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Nvidia本周股价再创历史新高，市值逼近3.4万亿美元，投资者备受振奋。CEO黄仁勋的个人财富已超1215亿美元，新一代Blackwell芯片需求火爆。Nvidia稳固主导AI芯片市场，市值仅次于苹果，展现强大实力。,9、12亿美元出售Drift后，前HubSpot高管再创业，让AI替你管理客户!,✨ 4K图像直接生成：V2版本能直接生成4K质量的图像，提高效率并拓展创作者创作空间。🎨 多样化风格选项：用户只需输入描述性提示，选择分辨率和风格，系统生成优化后的图像，提供丰富的创作可能性。🔧 精细控制与高级功能：提供精细调整工具，如创意细节生成、背景调整、重新照明等，满足专业用户需求。,🤖 企业自律：协议鼓励制定人工智能治理策略、识别高风险系统、提升员工素养。💼 积极参与：超过100家公司签署协议，跨越科技、医疗、银行等行业。⚠️ 苹果和Meta观望：担忧监管环境不确定性、数据泄露风险，Meta停止在欧盟提供Llama模型服务。

李彦宏:未来5-10年 生成式AI将使每个人都具备程序员能力,Nvidia悄然推出了一款名为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct的新型人工智能模型，表现出色，已超越了OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude3.5，标志着人工智能领域竞争格局的重大变化。该模型在知名AI平台Hugging Face上发布，引起业界关注。Nvidia展示了强大的AI软件开发能力，支持企业探索AI解决方案。然而，用户需谨慎使用，避免错误或滥用。,11、AI协作工具Cove完成600万美元融资，前谷歌团队打造类notion可视化工作空间,微软AI副总裁跳槽OpenAI 将致力于AGI研究

9、德勤：72% 专业人士将生成式 AI 的数据隐私列为首要担忧！,智谱技术团队发布了CogView3及其升级版CogView3-Plus-3B，标志着AI辅助艺术创作迈入新阶段。CogView3性能惊人，比SDXL高出77%，推理速度仅为SDXL的十分之一。CogView3-Plus引入DiT框架和文本-图像联合注意力机制，提升性能、降低成本。开源仓库已开放，推动AI图像生成领域快速发展，文生图技术应用前景广阔。,🌟 每日仅剩5000人使用Rabbit R1，销售数据堪忧。🤖 设备匆忙上市，用户体验不佳。📱 智能手机AI功能强大，独立AI设备前景不确定。

🚀 Nvidia股价创下138.07美元新高，年内涨幅近180%。📊 公司在AI芯片市场占有率高达70%至95%，市值达3.4万亿美元。💡 CEO黄仁勋表示新一代Blackwell芯片需求“疯狂”，已售罄至明年。,🤖 企业自律：协议鼓励制定人工智能治理策略、识别高风险系统、提升员工素养。💼 积极参与：超过100家公司签署协议，跨越科技、医疗、银行等行业。⚠️ 苹果和Meta观望：担忧监管环境不确定性、数据泄露风险，Meta停止在欧盟提供Llama模型服务。,🌟 马斯克对 OpenAI 的多项诉讼被 OpenAI 称为 “骚扰”，并申请驳回📉 OpenAI 强调马斯克的指控缺乏证据，称其为不切实际的主张。⚖️ 马斯克声称 OpenAI 未遵循创始协议的承诺，但法律上被质疑无权提出此类指控。,最近，微软正致力于开发一种能实时观察用户行为的 AI 伴侣，旨在建立深厚的互动关系。这反映出人类对于倾诉、理解和陪伴的基本需求。同时，Windows 的新功能 Recall 可深入挖掘用户的数字历史，重现过去的点滴经历。Zoom 推出 AI 克隆功能，让用户派遣数字版自己参加会议，提高工作效率。

PMRF（后验均值修正流）算法是图像处理领域的一项创新技术，解决了图像恢复中失真与感知质量之间的矛盾，开辟了高质量图像重建的新可能。其独特之处在于在多种图像恢复任务中展现卓越性能，取得了令人瞩目的成绩，平衡了失真和感知质量。,9、惊艳!AI模型DIAMOND可模拟《反恐精英》，单张RTX3090就能运行,💡Blackwell GPU需求爆发，未来12个月内完全售罄。🔍主要客户包括AWS、谷歌等大型科技公司，推动市场增长。📈NVIDIA预计2024年将出货数十亿美元的Blackwell GPU，数据中心收入显著增长。

英伟达与麻省理工学院、清华大学合作开发的Sana框架能高效生成高达4096×4096分辨率的图像，且在笔记本电脑GPU上运行。Sana-0.6B速度快、规模小，生成1024×1024分辨率图像不到1秒。虽存在局限性，但Sana在4K图像生成方面性能优异，未来将构建高效视频生成流程。,沃尔玛最近推出了名为Wallaby的大型语言模型，专注于零售行业数据，旨在提升客户服务体验。他们采用多模型组合的方法，灵活应对不同应用需求。升级后的客户支持助手能够更精准地理解客户意图，提供个性化服务。,最近的研究显示，GPT-4具备了面部识别、性别判断和年龄估算能力，准确率超越专业算法，但存在安全隐患。研究揭示了绕过GPT-4安全机制的方法，引发了对大型语言模型安全性的思考。尽管GPT-4在生物识别任务表现出色，研究作者警告不能完全依赖其识别能力。
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