天天 AI-250110:今日热点-字节豆包Web端反超百度文心一言,DeepSeek也发力了|量子位智库月报

2AGI.NET:天天AI-20250109

人工智能(AI)和硬件技术继续以惊人的速度发展,不断刷新我们对技术边界的认知。从英伟达的RTX 50系列显卡到清华团队的数学推理突破,再到AI算力的多个利好,这些技术的发展正在推动我们进入一个全新的智能时代。本文将为您梳理近期的技术热点,带您一探究竟。

英伟达发布RTX50系显卡和个人AI超算机

极客公园报道了英伟达发布的RTX 50系列显卡和个人AI超算机,这些产品展示了英伟达在硬件和AI领域的强大实力。同时,腾讯和宁德时代被列入美国防部黑名单,引发了广泛关注。小米也公布了SU7试驾事故的初步调查结果,显示了企业在应对危机方面的积极态度。来源 原文

突发!腾讯、宁德时代等被列入美国防部黑名单,旷视科技被放出!最新回应来了

AI前线报道了腾讯和宁德时代被列入美国防部黑名单的消息,这一事件引发了对中美科技竞争的关注。旷视科技被移出黑名单,显示了国际科技市场的复杂性和不确定性。各企业的回应也反映了他们在应对国际形势变化中的策略和态度。来源 原文

仅用 8 张显卡和一万块钱,清华团队用7B模型打败GPT-4o数学推理

AI前线报道了清华大学团队的最新研究成果,他们仅用8张显卡和一万块钱就让7B模型在数学推理能力上打败了GPT-4o。这一成就展示了强化学习在提升AI模型性能方面的潜力,为AI技术的创新和应用提供了新的思路。来源 原文

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

硅星人Pro探讨了DeepSeek的秘方,指出其具有浓厚的硅谷风格。DeepSeek的成功不仅在于其技术创新,还在于其独特的商业模式和企业文化,这为其他科技企业提供了借鉴和启示。来源 原文

黄仁勋的CES秀:强大RTX 50,世界模型Cosmos和个人超算Digits,英伟达还在指引未来

硅星人Pro报道了黄仁勋在CES上的演讲,展示了英伟达的RTX 50显卡、世界模型Cosmos和个人超算Digits等产品。这些产品的发布不仅展示了英伟达的技术实力,也为未来硬件和AI技术的发展指明了方向。来源 原文

1/10训练数据超越GPT-4o!清华等提出隐式过程奖励模型PRIME,在线刷SOTA

硅星人Pro报道了清华大学等机构提出的隐式过程奖励模型PRIME,该模型仅用1/10的训练数据就超越了GPT-4o的性能。这一突破展示了AI模型优化的巨大潜力,为AI技术的进一步发展提供了新的思路。来源 原文

AI算力,迎来多个利好!

行业精选报道了AI算力领域迎来的多个利好消息,包括技术进步、市场需求增长和政策支持等。这些利好因素推动了AI算力市场的快速发展,为AI技术的应用和创新提供了坚实的基础。来源 原文

字节豆包Web端反超百度文心一言,DeepSeek也发力了|量子位智库月报

量子位智库的月报指出,字节豆包在Web端的表现已经反超百度文心一言,显示出其在AI领域的强劲竞争力。同时,DeepSeek也在积极发力,进一步加剧了市场竞争。这一动态不仅反映了AI技术在搜索引擎领域的应用潜力,也预示着未来AI技术在信息检索和处理方面的更大突破。来源 原文

“要点脸吧!”大模型巨头“吸血”网站资源无底线,被惹怒的开发者来“复仇”了!

AI前线报道了大模型巨头在获取网站资源时的争议行为,引发了开发者的不满和反击。这一事件引发了对AI数据获取伦理和隐私保护的广泛讨论,同时也提醒企业在AI技术应用中需更加注重数据的合法合规使用。来源 原文

北航&ZGCLAB 提出首个检索增强生成基准测试工具库 XRAG

AI前线介绍了北航和ZGCLAB合作提出的首个检索增强生成基准测试工具库XRAG。这一工具库为AI生成模型的性能评估提供了新的标准和方法,有助于推动AI生成技术的进一步发展和应用。来源 原文

1/10训练数据超越GPT-4o!清华等提出隐式过程奖励模型PRIME,在线刷SOTA

硅星人Pro报道了清华大学等机构提出的隐式过程奖励模型PRIME,该模型仅用1/10的训练数据就超越了GPT-4o的性能。这一突破展示了AI模型优化的巨大潜力,为AI技术的进一步发展提供了新的思路。来源 原文

AI Agent,下个机器人行业?

行业精选探讨了AI Agent的潜力,认为其可能成为下一个机器人行业。AI Agent在提高工作效率、优化决策和增强用户体验方面具有巨大潜力,预示着AI技术在多个领域的广泛应用。来源 原文

🔥 热门文章推荐(2AGI.NET)

  • Google AI 智能体白皮书,超详细解读(内附下载)

    作者:2AGI

    2025年1月9日
  • 天天AI-20250109

    作者:2AGI

    2025年1月9日
  • 天天AI-20250108

    作者:2AGI

    2025年1月8日
  • 天天AI-20250107

    作者:2AGI

    2025年1月7日
  • 天天AI-20250106

    作者:2AGI

    2025年1月6日
  • 探索马斯克的Aurora模型与Grok-2工具:技术解析与应用前景

    作者:2AGI

    2025年1月5日
  • 天天AI-20250103

    作者:2AGI

    2025年1月3日
  • 天天AI-20250102

    作者:2AGI

    2025年1月2日
  • DeepSeek 3.0 大模型深度解析

    作者:2AGI

    2025年1月1日

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/892356.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

QT 常用控件的常用方法

QRadioButton、QCheckBox 常用函数: text(): 用于获取单选按钮的文本标签。 setText(const QString &text): 用于设置单选按钮的文本标签。 isChecked(): 用于检查单选按钮是否被选中。 setChecked(bool checked): 用于设置单选按钮是否被选中。 setIcon(c…

Element-UI:如何实现表格组件el-table多选场景下根据数据对某一行进行禁止被选中?

如何实现表格组件el-table多选场景下根据数据对某一行进行禁止被选中? 在使用 Element UI 的 Table 组件时,如果你想要禁用某一行的选中(特别是在多选模式下),可以通过自定义行的 selectable 属性来实现。selectable …

rhcsa练习(3)

1 、创建文件命令练习: ( 1 ) 在 / 目录下创建一个临时目录 test ; mkdir /test ( 2 )在临时目录 test 下创建五个文件,文件名分别为 passwd , group , bashrc &#x…

uc/os-II 原理及应用(八) 系统裁减以及移植到51单片机上

两个习题 先了解下CPU上函数调用的过程: 一个程序取得函数地址,先保护现场将局部变量及参数压栈,再将调用函数的参数压栈,然后跳转到函数位置,将参数出栈,执行代码,结束后返回到调用位置,再怖复…

高等数学学习笔记 ☞ 洛必达法则与泰勒公式

1. 洛必达法则 1. 型与型未定式(洛必达法则) (1)型:若函数同时满足以下条件: (2)型:若函数同时满足以下条件: ①:当时&…

什么样的人适合从事FPGA开发的工作?

FPGA开发不仅要求扎实的技术基础,还非常看重团队合作、自信、沟通技巧以及细致入微的工作态度。从业者需具备面对复杂项目的自信,优秀的沟通能力以确保团队协作顺畅,严谨细心以应对精密的硬件设计,以及强烈的责任心来驱动每一个开…

【LeetCode】力扣刷题热题100道(26-30题)附源码 轮转数组 乘积 矩阵 螺旋矩阵 旋转图像(C++)

目录 1.轮转数组 2.除自身以外数组的乘积 3.矩阵置零 4.螺旋矩阵 5.旋转图像 1.轮转数组 给定一个整数数组 nums&#xff0c;将数组中的元素向右轮转 k 个位置&#xff0c;其中 k 是非负数。 class Solution { public:void rotate(vector<int>& nums, int k) …

JAVA 使用apache poi实现EXCEL文件的输出;apache poi实现标题行的第一个字符为红色;EXCEL设置某几个字符为别的颜色

设置输出文件的列宽&#xff0c;防止文件过于丑陋 Sheet sheet workbook.createSheet(FileConstants.ERROR_FILE_SHEET_NAME); sheet.setColumnWidth(0, 40 * 256); sheet.setColumnWidth(1, 20 * 256); sheet.setColumnWidth(2, 20 * 256); sheet.setColumnWidth(3, 20 * 25…

卷积神经网络CNN——卷积层、池化层、全连接层

参考这篇文章,讲的很详细: 卷积神经网络CNN——卷积层、池化层、全连接层_卷积层,池化层,全连接层-CSDN博客 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_59702185/article/details/143744365 学习目标 了解卷积神经网络的构成 知道卷积的原理以及计算公式 了解池化的作用以及计算…

怎么抓取ios 移动app的https请求?

怎么抓取IOS应用程序里面的https&#xff1f; 这个涉及到2个问题 1.电脑怎么抓到IOS手机流量&#xff1f; 2.HTTPS怎么解密&#xff1f; 部分app可以使用代理抓包的方式&#xff0c;但是正式点的app用代理抓包是抓不到的&#xff0c;例如pin检测&#xff0c;证书双向校验等…

身份鉴权(PHP)(小迪网络安全笔记~

免责声明&#xff1a;本文章仅用于交流学习&#xff0c;因文章内容而产生的任何违法&未授权行为&#xff0c;与文章作者无关&#xff01;&#xff01;&#xff01; 附&#xff1a;完整笔记目录~ ps&#xff1a;本人小白&#xff0c;笔记均在个人理解基础上整理&#xff0c;…

自定义音频播放样式结合Howler.js

滑动式滚动条 不使用audio默认样式 自定义音频播放样式 当前时间 开始时间 结束时间 可播放可暂停 滚动条可拖动进行同步 具体样式可调整npm install howler --save<template><div class"audio-player"><div v-if"isLoading" class"l…

LLM prompt提示构造案例:语音回复内容;o1思维链

1、语音回复内容 目的&#xff1a; 语音聊天助手的prompt&#xff0c;让大模型来引导聊天内容&#xff0c;简短和友好&#xff0c;从而文字转语音时候也比较高效。 ## 角色设定与交互规则 ### 基本角色 你是用户的好朋友. 你的回答将通过逼真的文字转语音技术阅读. ### 回答规则…

AES 与 SM4 加密算法:深度解析与对比

&#x1f9d1; 博主简介&#xff1a;CSDN博客专家&#xff0c;历代文学网&#xff08;PC端可以访问&#xff1a;https://literature.sinhy.com/#/literature?__c1000&#xff0c;移动端可微信小程序搜索“历代文学”&#xff09;总架构师&#xff0c;15年工作经验&#xff0c;…

Sentinel服务保护 + Seata分布式事务

服务保护 【雪崩问题】微服务调用链路中某个服务&#xff0c;引起整个链路中所有微服务都不可用。 【原因】&#xff1a; 微服务相互调用&#xff0c;服务提供者出现故障。服务调用这没有做好异常处理&#xff0c;导致自身故障。调用链中所有服务级联失败&#xff0c;导致整个…

ssh2-sftp-client uploadDir Upload error: getLocalStatus: Bad path: ./public

报错解释 这个错误表明在使用 ssh2-sftp-client 这个Node.js库进行目录上传时遇到了问题。具体来说&#xff0c;是指定的本地路径&#xff08;./public&#xff09;不正确或者不存在。 解决方法&#xff1a; 确认当前工作目录&#xff1a;确保你在执行上传操作时的当前工作目…

AI赋能服装零售:商品计划智能化,化危机为转机

在服装零售这片竞争激烈的战场上&#xff0c;每一个细微的决策都可能成为品牌兴衰的关键。当市场波动、消费者口味变化、供应链挑战接踵而至时&#xff0c;许多品牌往往将危机归咎于外部环境。然而&#xff0c;真相往往更为深刻——“危机不是外部的&#xff0c;而是你的商品计…

基于YOLOv8的水下目标检测系统

基于YOLOv8的水下目标检测系统 (价格90) 使用的是DUO水下目标检测数据集 训练集 6671张 验证集 1111张 测试集 1111张 包含 [holothurian, echinus, scallop, starfish] [海参, 海胆, 扇贝, 海星] 4个类 通过PYQT构建UI界面&#xff0c;包含图片检测&#xff0c;视…

web-前端小实验4

实现以上图片中的内容 代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>用户注册</title&…

【MATLAB第112期】基于MATLAB的SHAP可解释神经网络回归模型(敏感性分析方法)

【MATLAB第112期】基于MATLAB的SHAP可解释神经网络回归模型&#xff08;敏感性分析方法&#xff09; 引言 该文章实现了一个可解释的神经网络回归模型&#xff0c;使用BP神经网络&#xff08;BPNN&#xff09;来预测特征输出。该模型利用七个变量参数作为输入特征进行训练。为…