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联想等20多家企业共同发起成立AI终端智能体创新专业委员会
智能体系统的快速发展离不开构建一个开放的智能体网络，这也是智能体时代每一个投身AI产业的企业、个人的全新课题，只有通过共同努力和开放协作，才有可能取得突破。
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传小米搭 GPU 万卡集群，大力投入 AI；董明珠：年轻人躺平，因为家长太溺爱；微软、OpenAI 再起争执｜极客早知道
比特币价格下跌；智谱清言引入新负责人；宁德时代宣布赴香港上市
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Jim Fan(DrJimFan)：资源约束是一件美好的事情。在激烈的人工智能竞争领域中的生存本能是突破的主要动力
在AI领域知名人物Jim Fan最近的一条推文中，讨论了资源约束作为推动竞争激烈的人工智能领域创新的催化剂的概念。Fan强调了DeepSeek的工作，赞扬他们去年的开放编码模型是最好之一。这条推文表明，优秀的开源软件（OSS）模型所带来的压力在推动人工智能领域的进步方面是显著的。对于那些对人工智能开发中的竞争和进步动态，或者对开源模型对行业的影响感兴趣的人来说，这些内容可能提供有价值的见解。
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Aravind Srinivas(AravSrinivas)：中国训练了一个名为DeepSeek-v3的模型，它比OpenAI GPT 4o更好，但只用了很小一部分的预算，并且将其开源
在人工智能领域的一个显著进展中，Aravind Srinivas分享了关于中国的DeepSeek-v3的信息，据称该模型在性能上超越了OpenAI的GPT-4，而且开发成本明显较低。这一发现特别有趣的地方在于，DeepSeek-v3已经开源，与美国目前的立法讨论形成鲜明对比，美国正在制定一项跨党派法案，可能会对开源这类先进人工智能模型施加严格限制。这一内容可能会引起对国际人工智能进展以及关于开源技术及其监管的持续辩论感兴趣的人的关注。
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deepseek_ai(ClementDelangue)：DeepSeek_AI官方账号在推特上发布了DeepSeek-V3的介绍！这是迄今为止的最大进步：速度达到每秒60个tokens（比V2快3倍！），功能得到增强，API兼容性完好，模型和论文完全开源
DeepSeek-V3由@deepseek_ai宣布推出，标志着他们软件性能的重大升级。这个新版本以每秒60个标记的惊人速度脱颖而出，使其前身V2的效率提高了三倍。对于那些对人工智能和软件功能的最新进展感兴趣的人来说，Clement Delangue（@ClementDelangue）的这条推文简明地介绍了DeepSeek-V3提供的增强功能和工具。对于寻求更快速和更强大的人工智能软件解决方案的用户和爱好者来说，这是一个值得关注的发展。
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60分钟干货实录｜端侧 AI 落地挑战有多大？手机、PC、汽车、具身机器人有话说
这篇指南深入探讨了将大型人工智能模型与消费类电子产品整合的挑战和潜力，重点关注汽车行业、个人计算和机器人技术。它讨论了这些模型如何通过改善人机交互和提供个性化服务，特别是在智能汽车和人形机器人领域，提高效率和功能性。内容还探讨了B2B和B2C应用的市场潜力，强调在不同领域抓住机遇的重要性。一个关键的观点是“段到段”方法，即在连接它们以形成全面的端到端系统之前解决较小的子问题。这篇文章对那些对在日常科技中实际部署人工智能和个性化消费类电子产品未来感兴趣的人特别相关。
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英特尔和火山引擎把AI开发的资源门槛降了50%
到底能降低多少成本？安全性如何保证？
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阿里云成为总台春晚云计算AI独家合作伙伴
春节期间，阿里云全球云计算基础设施及AI技术将支持全球华人云上看春晚。
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rohanpaul_ai(rohanpaul_ai)：AI-PERSONA将通用的LLMs转变为随用户互动不断演变的个人助手。这篇论文介绍了一个框架，使LLMs能够通过持续的互动不断学习和适应个体用户，使AI助手真正个性化
Rohan Paul分享了一条关于将通用大型语言模型(LLMs)转化为不断进化的个人助手的新框架的推文。这个AI-PERSONA概念表明这些助手可以通过用户互动学习和适应，可能提供比标准LLMs更个性化和动态的体验。对于那些对AI和个性化数字助手的发展感兴趣的人来说，这条推文可能预示着在使AI互动更个性化和响应用户需求方面迈出了创新的一步。
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AIatMeta(ylecun)：通过实验，LinkedIn发现EON-8B，即Llama 3.1 8B的领域适应版本，与GPT-4和GPT-4o相比，分别具有75倍和6倍的成本效益
在Yann LeCun最近的一条推文中，这位人工智能专家和该领域的知名人物引起了人们对LinkedIn在人工智能效率方面的关注。推文突出了LinkedIn对EON-8B的实验，这是Llama 3.1 8B模型的领域适应版本，取得了显著的成本效益。结果显示，EON-8B比其前身更具成本效益，是原始Llama 3.1 8B的75倍，是其6倍。这种人工智能成本效率的显著提高可能对企业和人工智能应用产生重大影响，对那些对人工智能进展及其实际应用感兴趣的人来说，这可能是一篇有价值的阅读。
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