
2024年诺贝尔物理学奖授予了约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)和杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)◈◈,以表彰他们在机器学习方面的贡献◈◈。两位科学家的研究基于统计物理学的概念◈◈,帮助开发了现代人工智能中至关重要的神经网络◈◈。
这些神经网络不仅在物理研究中发挥了作用◈◈,还广泛应用于日常技术◈◈,如面部识别和语言翻译◈◈。霍普菲尔德在普林斯顿大学进行研究◈◈,辛顿则在多伦多大学工作◈◈。诺贝尔委员会表示◈◈,霍普菲尔德和辛顿的工作使神经网络成为“联想记忆”的模型◈◈,能够在大量数据中发现模式◈◈。
吴恩达的投资基金宣布在印度进行首笔投资◈◈,选择与AI医疗公司Jivi合作◈◈。Jivi是一家专注于利用人工智能技术提高医疗服务的公司j9九游会网址九游会体育官方网页版◈◈!◈◈,◈◈,旨在通过AI解决方案改善诊断和治疗的效率和准确性◈◈。这项投资标志着吴恩达的基金进入印度市场◈◈,并表明对AI在医疗健康领域应用的重视◈◈。
吴恩达是人工智能领域的知名人物◈◈,他是谷歌大脑项目的共同创始人◈◈,也是深度学习的主要倡导者之一◈◈。
通过投资Jivi◈◈,Ng的基金希望推动AI在医疗行业的创新深度开发1V3大豆j9九游会官方网站◈◈,尤其是在发展中国家◈◈,以改善医疗服务的可及性和质量◈◈。Jivi将利用这笔投资扩大其AI驱动的医疗解决方案的研发和部署◈◈,并希望能够在印度市场取得更多突破◈◈。
Adobe正在扩展其内容凭证(Content Credentials)系统◈◈,推出了一款新的免费网页应用深度开发1V3大豆◈◈,帮助创作者维护作品的归属权◈◈,并防止其内容被用于生成式AI模型的训练◈◈。
该网页应用允许用户将创作者信息快速嵌入图像◈◈、视频和音频文件中◈◈,并可选择将其作品从生成式AI模型的训练中排除◈◈。内容凭证是可以嵌入数字内容的不可篡改元数据深度开发1V3大豆◈◈,显示内容的创作者及其归属信息◈◈,还能标明是否使用了AI工具深度开发1V3大豆◈◈。新的网页应用整合了Adobe Firefly AI模型◈◈,并与Photoshop◈◈、Lightroom等Creative Cloud应用程序兼容◈◈,允许用户批量设置和应用这些内容凭证◈◈。
鸿海精密工业公司计划提升服务器的生产能力◈◈,以应对Nvidia芯片的强劲需求j9九游会官方网站◈◈。这些芯片主要用于开发人工智能◈◈,反映了鸿海对AI支出将保持高位的预期◈◈。鸿海董事长刘扬伟表示◈◈,市场对下一代Nvidia Blackwell芯片的需求超出预期◈◈,称之为“疯狂”◈◈。
鸿海目前正在墨西哥建造全球最大的服务器组装厂◈◈,计划在2025年生产2万台GB200 NVL 72服务器◈◈。尽管需求旺盛◈◈,GB200服务器的生产仍面临一些问题◈◈,Blackwell芯片的供应出现延误j9九游会官方网站◈◈,预计发货时间推迟到第四季度末j9九游会官方网站◈◈。Nvidia的财务总监Colette Kress在8月份表示◈◈,公司预计将在第四季度交付价值数十亿美元的Blackwell芯片深度开发1V3大豆◈◈。
文本与图片联合输入◈◈:用户可以同时输入文本指令和图片JIUYOU九游会◈◈!◈◈,系统会根据这两者来生成符合要求的视觉效果◈◈,确保结果精确符合用户的提示◈◈。
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产品或是集成豆包大模型的智能耳机◈◈。 用户在戴上该智能耳机后◈◈,可通过语音对话随时使用豆包◈◈,同时在豆包 App 上也可以操控这款耳机◈◈。 该耳机由字节今年4月收购的Oladance团队开发◈◈。
总计超过15万亿tokens◈◈,去重后的约5.7万亿个高质量的tokens◈◈。 - 数据集包含99个从互联网上抓取的网页数据集 - 14个高质量的精选数据源深度开发1V3大豆九游会◈◈!◈◈,例如法律文档◈◈、百科全书等 -不仅包含文本◈◈,还存储了丰富的元数据(如每条数据的来源◈◈、类别等) - TxT360是首个对如此大规模的数据进行全球去重的预训练数据集◈◈, 去除重复数据◈◈,避免了训练中的数据冗余和信息重复现象◈◈。 - 数据集还提供了一种方法(配方)◈◈,允许用户根据不同的数据来源或需求调整数据的权重◈◈。这意味着用户可以灵活地决定哪些数据在模型训练中应该占更大的比例◈◈,以优化模型的性能j9九游会官方网站◈◈。
YOLO是一种实时物体检测算法◈◈,它能够在视频或图像中快速准确地识别和定位目标j9九游会官方网站◈◈。 该项目通过使用YOLOv11 模型来检测和分类手语手势深度开发1V3大豆◈◈,从而构建一个能够自动识别手语的系统◈◈。 模型能够识别多个手势类别◈◈,并在图像或视频中精确定位手语的区域j9九游会官方网站◈◈。 可以对不同的手语手势进行分类深度开发1V3大豆◈◈,包括字母◈◈、单词等◈◈,能够自动识别多种手语手势并进行相应分类◈◈。 项目使用了 Asl_Videos 数据集◈◈,专门收集了手语的视频数据◈◈,用于训练和测试模型◈◈。