在这个风起云涌的 AI 时代，一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据，这些被视为 AI 领域的三大基石，正成为各大公司争夺的焦点。然而，在这场看似技术驱动的竞赛背后，低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。
中国领先的 Data Centric AI 赋能平台及解决方案服务商
在大模型落地应用的过程中，端侧 AI 是非常重要的一个方向。近日，斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了，受到了开发者社区的极大关注，模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行，在准确性和延迟方面超越了 GPT-4，并将上下文长度减少了 95%。此外，Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。
2024 年英伟达 GTC 大会上，创始人兼 CEO 黄仁勋以人形机器人压轴，并表示构建通用人形机器人的基本模型是今天能在 AI 领域解决的最令人兴奋的问题之一
一家来自纽约的初创公司Hume AI发布了一款标榜为「第一个具有情商的对话式人工智能」的共情语音接口(EVI)，并表示其能够从用户那里检测到53种不同的情绪。
特工少女说：顾洲洪老师是复旦大学数据科学博士，最近新发表了一篇《AgentGroupChat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Emergent Behavior》的论文，此文是顾老师自己对论文的解读，经授权转载自顾老师的知乎，点击文末阅读原文可跳转原文链接，学术交流可加文末顾老师的微信。
论起调情，还是坏一点的人工智能比较香。
近期，百度在大模型领域的动作引人注目，先是有外媒爆料称，百度与苹果达成合作，将为国行版的 iPhone16、Mac 系统和 iOS 18 提供生成式 AI 功能。紧接着又是官宣优必选的人形机器人 WalkerS 接入百度文心大模型。
Diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。扩散模型（Diffusion Model）是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程，其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
「这是自 Karpathy 和我 2015 年启动这门课程以来的第 9 个年头，这是人工智能和计算机视觉令人难以置信的十年！」知名 AI 科学家李飞飞的计算机视觉「神课」CS231n，又一次开课了。
