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OpenAI发布高级推理模型o3；传雷军亲自重金招募大模型领军人才；小米 YU7 无伪装实车曝光
小红书大批封号引热议，客服称未说明处罚时间就是永封；意大利对 OpenAI 处以 1500 万欧元罚款；美国要求英伟达调查其芯片如何流入中国
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EHuanglu(flngr)：大新闻！Pika 2.0刚刚发布了Ingredients，解决了AI视频的最大挑战：一致性。上传多个图像以保持角色、环境甚至主题的一致性。最棒的部分？免费无限生成的4天从今天开始！
在最近由Julian Bilcke（也被称为@flngr）发布的一条推文中，通过@EHuanglu的转发分享了人工智能视频技术的重大进展。更新涉及Pika 2.0的发布，引入了一个名为Ingredients的新功能。这个新功能解决了人工智能生成视频中的一个关键问题：保持一致性。有了Ingredients，用户现在可以上传多张图片，以确保他们的视频始终保持一致。这一进展对于任何从事视频制作或对人工智能在媒体中的应用感兴趣的人来说都是值得关注的，因为它承诺简化创作过程并提高人工智能生成视频的质量。
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全国A级！ 三六零大模型安全能力获中国人工智能大赛认证
360集团还牵头发起成立大模型安全联盟
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国家电网发布国内首个千亿级多模态电力行业大模型 并与阿里巴巴达成AI合作
国家电网有限公司在京发布“电力知识最全、参数规模最大、专业能力最强”千亿级多模态行业大模型——光明电力大模型
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买了 3 副 AI 眼镜的人，心里到底在想什么？
AI 眼镜，需要「自来水」。
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苹果就 AI 与腾讯字节谈判；百度、吉利垫付，极越员工获「N+1」赔偿；余承东称智界要打造年轻人 DreamCar｜极客早知道
华为常务董事、终端 BG 董事长、智能汽车解决方案 BU 董事长余承东称「智界系列的设计团队很多都是 90 后、00 后，用他们的渴望，打造最懂年轻人的 Dream Car」；苹果公司正在与腾讯、字节跳动谈判，希望将这两家公司的人工智能 (AI) 模型整合到在中国市场销售的 iPhone 中。彭博社援引知情人士的话透露，印度尼西亚已批准接受苹果 10 亿美元（IT 之家备注：当前约 73 亿元人民币）10 亿的投资，政府将解除对其 iPhone 16 的销售禁令。
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Trickle AI - 在几秒钟内构建网页应用程序
Trickle AI提供了一个平台，通过利用人工智能简化了网页应用程序、网站和表单的创建过程。它以用户友好的方式脱颖而出，使那些缺乏深入编码技能的个人能够快速构建外观吸引人且功能强大的数字产品。这项服务特别适合那些梦想着推出自己的在线存在但受到技术限制或时间约束的企业家、小型企业所有者或创意人士。Trickle AI在开发过程中速度和便捷性的承诺可能会改变游戏规则，帮助那些希望迅速将自己的想法实现在网络上的人。
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lmarena_ai(HamelHusain)：LM Arena AI发布了Chatbot Arena的最新消息
在最近的Hamel Husain的推文中，@lmarena_ai的转发宣布了人工智能领域的重大进展。Google DeepMind最新的聊天机器人Gemini-2.0-Flash-Thinking在Chatbot Arena的排名中脱颖而出，跃居各类别榜首。这一成就值得关注，因为它表明Gemini-2.0-Flash-Thinking在各个方面表现优异，有可能在行业中树立新的标准。
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LangChainAI(ankush_gola11)：LangChainAI在2024年发布的AI现状报告中提出了一些问题：目前最广泛使用的LLMs是哪些？常用于评估的指标是什么？开发者在构建代理程序方面是否取得成功？我们的报告将展示AI生态系统的发展方向，数据来源于LangSmith
Ankush Gola (@ankush_gola11)的推文转发了LangChainAI关于“LangChain 2024年人工智能现状”的内容。它涉及当前大型语言模型（LLMs）的使用趋势、评估指标以及人工智能社区内的发展实践。这些内容可能对那些关注人工智能进展和语言模型不断演变的人感兴趣。它可能提供关于最受欢迎的LLMs以及人工智能社区如何衡量它们有效性的见解，这对于希望了解最新人工智能技术的开发人员、研究人员和科技爱好者可能很有价值。
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TinyChat 2.0：通过高效的LLM和VLM部署加速边缘人工智能
TinyChat 2.0代表了在部署边缘人工智能方面的一大进步，特别是针对语言学习模型（LLMs）和视觉学习模型（VLMs），重点是高效处理长上下文输入。这个版本在预填充速度方面取得了显著改进，这对于对延迟敏感的应用至关重要。它引入了先进的量化技术，例如用于LLMs的W4A16，平衡了模型的准确性、效率和边缘设备的内存占用。TinyChat 2.0的一个关键创新是集成了FlashAttention，用于更高效的注意力计算，这在序列长度增加时至关重要。
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