续多用用会不会有更多不一定的体验。
CGPO框架通过混合评审机制和约束优化器，有效解决了RLHF在多任务学习中的奖励欺骗和多目标优化问题，显著提升了语言模型在多任务环境中的表现。CGPO的设计为未来多任务学习提供了新的优化路径，有望进一步提升大型语言模型的效能和稳定性。
强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，然而，RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性，也给训练和部署带来了挑战。
大模型热，企业落地难？就在刚刚，百川智能推出「1+3」产品矩阵，一站式解决大模型商业化难题。「系列优质通用数据+领域增强训练工具链」，仅需10分钟就能让企业自主成为模型定制增强专家，实现行业最佳的多场景可用率。
2024年10月24日，全球生命科学行业云软件领导者Veeva Systems (NYSE: VEEV) 在上海举“2024 Veeva中国商务峰会”，活动现场，Veeva宣布了其基于中国市场洞察的一系列业务进展。
时代变了，最强 AI 加持搜索引擎问世，没有广告。
对于人类而言，一旦掌握了 “打开瓶盖” 的动作，面对 “拧紧螺丝” 这样的任务通常也能游刃有余，因为这两者依赖于相似的手部动作。然而，对于机器人来说，即使是这样看似简单的任务转换依然充满挑战。例如，换成另一种类型的瓶盖，机器人可能无法成功打开。这表明，目前的机器人方法尚未充分让模型学习到任务的内在执行逻辑，而只是单纯的依赖于数据拟合。
大型语言模型在学习概念时竟然会形成令人惊讶的几何结构，比如代码和数学特征会形成一个「叶（lobe）」，类似于我们在做磁共振功能成像时看到的大脑功能性脑叶。这说明什么呢？
