🤖 中国的AI价格战，日本在采用方面落后，比亚迪投资土耳其

由于OpenAI最近对中国用户的访问限制，中国的人工智能市场正在升温，阿里巴巴、百度和字节跳动等公司之间展开了价格战。与此同时，日本在生成式人工智能的采用方面落后，仅有9.1%的人使用它，而中国这一比例为56.3%。日本不使用生成式人工智能最常见的原因是缺乏相关知识。

中国电动汽车制造商比亚迪将在土耳其投资10亿美元建设一座年产能15万辆的电动汽车工厂，成为第二个欧洲生产中心。这正值欧盟考虑对中国电动车征收更高关税之际。

(日经)

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教程：使用 IC 灯光变换器重新照亮您的视频 随意更换视频背景和光照

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Telegraph

教程：使用 IC 灯光变换器重新照亮您的视频 随意更换视频背景和光照

在这个教程中，我们将详细介绍如何使用ComfyUI IC-Light工作流来重新照明你的视频。通过一系列简单的步骤和设置，你可以生成高质量的重新照明视频。

二季度 PC 出货量增长 3%，中国市场继续低迷

2024-07-11 13:57 by 被掩埋的巨人

IDC 公布的数据显示，二季度 PC 出货量比去年同期增加 3%，在连续七个季度下滑之后连续两个季度保持了增长。但中国市场持续低迷阻碍了 PC 市场的复苏。二季度 PC 出货量 6490 万台，排除中国市场的 PC 出货量同比增长逾 5%。在各大 PC 制造商中，联想同比增长 3.7% 至 1470 万台，惠普增长 1.8% 至 1370 万台，戴尔下跌 2.4% 至 1010 万台，苹果增长 20.8% 至 570 万台，宏碁增长 13.7% 至 440 万台。下一个 PC 热点是所谓的 AI 电脑。

https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52428724

#硬件

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https://github.com/youshandefeiyang/feiyangdigital-bot

GitHub
GitHub - youshandefeiyang/feiyangdigital-bot: 这是一个基于SpringBoot和Telegrambot-Api的多功能Telegram群管机器人，Powered By OpenAI And Google Cloud…

这是一个基于SpringBoot和Telegrambot-Api的多功能Telegram群管机器人，Powered By OpenAI And Google Cloud Vision。 - youshandefeiyang/feiyangdigital-bot

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Ollama 0.2已发布更新

1. 并行请求，可同时请求多个服务，每个请求仅占用少量内存。可支持同时处理多个聊天会话、为团队托管代码完成LLMs、同时处理文档的不同部分和同时运行多个代理。
2. 运行多个模型，并增强了RAG功能（嵌入模型和文本完成模型可以同时加载到内存中）。
3. 根据请求和可用 GPU 内存量自动加载和停止运行模型。

Ollama

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三星发布 Galaxy Z Fold 6 折叠手机

三星在巴黎的Unpacked活动上正式发布了最新款的折叠手机Galaxy Z Fold 6（左右折叠款），该手机配备Snapdragon 8 Gen 3处理器。预装Android 14和三星One UI 6.1.1，将集成Galaxy AI工具。国行售价14999元起。

直播地址

Galaxy Z Flip6 （上下折叠款）国行售价 8999元起。

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360旗下鲁大师推出AiNAS服务

在电脑上安装AiNAS软件后会自动扫描所有硬盘文件，自带内网穿透，AiNAS容量取决于电脑硬盘容量。提供内建70亿参数的本地GPT模型，具备AI功能，可以阅读文档并回答问题，支持搭建知识库和备份相册。AiNAS还集成了影视中心和远程下载功能，最高提供12Mbps穿透带宽。产品被认为类似于网盘、AI机器人、Notion和云电脑的集成体。并且鲁大师承诺不检查用户文件，也不会删除用户文件。

价格方面，AiNAS提供基础版和专业版，专业版月费40元，新用户专享价9.9元/月，基础版暂时免费。

AiNAS官网

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APIGen：一个自动化的数据生成流水线，使用普通语言指令即可执行功能性API调用

APIGen是一个自动化的数据生成流水线，旨在为函数调用应用程序生成高质量的可验证数据集。

其主要目标是生成多样化且可靠的函数调用数据，这些数据用于训练人工智能模型，使它们能够更好地处理和执行API调用。APIGen通过收集和验证来自不同领域的API，生成丰富的训练数据。

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ULTRAEDIT：通过多样化的图像编辑指令 轻松通过文本任意编辑图像

ULTRAEDIT 是一个大规模、自动生成的数据集，专门用于基于指令的图像编辑。

使得你可以通过自然语言描述的指令来对图像进行修改和编辑。这种方法允许用户用简单的文字描述他们想要的图像变化，而无需掌握复杂的图像编辑技能或使用传统的图像编辑软件。

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🆔 网站名称：urongda

⭐️ 网站功能：中国大学矢量校徽合集

📁 网站简介：一个提供中国大学矢量校徽合集的网站，专门收集和展示全国各大高校的矢量校徽资源。

所有校徽均为高质量矢量图像，适用于各类设计和印刷需求。

🌐 网站网址：点击打开📢 频道 ✈️ 群聊 📬 投稿 💵 商务

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📈 AI热潮推动台积电创历史新高，加入万亿美元俱乐部

台湾半导体制造公司（TSMC）在周四达到了历史新高，这得益于对人工智能应用的需求激增。该公司第二季度收入飙升，巩固了其作为亚洲最有价值公司的地位，并将其市值推升至超过1万亿美元。今年以来，台积电的股价已经上涨了近80%，远超台湾加权指数的表现。全球范围内的芯片制造商股票因AI狂热而大涨，而台积电则受益于对具备AI功能芯片需求的增加。今年外国投资者已向台湾股市注入48亿美元，主要目标是台积电。台积电强劲的表现也带动了全球芯片类股上涨，费城半导体指数在周三创下历史新高。分析师预测，由于对与AI相关芯片需求不断增加以及公司在代工市场中的领先地位，到2025年台积电将继续增长。

(路透社)

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三星今年将推出搭载其自有人工智能技术的升级版语音助手Bixby

三星移动业务负责人向 CNBC 透露，三星今年将推出基于自有人工智能模型的升级版语音助手 Bixby。由于 ChatGPT 大受欢迎，数字助理再次成为人们关注的焦点。三星移动部门负责人 TM Roh 向 CNBC 表示，该公司今年将推出进一步升级的 Bixby，该版本将使用这家韩国科技巨头自己的大型语言模型。“我们将通过应用生成式人工智能技术来改进 Bixby，”Roh 说。不过，Roh 表示，三星将维持允许在其设备上使用多个语音助手的策略。例如，三星的最新设备上就配备了谷歌的人工智能助手。“我们正在强化我们的产品，并为其注入更多的人工智能功能。”

—— CNBC

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OPENAI 与洛斯阿拉莫斯合作测试人工智能对实验室工作的价值

OpenAI 正在与因研制出世界上第一颗原子弹而闻名的洛斯阿拉莫斯国家实验室合作，研究使用人工智能系统协助科学研究的机遇和风险。OpenAI 当地时间周三表示，该公司正在与洛斯阿拉莫斯合作，评估其最新的人工智能模型 GPT-4o 如何用于支持和解决实验室任务。除此之外，OpenAI 还表示将研究 GPT-4o 尚未发布的语音助手技术如何帮助科学家进行研究。洛斯阿拉莫斯研究科学家埃里克·勒布伦在声明中表示：“人工智能能力不断提升的潜在优势是无穷无尽的。然而，衡量和了解与生物威胁相关的任何潜在危险或高级人工智能滥用仍在很大程度上尚未得到探索。与 OpenAI 的合作是朝着建立评估当前和未来模型的框架迈出的重要一步。”

—— 彭博社

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苹果计划今年将新iPhone出货量提高10%

苹果公司计划在今年下半年出货至少 9000 万部 iPhone 16 设备，并希望在经历艰难的 2023 年后，人工智能服务能够刺激其新产品线的需求。知情人士称，该公司告诉供应商和合作伙伴，其目标是使新款 iPhone 的出货量较上一代增长 10% 左右。苹果去年下半年 iPhone 15 的出货量约为 8100 万部。知情人士表示，该公司越来越有信心，iPhone 16 增加的一些 Apple Intelligence 功能将有助于在今年晚些时候该机型上市时提振需求。这些目标表明，尽管苹果要与三星电子和小米等竞争对手的其他 AI 增强智能手机竞争，但该公司预计 2024 年将表现更加强劲。

—— 彭博社

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Google新的 AI 训练技术 使得模型训练速度快了 13倍 效率提高了 10倍

DeepMind 发布了一项新的研究，声称其新方法可以将 AI 模型的训练速度和能效大幅提升一个数量级，以高达13倍更少的迭代和10倍更少的计算量超越了最新的模型。这个名为 JEST（联合示例选择）的训练方法通过全新方式进行训练，显著不同于传统的 AI 模型训练技术。

JEST 方法首先创建一个较小的 AI 模型，该模型会根据数据质量对来自高质量源的数据进行评分，然后将这些评分与较大、较低质量的数据集进行比较。小型 JEST 模型确定最适合训练的批次，然后用这些批次的数据来训练大型模型。DeepMind 研究人员在论文中指出，这种“引导数据选择过程朝向较小、精心策划的数据集分布的能力”是 JEST 方法成功的关键。研究表明，JEST 方法在减少迭代次数和计算量方面都超越了最先进的模型。

然而，这种系统完全依赖于其训练数据的质量，因为如果没有最高质量的人工策划数据集，这种引导技术将难以实现。因此，JEST 方法对于业余爱好者或非专业 AI 开发者来说更难匹配，因为需要专家级的研究技能来策划初始的高质量训练数据。

JEST 解决了什么问题？

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