VideoCrafter2是由腾讯AI实验室团队开发的一款强大的视频处理工具，旨在克服数据限制，提供高质量的视频扩散模型。这项重要的创新旨在提升视频的视觉质量、动态效果以及概念组合。借助独特的算法和先进的技术，VideoCrafter2能够生成令人惊叹的精美影片，为影片制作带来崭新的可能性。功能亮点:视觉质量提升: 通过先进的图像处理技术，VideoCrafter2显著提高视频的视觉质量，使图像更为清晰、细腻。动态效果增强: 该工具不仅注重静态画面，还专注于提升视频中的动态效果，使得运动更加流畅自然。概念组合优化: VideoCrafter2在视频概念的组合方面表现出色，能够更好地整合不同元素，创造出更具深度和创意的影片。这款工具的实际效果已在由人类导演的影片中得到体现，为影片制作提供了全新的可能性。项目主页：https://ailab-cvc.github.io/videocrafter2论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.09084.pdfDemo地址：https://discord.gg/RQENrunu92

AI硬件创企Rabbit今天在社交平台X宣布与AI搜索引擎Perplexity合作，利用后者的技术增强Rabbit OS的自然语言搜索功能，为所有AI硬件R1用户提供支持。Rabbit还宣布R1第6批预售即将开始，共5万台，前5批5万台已售罄。在rabbit，我们始终在寻找顶级的人工智能服务和合作伙伴，以帮助我们的用户快速准确地完成任务。因此，我们很高兴宣布我们与@perplexity_ai的合作，以增强rabbit OS的自然语言搜索功能。Perplexity，与其他领先的LLM一起，将在幕后为所有r1用户工作。

Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）周四宣布公司正在全面调整人工智能方面的努力，并大力投资于庞大的数据中心，旨在超越科技行业竞争对手，在实现人类水平计算系统方面取得领先地位。扎克伯格在Facebook上的一篇帖子中表示，他将Meta的两个现有研究项目“更紧密地结合在一起”：一个名为FAIR的项目，专注于基础研究，以及另一个名为GenAI的项目，致力于为消费者开发人工智能产品。“我们的长期愿景是构建通用智能，以负责任的方式开源，并广泛提供，使每个人都能受益”，他在帖子中写道。尽管扎克伯格没有明确定义“通用智能”这一术语，但多年来，Meta的研究人员和其他人工智能专家一直在使用“人工通用智能”来描述一种理论上至少与人类同等能力的人工智能形式。此外，扎克伯格透露，Meta正在“构建大规模计算基础设施以支持我们的未来路线图”，其中包括存储有35万个名为H100的计算机芯片。自从Nvidia在2022年推出这些芯片以来，它们一直是人工智能数据中心的基石。根据The Verge去年12月的报道，Meta与微软一同成为Nvidia H100的最大客户。在接受The Verge采访时，扎克伯格表示，争夺顶级人工智能科学家的竞争程度与以往不同，这使得Meta投资于为这些科学家提供工具变得更为重要。“我们习惯了存在相当激烈的人才争夺战，”他在The Verge报道中说道。“但在这里，由于多家公司争夺相同的人才，很多风险投资者和人们将资金投入不同的项目，使得人们更容易在外部启动不同的事务。”Meta首席人工智能科学家Yann LeCun在一篇X上的帖子中表示，他相信Meta内部的变化将“加速在人工智能方面的进展”。他指出，公司的人工智能研究部门FAIR现在是产品部门GenAI的“姊妹组织”。LeCun说：“FAIR简直是推动人工智能研究迈向下一个水平的世界上最好的地方，而Meta是将其交付给数十亿人手中的世界上最好的地方。”扎克伯格和LeCun是将人工智能技术更多地保持开源的主要倡导者之一，这意味着大多数技术可能会对大多数人开放使用，包括竞争对手。这一立场在科技行业内引发了激烈的辩论，不仅因为它影响了更为隐秘的竞争对手的商业模式，还因为担心如果广泛可用，开源技术可能被滥用。

OpenAI首席执行官Sam Altman计划利用他正力图筹集的数十亿美元，设立一家芯片企业，致力于建立一个涵盖全球的半导体工厂网络。Altman已经与多家潜在的大型投资者进行了会谈，力图筹集巨额资金以支持芯片制造工厂，通俗称为fabs。据报道，该项目将涉及与顶尖芯片制造商的合作，其fabs网络将在全球范围内展开。然而，芯片制造的成本相当昂贵，不仅需要数十亿美元的资金，还需大量的自然资源。随着技术不断进步，用于人工智能应用的芯片成本也在逐年上升。G42总部位于阿布扎比和日本的SoftBank Group（9984.T）是OpenAI首席执行官已经进行过会谈的公司之一，但目前的谈判仍处于初期阶段，尚未确定涉及的合作伙伴和资助方的完整名单。去年10月，ChatGPT的制造商与G42合作，专注于筹集80亿至100亿美元，尽管目前谈判的状态尚不明确。英特尔（INTC.O），台湾芯片制造商台湾积体电路制造公司（2330.TW）和三星电子（005930.KS）都被视为OpenAI的潜在合作伙伴。报告指出，OpenAI、SoftBank、英特尔、TSMC、G42和三星均未立即回应路透社的置评请求，而微软则拒绝置评。Altman在去年11月经历了一次意外罢免后重新回到OpenAI，这一事件曾在科技行业引起轰动。他在被暂时罢免期间一直致力于芯片项目，而在回归后，他重新振作起来。此外，他还与微软就该计划进行了沟通，而这家软件巨头对此表现出浓厚兴趣。

摘要：本文介绍了人工智能算力的含义和重要性，包括算力的定义、计算能力和存储能力等方面。同时，文章还阐述了人工智能算力的发展趋势和挑战，如芯片技术、数据隐私、网络安全等问题。最后，文章提出了提升人工智能算力的方法和建议。一、引言随着科技的快速发展，人工智能已经成为当今最热门的话题之一。而人工智能的发展离不开算力，算力是人工智能的基础，也是推动人工智能技术进步的关键因素。因此，了解人工智能算力的含义和重要性，对于我们更好地利用人工智能技术，推动科技发展具有重要意义。二、算力的定义和计算能力算力是指计算机进行数值计算的能力，也就是计算机进行数据处理的能力。在人工智能领域，算力主要包括两个方面：计算能力和存储能力。计算能力是指计算机进行复杂运算的能力，如矩阵运算、向量运算等；存储能力是指计算机能够存储和处理大量数据的能力。在人工智能中，计算能力和存储能力是相辅相成的。计算能力决定了人工智能算法的复杂度和精度，而存储能力则决定了算法处理的数据量和处理速度。因此，提高人工智能算力需要不断提高计算机的计算能力和存储能力。三、人工智能算力的发展趋势和挑战随着科技的不断进步，人工智能算力也在不断发展。一方面，计算机硬件的不断升级和优化，使得计算机的计算能力和存储能力不断提升；另一方面，算法的不断优化和改进，也使得人工智能的处理效率和精度不断提高。然而，人工智能算力的发展也面临着一些挑战。首先，芯片技术的瓶颈问题依然存在，如何提高芯片的性能和效率，是当前亟待解决的问题之一。其次，数据隐私也是一个不可忽视的问题，如何在保证数据安全的前提下，实现数据的充分利用，也是当前需要解决的问题之一。最后，网络安全问题也是人工智能算力发展所面临的重要挑战之一，如何保障数据的安全性和保密性，是当前需要解决的问题之一。四、提升人工智能算力的方法和建议为了提升人工智能算力，可以从以下几个方面入手：一是加强芯片技术的研发和优化，提高芯片的性能和效率；二是加强数据隐私保护和安全管理，确保数据的安全性和保密性；三是加强网络安全防护，防止数据泄露和攻击；四是加强算法优化和改进，提高人工智能的处理效率和精度。同时，我们还需要加强人才的培养和引进，为人工智能的发展提供坚实的人才基础。

摘要：本文从多个方面详细阐述了人工智能对我们生活、工作、科技、教育等领域的积极影响。首先，人工智能在提高生产效率、降低成本、优化资源配置等方面发挥了重要作用。其次，人工智能在医疗、交通、金融等领域的广泛应用，为人类带来了便捷和安全。此外，人工智能在教育领域的应用，如智能辅导和个性化学习，有助于提高教育质量，促进公平教育。最后，人工智能的发展还为人类提供了更多就业机会，促进了经济发展。总之，人工智能带来了许多好处，我们应该充分利用其优势，创造更美好的未来。一、提高生产效率与降低成本人工智能通过机器学习、深度学习等技术，能够快速、准确地处理大量数据，从而提高生产效率。在制造业中，人工智能可以帮助生产线自动化，提高生产质量和效率。在服务业，人工智能可以通过智能客服提高客户满意度，降低人工成本。此外，人工智能还可以在物流、仓储等领域实现智能化管理，进一步降低成本。二、优化资源配置与提高生活质量人工智能在医疗领域的应用，如智能诊断和辅助治疗，可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。同时，人工智能还可以优化交通出行，通过智能交通系统减少交通拥堵和事故发生率，提高出行效率和生活质量。在金融领域，人工智能可以通过智能风控和投资决策，降低金融风险，提高投资收益。三、个性化教育与公平教育人工智能在教育领域的应用，如智能辅导和个性化学习，有助于提高教育质量，促进公平教育。通过大数据分析和机器学习技术，人工智能可以根据每个学生的学习情况和兴趣爱好，提供个性化的学习资源和辅导，使教育更加精准和高效。这种个性化教育不仅可以提高学生的学习效果，还可以减轻教师的工作负担。此外，人工智能还可以通过大数据分析来评估教学效果，为教育政策的制定提供科学依据，促进教育公平。四、创造就业机会与经济发展人工智能的发展不仅带来了许多好处，还创造了更多的就业机会。随着人工智能技术的应用和普及，许多传统行业逐渐被自动化取代，从而产生了大量的机器人操作员、维护工程师等新职业。此外，人工智能还催生了许多新兴产业，如人工智能芯片制造、人工智能软件服务、智能物流等，这些产业的发展为经济发展注入了新的动力。总之，人工智能给我们带来了许多好处。我们应该充分利用人工智能的优势，创造更美好的未来。

摘要：生成式人工智能是一种基于机器学习算法的技术，它可以根据已有的数据和信息生成新的文本、图像或其他类型的数据。生成式人工智能利用深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，模拟人类的思维过程，生成符合语法和语义规则的文本，或者根据输入的图像生成新的图像。它是一种非常有前途的技术，已经在许多领域得到了广泛应用，包括广告、娱乐、新闻、医疗、金融等。一、定义与原理生成式人工智能是一种基于机器学习算法的技术，其主要任务是生成新的数据，而不是识别或分类已有数据。它通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，模拟人类的思维过程，生成符合语法和语义规则的文本、图像或其他类型的数据。其核心原理是通过训练数据的学习，不断优化模型，使其能够生成更加真实、自然和有用的数据。二、应用领域生成式人工智能已经在许多领域得到了广泛应用，包括广告、娱乐、新闻、医疗、金融等。在广告领域，生成式人工智能可以生成具有吸引力的广告文案，提高广告效果；在娱乐领域，它可以生成新的电影剧本、音乐作品等；在新闻领域，它可以自动生成新闻报道；在医疗领域，它可以辅助医生进行诊断和治疗；在金融领域，它可以生成新的投资策略和风险评估报告。三、挑战与前景虽然生成式人工智能带来了许多便利和机会，但也面临着一些挑战，如数据隐私、算法偏见等问题。因此，我们需要加强监管和规范，确保生成式人工智能技术的合理使用。同时，随着技术的不断进步，生成式人工智能的应用场景也将越来越广泛，未来的发展前景非常广阔。四、伦理与法律问题由于生成式人工智能技术生成的文本、图像等数据可能涉及到隐私和版权等问题，因此需要加强相关法律法规的制定和实施。同时，也需要加强伦理道德教育，提高人们对生成式人工智能技术的认识和敏感性，以避免滥用和误用。总之，生成式人工智能是一种非常有前途的技术，它正在改变我们的生活和工作方式。我们应该积极探索和应用这一技术，同时也需要关注其挑战和问题，加强监管和规范，确保其合理和安全的使用。

摘要：本文从人工智能的命名原则和常见称呼入手，探讨了不同称呼之间的差异和优劣，并分析了人工智能在不同领域的应用和未来发展趋势。最终，总结出人工智能的主要称呼及其适用场景，为读者在相关领域中理解和应用人工智能提供参考。一、人工智能的命名原则人工智能的命名原则主要基于其功能和目的。最初，人工智能被命名为“机器智能”，强调机器在模拟人类智能方面的能力。随着技术的不断发展，人工智能的应用领域不断扩大，从简单的模拟推理到复杂的深度学习、自然语言处理等，因此，现在更多的人将人工智能称为“机器学习”或“深度学习”。此外，一些研究者还提出了“智能自动化”、“AI技术”等称呼，强调人工智能在生产生活中的实际应用和其对生产力的提升作用。二、人工智能的常见称呼1. 机器智能：最初的人工智能称呼，强调机器在模拟人类智能方面的能力。2. 机器学习：广泛使用的称呼，强调人工智能通过学习来提升自身智能水平的特点。3. 深度学习：用于描述机器在模拟和实现深度神经网络方面的学习过程。4. 智能自动化：强调人工智能在生产生活中的实际应用和其对生产力的提升作用。5. AI技术：简明扼要的称呼，涵盖了人工智能的全部领域和应用场景。三、不同称呼的优劣分析1. 机器智能：此称呼简单明了，但不够精确，容易引起误解。2. 机器学习：此称呼被广泛接受和使用，具有较好的简洁性和准确性。3. 深度学习：专门用于描述机器在模拟和实现深度神经网络方面的学习过程，具有较强的专业性。4. 智能自动化：此称呼涵盖了人工智能的实际应用和其对生产力的提升作用，具有一定的吸引力。但需要注意的是，智能并非一个严谨的学术概念，其定义和应用广泛存在争议，因此，将其与人工智能相提并论可能会引发一些问题。5. AI技术：此称呼简明扼要，涵盖了人工智能的全部领域和应用场景，具有较好的概括性和准确性。四、人工智能的应用和未来发展趋势人工智能已广泛应用于医疗、金融、交通、教育等众多领域，其发展前景广阔。未来，人工智能将在提高生产效率、改善生活质量、解决社会问题等方面发挥更大的作用。同时，随着技术的发展和应用的深入，人工智能也将面临更多的挑战和问题，如数据安全、隐私保护、伦理道德等问题，需要我们不断研究和探讨。综上所述，AI技术是当前最为适合描述和概括人工智能的称呼。不同称呼在特定场合下有其适用性，但在理解和应用人工智能时，我们应首选AI技术这一称呼。

FlagEval大语言模型测评榜单已于本月发布，新加入的模型包括最近开源的Mistral（MoE模型）、BlueLM、MindSource、SUS-chat-34B、DeepSeek等。通过引入平行测试，我们进一步提高了主观评测的可靠性。评估结果表明，Mixtral-8x7B系列模型在英文能力方面明显优于中文能力，其基座模型的英文表现接近Aquila2-34B；而vivo发布的BlueLM系列模型在中英文能力上相对均衡，在10B以下模型中整体评测结果居于中上水平。评测结果：Mixtral-8x7B系列模型引领了最近的 MoE 模型浪潮其英文能力远优于中文能力，准确率高出约10%；基座模型英文能力接近 Aquila2-34B，准确率为 75.5%；SFT 模型英文客观评测准确率达到 76.8%，排名第一。厦门大学MindSource系列模型（暂未开源）基座模型 MindSource-7B 的英文能力明显强于中文能力，中英客观评测准确率分别为 68.8%、60.0%；SFT模型 MindSource-7B-Chat 中英文客观评测结果在当前7B参数级模型中排名第一，但中文主观评测结果尚有较大提升空间。Vivo 发布的BlueLM系列模型，基座模型和SFT模型的中英文能力较为均衡，整体评测结果在10B以下模型中位于中上游。南方科技大学发布的SUS-Chat-34B模型是基于Yi-34B训练的对话模型，中文客观、主观评测结果亮眼，准确率均达到 70%以上，但在个别英文客观评测集几乎为零，可能存在指令理解和跟随上的适配问题。深度求索&幻方量化发布的DeepSeek系列模型中，DeepSeek-67B-Chat 对话模型综合得分排名第三，仅次于 AquilaChat2-34B、Qwen-72B-chat。

根据企查查的资料显示，小米近期提交了科学仪器类商标“ChatMI”和运输工具类商标“小米大模型”的注册申请，目前这两个商标正在等待实质审查。具体而言，“ChatMI”商标覆盖了模拟对话用聊天机器人软件、与语音传输设备连用的个人耳机、辅助人类和供人娱乐用具有交流和学习功能的类人机器人、智能音箱、科学研究用具有AI的人形机器人等商品和服务。而“小米大模型”商标涵盖了汽车、电动汽车、电动运载工具、摄影无人机等商品和服务。这些商标的状态目前都处于等待实质审查阶段。