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Nvidia 押注机器人技术推动未来增长

Nvidia 将机器人技术视为其下一个重要增长动力,因为其核心人工智能芯片制造业务面临着日益激烈的竞争。Nvidia 将于 2025 年上半年推出其最新一代人形机器人紧凑型计算机,名为 Jetson Thor。Nvidia 将自己定位为即将到来的机器人革命的领先平台。该公司销售“全栈”解决方案,从用于训练人工智能机器人的软件层到内置芯片。Nvidia 机器人副总裁 Deepu Talla 称:“物理人工智能和机器人的 ChatGPT 时刻即将到来”,并补充说他相信市场已经达到了“临界点”。

—— 金融时报

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微软推出 AI Dev Gallery,可便捷运行本地 AI 模型

微软为 Windows 11 AI+ PC 设备推出 AI Dev Gallery 功能,支持开发者集成本地 AI 模型。相比云端服务,该功能通过本地调用 AI 模型,具备更快响应速度。

AI Dev Gallery 兼容 Windows 10、11 系统,支持 x64 和 ARM64 架构,提供超过 25 个示例模型,涵盖文本、图像、代码、音频、视频及智能控制等领域。运行所需配置包括 20 GB 存储空间,处理高密度 AI 资源建议配备 8GB 显存以上显卡。

-- 来源 | GitHub

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#AI·工具集 #AI新时代
站点名称: AiHubs
描述: 综合AI导向站,找到最好的 AI 工具,让您的工作和生活更轻松
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站点名称: Milvus中文
描述: Milvus向量数据库中文文档
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Milvus-Io
Index – Milvus向量库中文文档

LangChain中文站,助力大语言模型LLM应用开发、chatGPT应用开发。


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#LLM 基于开源项目 FunClip 进行修改,集成了自动语音识别 (ASR)、说话人分离、SRT 字幕编辑以及基于 LLM 的总结功能。项目使用 Gradio 提供了一个直观易用的用户界面
https://github.com/MotorBottle/Private-ASR
GitHub
GitHub - MotorBottle/Private-ASR: 本地部署音视频转文字区分说话人+LLM总结 - Moded from FunClip - Offline video/auduio Transcription + SD + LLM conclusion

本地部署音视频转文字区分说话人+LLM总结 - Moded from FunClip - Offline video/auduio Transcription + SD + LLM conclusion - MotorBottle/Private-ASR


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#AI 智能视频处理系统,能够实现视频音频提取、语音识别、字幕生成、多语言翻译、语音合成以及音视频合成等功能。系统采用模块化设计,支持单步或多步处理,方便用户根据需求灵活使用。
https://github.com/bushkarl/videoprocessor
GitHub
GitHub - bushkarl/videoprocessor: 智能视频处理系统

智能视频处理系统. Contribute to bushkarl/videoprocessor development by creating an account on GitHub.


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#AI购买商店 #AI新时代
站点名称: DMXapi
描述: 低价模型中转API站
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Dmxapi
New API

OpenAI 接口聚合管理,支持多种渠道包括 Azure,可用于二次分发管理 key,仅单可执行文件,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用


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🆔 网站名称:FLUX.1

网站功能:AI绘画

📁 网站简介:一个名为FLUX的AI绘图工具,可以通过输入提示词,利用该工具生成与提示相关的图像。

🔗 网站网址:点击打开
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黑客劫持多个 Chrome 扩展以试图窃取数据

据媒体报道,早在12月中旬,网络攻击活动就在多个 Chrome 浏览器扩展程序中植入了恶意代码。据 Cyberhaven 博客文章称,这些代码似乎旨在窃取浏览器 Cookie 和身份验证会话,目标是特定的社交媒体广告和人工智能平台。Cyberhaven 将此次遭受攻击归咎于一封钓鱼电子邮件,并在另一篇技术分析文章中写道,这些代码似乎专门针对脸书广告账户。安全研究员布拉斯科认为,这次攻击只是随机的,并非专门针对 Cyberhaven。他在 X 平台上发帖称,他发现一些 VPN 和 AI 扩展程序也被植入相同的恶意代码。其他可能受到影响的扩展程序包括 Internxt VPN、VPNCity、Uvoice 和 ParrotTalks 。

—— TheVerge

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📉 谷歌搜索霸主地位受挑战:OpenAI或成新兴力量

谷歌搜索结果因广告过多和AI生成内容泛滥而饱受诟病。文章指出,搜索结果前20%主要由AI生成文本、谷歌自家产品(含广告)、搜索广告和YouTube视频占据,甚至有机搜索结果中也隐藏着广告。这种信息过载现象使查找相关信息变得困难,如同2000年代的雅虎。相比之下,OpenAI的ChatGPT搜索,尽管仍不完美,但其对话式格式和简洁的答案更易于用户使用,让人联想起谷歌早期的成功模式。然而,OpenAI的长期成功取决于能否保持用户信任并避免谷歌曾犯下的商业化错误。文章总结认为,谷歌需要恢复其最初的简洁性以保持领先地位,而OpenAI则必须优先考虑信任,才能 potentially 赢得“最有价值的数字房地产”。

(HackerNews)

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💰 OpenAI与微软就营利化重组进行谈判,AGI利润达千亿美元为关键

OpenAI计划将其核心业务重组为营利性公益公司,目前正与主要投资者微软进行谈判。微软已投资140亿美元,谈判焦点集中在四个方面:微软在新公司中的股份比例;微软是否继续作为OpenAI唯一的云供应商;微软使用OpenAI知识产权的期限;以及微软获得OpenAI收入分成比例(目前为五分之一)。双方将能够产生千亿美元利润的系统定义为通用人工智能(AGI),达到这一盈利目标将成为OpenAI可以终止部分与微软协议条款的关键节点。

(科技情报)

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DeepSeek发布高性能大模型,低预算实现突破性成果

中国人工智能公司DeepSeek近日发布了一款前沿级大语言模型(LLM),并开放了其权重。据悉,该模型的训练预算仅为2048块GPU运行两个月,总费用约600万美元,而同级别模型通常需消耗16,000至100,000块GPU的算力资源。

以对比为例,Meta的Llama 3 405B模型消耗了3080万GPU小时,而DeepSeek-V3仅用了280万GPU小时,计算量减少约11倍,同时性能似乎更强。目前,该模型正在LLM竞技场排名测试中,初步表现优异。

专家指出,这一成果展示了在资源受限情况下,通过优化数据和算法仍有巨大潜力可挖,但并不意味着前沿模型完全可以摆脱大型GPU集群的需求。DeepSeek的技术报告也受到广泛关注,被评价为细致且富有价值。

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#AI·模型+平台 #AI新时代
站点名称: Together AI
描述: 使用易于使用的API和高度可扩展的基础设施运行和微调生成式AI模型。包含两个免费模型及低价函数模型,提供AI加速云和可扩展的GPU集群上大规模训练和部署模型。优化性能和成本。
链接: https://www.together.ai/
前往导航: www.noisedh.cnwww.noisedh.link
www.together.ai
Together AI – The AI Acceleration Cloud - Fast Inference, Fine-Tuning & Training

Run and fine-tune generative AI models with easy-to-use APIs and highly scalable infrastructure. Train & deploy models at scale on our AI Acceleration Cloud and scalable GPU clusters. Optimize performance and cost.


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📰 美国人干不了这些活?文化冲突与H1B签证争议

近日,美国候任总统特朗普要求最高法院暂缓执行TikTok“不卖就禁”的法律,称需时间寻求政治解决方案。同时,以Laura Loomer为首的“保皇派”与马斯克等科技界人士因H1B签证问题爆发激烈争论。Musk认为技术移民对美国至关重要,而Loomer则指责这是用廉价劳动力取代美国人,不符合“美国优先”。此事件引发了关于文化和经济政策的广泛讨论。

📉 山西省委原副书记商黎光受贿超亿元被判无期

山西省委原副书记商黎光因24年间累计受贿超过1.04亿元,被法院以受贿罪判处无期徒刑,并剥夺政治权利终身。这一案件再次凸显中国反腐斗争的严峻性。

🇯🇵 日本新预算创历史新高,社保支出占比最大

日本内阁通过2025年度预算法案,总额达115.5万亿日元,其中38.28万亿用于社会保障支出。国防开支也大幅增加10%以上,达到8.6万亿日元,此举显示日本在应对老龄化及安全挑战上的财政压力。

🌐 OpenAI计划转型为公共利益公司(PBC)

OpenAI宣布将营利部门转型为公共利益公司,以吸引更多投资,同时支持非营利部门开展公益项目。这一调整旨在确保AI技术发展能造福全人类,并保持其在快速发展的行业中的领先地位。

🎓 日本发布生成式AI教育指南

日本文部科学省发布详细的生成式AI使用指南,强调人类中心原则、信息素养培养以及教师作为学生与AI之间引导者的重要角色。该指南提供了学校如何有效利用生成式AI进行教学和管理工作的框架,为全球教育系统提供借鉴意义。

(喷嚏图卦)

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文生图提示词指南

辅助工具,适合有专业需求的同学。专业对口辅助工具。
https://github.com/rockbenben/img-prompt

https://www.v2ex.com/t/1098986
GitHub
GitHub - rockbenben/img-prompt: Intuitive image prompt generation tool designed for use with AI platforms like Stable Diffusion…

Intuitive image prompt generation tool designed for use with AI platforms like Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E, FLUX and Sora. 极简的图像提示词编辑器 - rockbenben/img-prompt


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🆔 项目名称:DreamClear

⭐️ 项目功能:图像恢复

📁 项目简介:一个高容量的真实世界图像恢复开源项目,在低质量图像的超分辨率和恢复方面,提供了一系列工具和模型,支持用户进行图像的训练和推理。

🌐 项目地址:点击打开
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DeepSeek新模型误认身份,暴露AI训练数据污染问题

近日,中国AI公司DeepSeek发布的最新模型DeepSeek V3在测试中出现异常:它自称是OpenAI的ChatGPT,并能提供OpenAI的API使用说明。专家认为,这可能是由于训练数据中混入了大量ChatGPT生成的内容,导致模型“身份混淆”。

随着AI生成内容在网络上激增,训练数据污染问题日益严重。DeepSeek表示正在优化数据清洗流程,以提升模型的独立性和准确性。

未来AI开发中数据纯净性已经变得很重要,如何有效过滤AI生成内容将成为行业的关键。

TechCrunch

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🤖 当前AI:严肃应用的死胡同?

艾尔克·博伊滕教授认为,当前的人工智能(尤其是大型语言模型如ChatGPT)由于软件工程上的根本性限制,不适合用于严肃应用。他指出,这些系统因其庞大的神经网络结构和高昂的训练成本(数百万美元或千瓦时),表现出不可控和不可信赖的特性。主要问题包括:

- 缺乏组合性:现有AI缺少内部结构,无法进行模块化开发、重用及部分验证,与传统软件工程原则相悖。
- 行为难以预测:节点间复杂互动使得理解和预测AI行为极为困难,即便使用“可解释AI”技术也无济于事。
- 验证挑战:巨大的输入与状态空间阻碍了全面测试,而随机输出则使成功测试结果不可靠。修复过程无法局部化,使回归测试变得不可能。
- 数据责任问题:对数据来源的不关注以及对AI输出缺乏问责机制仍然是重大问题。

博伊滕总结道,目前的AI系统在严肃应用中已走入死胡同,他提倡采用组合方法及结合符号与直觉型AI的混合系统,以提高可靠性和信任度。他建议将这些技术限于错误可控领域,如天气预报等。

(HackerNews)

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