OpenAI的CEO Altman在分享了GPT-4的数十项新增功能和改进，并降低了平台许多服务的定价：
本周四晚，3场公开课，一！起！来！AI芯片听说很贵，可是你知道用树莓派也能玩AI吗？ 树莓派（Raspberry Pi）是为计算机编程教育设计的一种微型电脑。它是世界上最小的台式机，外形只有信用卡大小，却具有电脑的所有基本功能。 用树莓派到底能实现什么？它和商业芯片之间有多大差距？ 智能视觉监控作为公共安全监控的一个有效手段，越来越受到各方的重视。分析视频中的群体流量，尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标，对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用？让我们在公开课中一探究竟吧！
硬件 计算机CPU在09年左右就在性能上没有太大进步，几近物理极限； 在CPU停止进步的时候，机械硬盘存储空间从百G变成了百T，存储变得足够大足够便宜； 固态硬盘的使用在速度上快了十倍以上； 网络从3G到4G再到5G； 手机端CPU在性能和省电之间做了很多处理，电池容量缓慢增加；目前还是锂电为主； CPU的闲置率还是很大，CPU和IO的速度还有很大鸿沟； 手机从拼CPU，拼厚度，拼省电，拼摄像头到拼营销，移动时代即将结束。 编程语言 在计算机性能足够快的时候，语言本身大部分情况下不再是性能瓶颈，服务端
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
2024年5月13日，OpenAI官网发布了他们的新一代自然语言处理交互系统——GPT-4o。这是OpenAI继GPT4之后又一个新的旗舰模型。
近日，路透社援引消息人士称，为了吸引更多企业和开发者更多地使用其技术，OpenAI 计划下个月为旗下的 AI 产品推出重大更新，以便开发者们能够更便宜、更快速地构建基于其 AI 模型的软件应用程序。
AI科技评论按：现今，深度学习的应用非常普遍，而谷歌一直是使用深度学习的一股强大力量，Forbes上的一篇文章详细介绍了谷歌在深度学习上的应用。跟着AI科技评论来看看谷歌究竟将它运用在了哪些地方？ 深
一位做前端与设计的美国小哥，将一块10多年前的老Kindle改造成了一块能显示日历、天气、网购包裹、家务提醒的智能显示板。
在OpenAI DevDay发布会上，OpenAI再次震撼整个人工智能行业，为AI领域带来了重大的更新。CEO Sam Altman宣布推出了定制版本的ChatGPT，这意味着用户现在可以根据自己的需求打造个性化的GPT，并分享至GPT Store。这一消息对于受AI影响广泛的各行各业都具有深远的意义。
OpenAI的竞争对手Anthropic今天公布了其Claude 3系列模型，这是该初创公司的第一个多模式版本，旨在解决公司最大的生成人工智能问题：成本、性能和幻觉。
OpenAI首届开发者大会，AI圈连夜爆炸，创业公司直呼玄妙，刷爆朋友圈~~~
最近，人们对边缘计算报以越来越大的厚望。在这一行业中，不乏有一些大胆的想法，如“边缘将吞噬云计算”，或是，将实时自动化扩展到医疗保健、零售和制造业。
我们在 3 月发布了 GPT-4 的第一个版本，并在 7 月向所有开发者正式发布了 GPT-4。今天，我们将推出该模型的下一代预览，GPT-4 涡轮增压.
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用： 1、深度学习／机器学习： 预测数据模型与分析数据的软件平台； 垃圾邮件检测； 金融诈骗检测； 2、自然语言处理： 语音识别； 智能客服； 智能化软件帮助系统； 智能化知识管理系统； 智能企业形象代表； 智能导游； 智能查询系统； 3、计算机视觉／图像识别： 面部识别软件； 基于内容的图片检索； 智能交通； 医疗计算机视觉和医学图像处理； 军事探测和导弹制导； 无人驾驶环境检测； 4、手势控制： 电脑手势指令系统； 游
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
在刚刚落幕的2019爱奇艺世界·大会上，爱奇艺创始人CEO龚宇、爱奇艺首席技术官刘文峰等嘉宾在演讲中，多次提及人工智能等前沿技术带来的改变，创新技术成为一个非常重要的话题。
---- 虚拟现实听起来像是科幻小说里的东西，但如果你玩过ViewMaster，你应该已经感受过这种技术的效果。使用这款经典玩具，佩戴一个塑料眼罩时将会看到遥远地方的3D景象，既有伦敦的高楼大厦，也有非洲草原的壮观景象。虚拟现实与之非常相似，但沉浸感却更强。它可以将更多移动的3D图像融入你的视野， 而且所有图像都是互动的： 例如，当你把头转向左边时，真的金门大桥图像也会做出相应的调整，让你看到侧面的景象。如果你向后转，你身后的景色也会呈现在眼前。 美国《华尔街日报》网络版今天撰文，列举了一些方便入门用
公有云领域从来不缺乏大型玩家，随着亚马逊、微软、谷歌、阿里等巨头在云计算市场的快速扩张，基础云服务的同质化也愈发明显。
NFT领域出现了许多无代码平台，其唯一目的是使任何人都能轻松生成和销售他们的NFT，创作者只要有零星的编码经验，就可以利用这些平台建立一个NFT系列。
这是当微信小程序遇上TensorFlow系列文章的第五篇文章，也是最后一篇文章，将总结一下微信小程序识狗君的开发过程。如果你想要了解更多关于本项目，可以参考这个系列的前四篇文章：
一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。
据静电说：这是一篇Mary Moore的文章，为我们分析了2023年的UI设计趋势。很多新鲜的事物逐渐进入我们的视野，设计师要多去接触新鲜事物和概念，会让自己的设计更顺畅。
无论你是否接受，VR头显的革命都在进行。谷歌正式发布了Daydream View头显及Daydream Ready手机，三星Gear VR头显也发布了第二代产品。但是拥有庞大用户群的苹果公司却一直迟迟没有发布VR头显，这并不意味着拥有苹果手机的你就不能体验VR游戏。小编精心为大家整理了几款与iPhone手机兼容效果最好的VR眼镜盒子。 谷歌Cardboard 虽然亚马逊和eBay上有许多便宜头显设备，但相比之下还是Google Cardboard更便宜。其可以兼容iOS系统，并提供了一个快速且低成本进入
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
今天，Google 年度开发者 I/O 大会 2024 在加利福尼亚州山景城的 Shoreline Amphitheatre 举行，此次大会以 Alphabet 首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 的主题演讲拉开序幕。谷歌此前已经明确表示，今年的 I/O 大会将全部围绕人工智能展开。
Ventoy 是一个开源工具，用于创建支持 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件的可启动 USB 驱动器。其主要功能包括将镜像文件复制到 USB 驱动器并进行引导、一次性复制多个镜像文件并提供引导菜单选择以及在本地磁盘中浏览和引导 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件等。该项目的核心优势和关键特点包括：
现在AI技术有了长足的进步，算力正在变得越来越便宜，软件和生态变得越来越成熟。所以把AI引进了ISP技术，会有哪些优势和难度呢？
但出于种种原因，在测评中，我们采用的是瑞士苏黎世联邦理工学院开发的应用AI Benchmark。
如今，具有压倒性的数据量使得市场营销人员和广告商们已经难以理解哪些信息非常重要，哪些信息是纯粹的噪音，哪些数据是正确的？而哪些数据又是可以信赖的？不同类型的数据具有什么作用，又应该如何被使用？下面笔者根据专注以数据为基础的多渠道营销自动化智能化机构webpower的数据客观可信度排名，给大家介绍9种不同类型的数据，以及它们应该如何被有效使用。 1.试验性数据 通过客观的专业第三方精心设计和严格控制的试验，得到最可靠的数据。并且全程和专业熟练的分析人员一起，对数据中的噪声进行了分离。 2.
编者按：【双周动态】是【融智未来】推出的产业动态及投融资事件回顾栏目，主要盘点两周内产业大事件和创新企业投融资动态。 01 产业动态 运 营 商 新 闻 中国电信推进智慧社区建设 《关于深入推进智慧社区建设的意见》提出，到2025年，基本构建起网格化管理、精细化服务、信息化支撑、开放共享的智慧社区服务平台，初步打造成智慧共享、和睦共治的新型数字社区。在科技赋能智慧社区方面，中国电信一直在行动。 1）多重政策支持推进智慧社区建设 从政策层面来看，《“十四五”城乡社区服务体系建设规划》等，都对充分应用
1/在过去的几年里，嵌入式计算机视觉以及更广泛的感知人工智能取得了巨大的增长：使用传感器和嵌入式人工智能来帮助机器感知和理解周围的现实世界。嵌入式视觉和感知 AI 使系统比以往更强大、更易于使用、更高效、更有能力。是什么推动了这一趋势？正在解决什么问题？通过调研专注相关领域上百家公司，我们将一些洞察总结下来。
据知情人士透露，华为内部制定了代号为达芬奇的项目（Project Da Vinci），也被一些高管称为D计划。
devpod 是一个开源的、仅限客户端的、不受限制的工具，可以与任何集成开发环境（IDE）一起使用，并允许您在任何云端、Kubernetes 或本地 Docker 上进行开发。
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。
近日，生成式AI又火了！一个叫做「盗梦师」的微信小程序，上线一鸣惊人，达成了日增5万新用户的纪录。
去年谷歌AlphaGO与人类的挑战赛成了当时的热门话题，同时也是人工智能的一个标志性事件。再加上最近又发布重磅消息：IBM Watson与Salesforce在人工智能领域达成深度合作，这让很多科技以及CRM业内相关的人士都对人工智能有了极大的兴趣。什么是人工智能？人工智能又能为CRM带来什么？我们会有两篇文章和大家一同探讨。
2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google DeepMind 工程师 Jack Rae 预测说，过去被视为对于中型到大型数据集来说最佳的预测算法的那些模型（比如说提升决策树（Boosted Decision Trees）和随机森林）将会变得无人问津。 深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器
本文主要讲述了人工智能技术如何改变未来商业的竞争核心，以及未来商业最核心的竞争力在于提供人情味的服务。随着人工智能技术的普及，未来的商业竞争将不再局限于生产、研发的竞争，而是转向人力资源的竞争。因此，企业需要注重培养有创新精神和人情味的员工，以提供更好的服务。
当我们谈到 AI 助手的未来，很难不想起《钢铁侠》系列中那个令人炫目的 AI 助手贾维斯。贾维斯不仅是托尼・斯塔克的得力助手，更是他与先进科技的沟通者。如今，大模型的出现颠覆了人类使用工具的方式，我们或许离这样的科幻场景又近了一步。想象一下，如果一个多模态 Agent，能够直接像人类一样通过键盘和鼠标直接操控我们身边的电脑，这将是多么令人振奋的突破。
FPGA 在通信领域的应用可以说是无所不能，得益于 FPGA 内部结构的特点，它可以很容易地实现分布式的算法结构，这一点对于实现无线通信中的高速数字信号处理十分有利。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】在学术界，「图片误用」的现象非常普遍。不过，出版社们现在有了AI加持的新「武器」。 前不久，我们刚起底了一位靠PS大法发表多篇论文的诺奖得主。 而现在，越来越多的学术出版机构开始使用AI软件来发现被篡改的数据，那些心存侥幸的科学家们可要三思而后行了。 图片误用乎？ 在现今的学术圈，把同一张细胞群的图片复制、翻转、旋转、移动、裁剪后再利用，可是相当普遍的情况。 利用这些被篡改的图片，研究人员装出他们拥有很多数据、做了很多实验的样
唐旭 编译自 Benedict Evans博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 本文作者Benedict Evans，是硅谷风投公司Andreessen Horowitz（A16Z）合伙人，主要负责“搞清楚现状及将要发生的事情”。 A16Z曾经两次对科技发展趋势做出惊人的（标题党）论断，第一次，是管理合伙人马克·安德里森在2011年所写的“Software is eating the world”，第二次，是2014年Benidict Evans在公司科技峰会上分享的“Mobile is Eatin
近日，计算神经科学家、《深度学习革命》一书作者Terrence Sejnowski在接受采访时表示，现在像“深度学习”和“神经网络”这样的流行语无处不在，但是大多数对这些词语的理解都被误导了。
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上，大家都在谈论GPU的重要性。不可置否，GPU是掀起深度学习热潮的主要力量，也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
紧跟着微软的Build 2019开发者大会，今年的谷歌I/O大会也已在美国当地时间5月7-9日举行。不同于微软注重开发理念的大会主题，谷歌更倾向于“实用技术”的体现，希望能让全世界的人们，都能更舒适的使用到谷歌所拥有的庞大数据。
随着越来越多的技术融入到世界各地的医疗中，Wolfram的欧洲分部已经开始与英国国民健康服务体系(NHS)合作，力求实现半自动化癌症诊断。该任务是利用机器学习以寻找癌症的迹象，进而避免耗费人工去筛查千万张相似的体内影像。
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