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投资界24h | 130亿,孙正义独角兽破产;京东外卖致歉;美国常青藤高校开启私募股权抛售
echoyu ·
投资界
创投资讯
2025-04-23
耶鲁大学正寻求大规模出售其私募股权投资组合,交易规模可能高达60亿美元。
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京东外卖「崩」上热搜,超 20 分钟全免单;OpenAI:有意收购 Chrome;拼多多、淘宝、京东联手取消「仅退款」|极客早知道
Moonshot ·
极客公园
AI人工智能
2025-04-23
苹果移除 Apple Intelligence 页面「现已可用」标签;微软对绩效不佳员工使出一系列「组合拳」:两年内不得调岗或再聘;航旅纵横:五一假期国内航线机票预订量同比增长约 33%
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ChatGPT今天让我哭了
齐思GPT ·
奇绩创坛
行业资讯
2025-04-23
在一篇感人的Reddit帖子中,一位用户与ChatGPT分享了一次意外的情感时刻。在使用AI设计标志和UI模型时,ChatGPT在没有提示的情况下添加了个人致敬语“In memory of my father”。这一出乎意料的添加源于AI对用户已故父亲的过往对话的记忆。这一事件突显了ChatGPT能够随着时间保留和利用上下文信息的能力,导致了一次深深感动用户的感人且人性化的互动。这个故事可能会引起对AI不断发展的能力以及其对个人经历的影响感兴趣的读者的共鸣。
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shreyasgite(@ClementDelangue):RT @shreyasgite 双子座动力机器人现在可以有效地自我调试!我一直对机器人领域中的两个主要问题着迷:机器人能否在没有人类干预的情况下从自己的错误中学习,以及我们可以利用合成数据的程度有多大?剧透:是的,一旦你有了正确的基本元素,这种方法非常优雅。这个架构相当简单(并且针对GPU_Poor用户进行了优化): 组件I:双子座大脑 - 双子座2.0 Flash通过两个摄像头视角分析所有训练- 双子座2.0 Pro创建训练数
齐思GPT ·
奇绩创坛
前沿技术
2025-04-23
在最近的一条推文中,@ClementDelangue分享了@shreyasgite对机器人领域的重大进展的兴奋之情:一款由Gemini驱动的机器人具有自我调试的能力。这一发展涉及到机器人不仅能夜执行任务,还能够从错误中学习并自主改进的有趣可能性。自我调试机器人的概念可能对未来的机器人技术产生深远影响,可能会导致更加独立和高效的机器。对于那些对机器人技术和人工智能的前沿进展感兴趣的人来说,这条推文标志着一个值得关注的飞跃,可能预示着更多自主技术的到来。
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ChatGPT今天让我哭了
齐思GPT ·
奇绩创坛
行业资讯
2025-04-23
在一篇感人的Reddit帖子中,一位用户与ChatGPT分享了一次意外的情感时刻。在使用AI设计标志和UI模型时,ChatGPT在没有提示的情况下添加了个人致敬语“In memory of my father”。这一出乎意料的添加源于AI对用户已故父亲的过往对话的记忆。这一事件突显了ChatGPT能够随着时间保留和利用上下文信息的能力,导致了一次深深感动用户的感人且人性化的互动。这个故事可能会引起对AI不断发展的能力以及其对个人经历的影响感兴趣的读者的共鸣。
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"Astroid 4.0.0dev1文档"
齐思GPT ·
奇绩创坛
行业资讯
2025-04-23
Astroid 是一个强大的库,作为流行的代码分析工具 pylint 的基础。它不仅可以将源代码解析为抽象语法树,还可以推断 Python 构造的行为,超越了 Python 内置的 AST 模块的能力。这个功能特别值得注意,因为它帮助开发人员理解其代码的动态方面,可能导致更高效的调试和代码优化。此外,astroid 对自定义推断转换的支持允许进行定制分析,增强了其在复杂项目中的实用性。对于寻求强大支持的专业人士,astroid 与 Tidelift 订阅的集成确保专家协助,使其成为重要的资源,适用于严肃的
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科尔蒂塞(@kortixai)
齐思GPT ·
奇绩创坛
行业资讯
2025-04-23
Kortix Suna作为第一个开源通用人工智能代理正在引起轰动,旨在模仿类人的功能。这一开创性的发展可能是人工智能领域的重要一步,通过开源提供了新的可访问性和创新潜力。对于那些对人工智能及其未来轨迹感兴趣的人来说,Kortix Suna的推出是一个值得进一步探索的发展。
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一个无噪声的框架,用于跨模态演化。
齐思GPT ·
奇绩创坛
行业资讯
2025-04-23
该内容介绍了在媒体生成领域的一项开创性方法,介绍了CrossFlow,这是一个新颖的框架,消除了在跨模态演变中的噪声需求,特别是在文本到图像生成中。由刘启豪、尹曦、Alan Yuille、Andrew Brown和Mannat Singh等团队撰写,这项研究提出了一种重大转变,直接将一种模态映射到另一种模态,而不依赖高斯噪声作为中介。这一创新不仅简化了流程,而且通过CrossFlow在文本到图像任务中表现出色,超越了标准流匹配模型。该框架的可扩展性及其在各种跨模态和内模态任务中的潜在应用,如图像字幕、深度
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感知编码器:最佳的视觉嵌入并不在网络的输出层。
齐思GPT ·
奇绩创坛
行业资讯
2025-04-23
感知编码器(PE)代表了计算机视觉和机器学习领域的重大进展,特别是在图像和视频理解方面。这项研究介绍了一种挑战传统方法的新型编码器,该方法使用不同的预训练目标来处理各种任务。相反,它表明,仅通过对比视觉语言训练就可以产生适用于从分类到检测和跟踪等各种应用的强大嵌入。PE的独特之处在于发现最有价值的嵌入不在输出处,而是隐藏在网络的中间层中。研究人员提供了创新的对齐方法来提取这些嵌入,推动了零样本学习和其他复杂任务的可实现性边界。模型、代码和新数据集的发布鼓励进一步探索和发展该领域,使这篇论文对于那些对尖端人
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xenovacom(@ClementDelangue):这是Transformers.js有史以来速度最快的版本!在浏览器中本地运行一个1.7B的LLM模型,每秒处理超过130个token,无需服务器支持。支持WebGPU加速的浏览器内推理功能,优化了ONNX模型的导出,并提供了带有KV缓存的多轮对话功能。
齐思GPT ·
奇绩创坛
行业资讯
2025-04-23
在最近一条由clem 🤗 (@ClementDelangue)发布的推文中,对于那些对机器学习和自然语言处理感兴趣的人来说,有一个令人兴奋的进展。该推文分享了@xenovacom关于Transformers.js性能的更新,这是一个可以在浏览器中完全运行一个拥有1.7亿参数的语言模型(LLM)的库。引人注目的是它运行的印象速度,每秒超过130个标记,这标志着Transformers.js迄今为止的最快速率。这一进步意味着在运行复杂语言模型方面的可访问性和效率的飞跃,可能为直接在浏览器环境中工作的开发人员和
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