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谷歌CEO警告ChatGPT可能成为AI的代名词，如同谷歌之于搜索
谷歌CEO桑达尔·皮查伊在近期的内部会议中表示，2025年对谷歌的AI发展至关重要。谷歌计划将重心放在Gemini项目的消费者应用上，以应对ChatGPT在AI领域快速建立的品牌影响力。他强调，谷歌需要更快速地开发和推出产品，同时保持“灵活应变”的精神。皮查伊希望在AI竞赛中实现领先，目标是打造行业最佳的AI产品，并抓住2025年的机遇期。
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谷歌CEO桑达尔·皮查伊在近期的内部会议中表示，2025年对谷歌的AI发展至关重要。谷歌计划将重心放在Gemini项目的消费者应用上，以应对ChatGPT在AI领域快速建立的品牌影响力。他强调，谷歌需要更快速地开发和推出产品，同时保持“灵活应变”的精神。皮查伊希望在AI竞赛中实现领先，目标是打造行业最佳的AI产品，并抓住2025年的机遇期。
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🤖 人工智能与科技发展：关键亮点
- OpenAI的战略调整：OpenAI计划对其非营利部门进行结构性变革，目前ChatGPT每周活跃用户已达3亿。
- 谷歌2025年重点项目：谷歌CEO强调在未来一年内推广Gemini项目的重要性。
- NVIDIA新产品发布：NVIDIA宣布将于2025年初推出Jetson Thor平台，专为人形机器人设计。
- Geoffrey Hinton的AI警告：著名人工智能专家Geoffrey Hinton警告称，在未来三十年内，人工智能可能导致人类灭绝的风险为10%至20%。
- 理想汽车的未来规划：理想汽车CEO确认有开发机器人的意图，但表示不会立即实施。
- DeepSeek进入大语言模型领域：中国初创公司DeepSeek推出大型语言模型DeepSeek-V3，声称其能力可媲美GPT-4和Meta的Llama 3.1等领先模型。
- 上海计算力目标：上海设定了到2025年底实现超过100 EFLOPS智能计算力的雄心目标。
- 科大讯飞医疗技术首秀：科大讯飞在香港交易所上市，其人工智能医疗保健领域报告强劲增长。
- 腾讯Ima功能增强：腾讯升级其知识库，引入新的共享功能和小程序。
(财经快讯)
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- OpenAI的战略调整：OpenAI计划对其非营利部门进行结构性变革，目前ChatGPT每周活跃用户已达3亿。
- 谷歌2025年重点项目：谷歌CEO强调在未来一年内推广Gemini项目的重要性。
- NVIDIA新产品发布：NVIDIA宣布将于2025年初推出Jetson Thor平台，专为人形机器人设计。
- Geoffrey Hinton的AI警告：著名人工智能专家Geoffrey Hinton警告称，在未来三十年内，人工智能可能导致人类灭绝的风险为10%至20%。
- 理想汽车的未来规划：理想汽车CEO确认有开发机器人的意图，但表示不会立即实施。
- DeepSeek进入大语言模型领域：中国初创公司DeepSeek推出大型语言模型DeepSeek-V3，声称其能力可媲美GPT-4和Meta的Llama 3.1等领先模型。
- 上海计算力目标：上海设定了到2025年底实现超过100 EFLOPS智能计算力的雄心目标。
- 科大讯飞医疗技术首秀：科大讯飞在香港交易所上市，其人工智能医疗保健领域报告强劲增长。
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谷歌在最近的内部战略会议上公布了其2025年的重要计划。公司CEO桑达尔·皮查伊表示，谷歌将全力推进Gemini人工智能的发展，目标是使其成为谷歌旗下第16个月活跃用户达到5亿的产品。DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯透露，Gemini将在未来一两年内实现重大升级，成为一个跨设备、多模态的通用AI助手。
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#AI·图设 #AI新时代
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#AI·产品 #AI新时代
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#AI·知识库·文档 #AI新时代
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elevated error rate on claude 3 opus
Dec 29, 19:02 PST
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Anthropic Status - Incident History
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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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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
链接: https://aihubs.ai/
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aihubs.ai
AiHubs - Discover The Best AI Tools, You Don't Want to Miss
Find the best AI tools to make your work and life easier. We update our collection daily with the latest AI tools across all categories. Start exploring and boost your productivity with AI today.
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#AI·知识库·文档 #AI新时代
站点名称: Milvus中文
描述: Milvus向量数据库中文文档
链接: https://www.milvus-io.com/
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#AI·知识库·文档 #AI新时代
站点名称: Milvus中文
描述: Milvus向量数据库中文文档
链接: https://www.milvus-io.com/
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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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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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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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#AI购买商店 #AI新时代
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描述: 低价模型中转API站
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前往导航: www.noisedh.cn 或 www.noisedh.link
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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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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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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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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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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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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