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🥉 三等獎(10名):每人 150 枚
🚀 參與方式:
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質押 BTC 或 ESPORTS,瓜分 803,571 枚 $ESPORTS,每小時發放
時間:7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00(UTC+8)
🧠 寫作方向建議:
Yooldo
巴比特| 元宇宙每日必讀:Google宣佈為YouTube 創作者推出五大AI 輔助新功能;微軟深夜革命,GPT-4 Office全家桶登場!
摘要:根據金十9 月22 日消息,Google宣佈為YouTube 創作者推出五大AI 輔助新功能:添加AI 生成圖片、潤色視頻(加濾鏡)、根據受眾喜好獲得視頻創意和建議、自動配音、配樂。
熱點資訊:
獵聘發表《AIGC 及其產業鏈人才需求大數據報告2023》:深圳平均年薪47 萬居首
根據中國網報道,獵聘近日發布《AIGC 及其產業鏈人才需求大數據報告2023》,分析國內AIGC 整體領域及相關產業鏈的人才需求。報告指出,從招募平均年薪來看,2023 年1-8 月,整體AIGC 新發職位招聘平均年薪為41.09 萬元,薪資年漲,漲幅為0.88%。在AIGC 新發職位分佈最多的四大一級產業-IT/網路/遊戲、汽車、電子/通訊/半導體、科研技術/商務服務中,其AIGC 新發職位招募平均年薪分別為43.13 萬、33.79萬、41.36 萬、44.88 萬。從TOP10 城市AIGC 職位的招募平均年薪來看,深圳、北京、上海排名前三,均超44 萬,分別為47.42 萬、46.30 萬、44.94 萬。杭州、廣州薪資則位居第四、第五,分別為38.44 萬、35.72 萬。
奇富科技推出基於奇富大模型的應用氍智AI 專家
根據TechWeb 報道,奇富科技宣布,其推出的大模型應用毓智AI 專家在研發效能、大數據分析等領域中獲此新突破。據介紹,氍智AI 專家以奇富大模型為底座,面向研發效能和大數據分析等應用場景,結合資深技術、大數據分析師的專業能力與數據沉澱,形成金融領域的「AI 專家」。
微軟推出蛋白質生成框架EvoDiff,核心是包含6.4 億參數的模型
根據《科創板日報》9 月22 日報道,最近,微軟推出了一個名為EvoDiff 的通用框架,據稱它可以根據蛋白質序列生成「高保真度」和「多樣性」的蛋白質,不需要目標蛋白質的結構訊息,從而省去了最繁瑣的步驟。這項技術有望應用於新型治療藥物和藥物傳遞方法的酵素的創造,以及用於工業化學反應的新型酵素的開發。據了解,EvoDiff 框架的核心是一個6.4 億參數的模型,該模型透過使用來自不同物種和功能類別的蛋白質資料進行訓練而得到。
微軟Win11 畫圖應用程式引進Cocreator 圖片產生功能
根據IT 之家9 月22 日消息,微軟在Surface 2023 活動中展示了Win11 畫圖應用程式的Cocreator 功能,可以根據用戶輸入的文本,產生圖片。此功能類似Bing Image Creator,不過基於DALL-E,但目前無法確認是基於DALL-E 2 還是DALL-E 3。報道目前微軟僅邀請部分用戶測試Cocreator 功能,用戶需登入微軟帳號加入等待清單。
英特爾將為Stability AI 提供超級計算機
根據《科創板日報》引述外媒Tomshardware 9 月22 日報道,英特爾將為OpenAI 競爭者之一的Stability AI 打造超級計算機,計劃使用Xeon 處理器和4000 顆Gaudi2 AI 硬體加速器構建AI 超級計算機,英特爾聲稱該系統將成為世界上最大的人工智慧超級電腦之一。
openKylin 作業系統官宣接入大模型,提供語音助理、桌面插件
根據IT 之家9 月21 日消息,openKylin 作業系統官宣接入大模型,從智慧輸入、智慧輸出兩方面入手,嘗試探索桌面作業系統未來智慧互動的發展方向。據介紹,此系統接入大模型包括語音助理、桌面AI 大模型插件兩種場景。其中,openKylin 語音助理服務端採用開源模型庫paddlespeech 作為語音識別服務,將客戶端上傳的串流語音進行識別並且返回給客戶端;客戶端採用Qt 的Multimedia 模組進行語音識別,然後進行格式封裝上傳到服務端,根據識別結果處理對應操作。
Google宣佈為YouTube 推出AI 輔助功能
根據金十9 月22 日消息,Google宣佈為YouTube 創作者推出五大AI 輔助新功能:新增AI 生成圖片、潤飾影片(加濾鏡)、根據受眾喜好獲得影片創意和建議、自動配音、配樂。
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微軟果然來搞事了!深夜忽然炸場,GPT-4加持全新Copilot正式接入Office全家桶、Windows 11和Edge。可以說,微軟半年前「吹的牛」,今天幾乎全部都實現了。
《這份榜單,揭示了中外AI應用的「差距」》
最近,a16z發布了一份月流量TOP 50的AI產品榜單,經過分析對比之後,一個有趣的現象浮出了水面。相較於國內的AI企業,海外的這些同行們,大部分都已經在AI的應用層,尤其是C端應用上實現了盈利。國內絕大部分應用,卻仍集中在B端。