1.产品发布1.1微软：明年春季推出首款AIPC发布日期：2023.12.28Microsoft’snextSurfacelaptopswillreportedlybeitsfirsttrue‘AIPCs’-TheVerge主要内容：根据WindowsCentral的最新报道，微软计划对其Surface产品线进行重大更新。据称，SurfacePro和SurfaceLaptop将首次提供英特尔和Arm版本，并且都将配备下一代NPU（神经处理单元）芯片。这些被代号为CADMUS的PC将被专门设计用于运行微软即将打包到未来版本Windows中的人工智能功能。预计这些新设备将在春季发布，并将作为微软首
原生智能是HarmonyOSNEXT的核心亮点之一，依托HarmonyOSSDK丰富全面的开放能力，开发者只需通过几行代码，即可快速实现AI功能。新浪新闻作为鸿蒙原生应用开发的先行者之一，从有声资讯入手，基于Speech Kit朗读控件上线听新闻功能，让新浪新闻充分发挥HarmonyOS原生智能优势，为鸿蒙用户带来更加智能易用的新闻即时获取体验。朗读控件，更智能、更精致、更易用HarmonyOSSDK将高频场景整合为场景化能力，通过提供标准化服务以支撑鸿蒙原生应用高效开发。“HarmonyOSSDK不同层次的AI能力开放，满足了我们在不同场景下的开发诉求，我们希望通过产品体验的一致性和服务场景
摘要：随着手机的普及，人们获取与保存信息的方式已经发生了彻底的转变。智能手机已经融入了我们的生活，并影响和改变着我们每个人的生活。由于现在各种各样智能手机的普及，使得人们在管理、生活及服务等各个领域使用数据变得更加简洁，更加方便，大大提高了人们的工作效率。本论文首先对基于Android的右见新闻客户端进行了大量的需求分析，从系统开发环境、系统目标、设计流程、功能设计等几个方面进行系统的总体的设计，客户端使用Java语言设计了基于Android的右见新闻客户端，此次主要完成了注册登录、新闻查看、吐槽、我的收藏、举报反馈、个人中心等各项功能的设计与实现，实现对右见新闻客户端的展示应用。通过对客户端
1.产品发布1.1昆仑万维：发布Agent开发平台天工SkyAgents发布日期：2023.12.01昆仑万维发布天工SkyAgents，零代码打造AI智能体主要内容：昆仑万维正式发布了天工SkyAgents平台。据介绍，天工SkyAgents是国内领先的AIAgent开发平台，基于昆仑万维天工大模型打造，具备自主学习和独立思考能力，涵盖感知、决策和执行的全流程。用户可以通过自然语言构建个人或多个"私人助理"，并将不同任务模块化，通过操作系统模块实现问题预设、指定回复、知识库创建与检索、意图识别、文本提取、HTTP请求等任务。对于企业用户而言，天工SkyAgents可按需组装成多种个性化应用，
1.产品发布1.12.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」发布时间：2023-12-132.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」！96块A10014天训出Phi-2，碾压谷歌Gemininano主要内容：11月份以来，大型语言模型技术领域发生了许多重要事件。OpenAI推出了GPTs，颠覆了先前的GPT模型，并通过引入董事会吸引了大量关注。谷歌也在年底前匆忙发布了超大规模Gemini模型，甚至涉及了"视频造假"。微软则正式发布了Phi-2小语言模型，拥有2.7B参数，几乎超越所有13B以下的大型模型。Phi-2表现出色，性能可媲美比自己大25倍的模型。微软强调了训练
ChatGPT热席卷全球，带起了对于大模型的探索风潮。今年四月，国内各大厂商纷纷推出了各大模型。日前，第四范式首次向公众展示其大模型产品“式说3.0”，并首次提出AIGS战略（AI-GeneratedSoftware）：以生成式AI重构企业软件。式说将定位为基于多模态大模型的新型开发平台，提升企业软件的体验和开发效率，实现“AIGS”。那么具体什么是AIGS，为何定位于AIGS，如何实现AIGS，第四范式在媒体开发日上给予了全面的解答。瞄准AIGS：改造整个软件产业，助力业务价值实现质的飞跃第四范式创始人兼CEO戴文渊认为，目前B端软件极为复杂的交互体验，以及复杂性带来的极低开发效率，恰恰为生
SamAltman这个名字，在硅谷科技圈已经崭露头角快十年了，不过直到最近，这个名字才开始家喻户晓。谁也不会想到，这个年轻人会在自己38岁这年，成为全世界AI竞赛的领跑者。如果你读完他的故事，大概会这样感慨：这个世界，还是属于社牛的。聪明人解决技术，社牛把他们团结在一起作为一个社牛，Altman有不少传奇的人生经历。根据Insider最近发表的长文，他和亿万富翁PeterThiel下棋，为投资人KeithRabois主持圣巴茨岛的婚礼，与Stripe联合创始人JohnCollison讨论驾驶技巧，和风险资本家LachyGroom进行九位数的交易。2017年，红极一时的小程序Superhuman
OpenAI的ChatGPT能够理解各种各样的人类指令，并在不同的语言任务中表现出色。这归功于一种新颖的大规模语言模型微调方法——RLHF（通过强化学习对齐人类反馈）。RLHF方法解锁了语言模型遵循人类指令的能力，使得语言模型的能力与人类需求和价值观保持一致。目前，RLHF的研究工作主要使用PPO算法对语言模型进行优化。然而，PPO算法包含许多超参数，并且在算法迭代过程中需要多个独立模型相互配合，因此错误的实现细节可能会导致训练结果不佳。同时，从与人类对齐的角度来看，强化学习算法并不是必须的。论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.05302v1项目地址：https:/
视觉指令微调火了。这篇论文名为VisualInstructionTuning，由威斯康星大学麦迪逊分校，微软研究院和哥伦比亚大学共同出品。作者包括HaotianLiu，ChunyuanLi，QingyangWu和YongJaeLee。同时，研究人员也在GitHub上开源了他们的代码、模型和数据集。论文也发布在了Arxiv上。讲解那么LLaVA的功能究竟是什么呢？如果一头扎进论文，不熟悉的朋友可能会有些陌生。我们先看看LLaVA自己怎么说。以上回答生成自LLaVA的Chatbot，我输入的问题是，LLaVA的功能是什么，用户该如何利用它？回答如下：LLaVA是一个大语言和视觉助手，在UWMadi
在很多学者看来，具身智能是通往AGI的一个非常有前途的方向，而ChatGPT的成功也离不开以强化学习为基础的RLHF技术。DeepMindvs.OpenAI，究竟谁能率先实现AGI，答案似乎还未揭晓。我们知道，创建通用的具身智能（即以敏捷、灵巧的方式在物理世界采取行动并像动物或人类一样进行理解的智能体）是AI研究者和机器人专家的长期目标之一。从时间上来看，创建具有复杂运动能力的智能具身智能体可以追溯到很多年前，无论是在模拟还是真实世界中。近年来进展速度大大加快，其中基于学习的方法发挥了重大作用。例如深度强化学习已被证明能够解决模拟角色的复杂运动控制问题，包括复杂、感知驱动的全身控制或多智能体行
