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英伟达全新视觉语音模型 NVEagle可看图聊天;六个月亏了 5 个亿寒武纪上半年营收仅 6476 万丨AI情报局
发布时间:2024-09-03点击数:

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  本轮融资联合领投方为社保基金中关村自主创新专项基金(君联资本担任管理人)、启明创投和洪泰基金,跟投方包括联想创投、小米、软通高科等战略投资方,国开科创、上海人工智能产业投资基金(临港科创投担任管理人)、徐汇科创投等国资基金,以及顺为资本、达晨财智、德同资本、尚势资本、森若玉坤、申万宏源、正景资本等财务机构。过往投资方包括红杉中国、百度、智谱、同歌创投等。

  专注于为医学影像行业打造前沿AI基础设施的创新企业上海影禾医脉智能科技有限公司,完成天使轮融资。本轮融资由中金资本领投,融资资金总额为数千万元人民币。

  AI驱动的生物技术公司,RevolKa 完成 170 万美元 A 轮延期融资

  RevolKa致力于开发人工智能驱动的蛋白质工程技术平台,筹集了 70 万美元,并完成了 170 万美元的 A 轮融资。D3 与 DEEPCORE 共同领投了 A 轮延期融资。

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  NVIDIA 与 Georgia Tech、UMD 和 HKPU 合作,推出新型的视觉语言模型 NVEagle,它能够看懂图片并进行语言交流,相当于一个具备视觉和语言能力的超级助手。NVEagle 模型能够对图片进行精准的解读,例如识别图片中的人物是黄仁勋。

  该模型采用了多模态大型语言模型设计,通过将图像转化为视觉标记并与文本嵌入相结合,提升了对视觉信息的理解能力。NVEagle 的推出包括三个版本:Eagle-X5-7B、Eagle-X5-13B 和 Eagle-X5-13B-Chat,其中后者专门针对对话式 AI 进行了优化。该模型已在 Hugging Face 上发布,方便研究人员和开发者使用。在基准测试中,NVEagle 在 OCR 任务中获得了高分,并在 TextVQA 和 GQA 测试中也表现出色。

  寒武纪上半年的财报显示,公司营收为 6476.53 万元,同比下降 43.42%,净利润亏损 5.3 亿元,略有改善于去年同期的 5.44 亿元。尽管公司未能实现盈利,但在 AI 芯片领域持续进行大量研发投入,专注于人工智能芯片的开发和生态系统建设。

  寒武纪正在研发新一代智能处理器微架构和指令集,以优化大模型的训练推理等场景。公司研发投入占营收比例高,上半年研发费用为 4.47 亿元,占营收的 69.09%,主要投入高端云端智能芯片的研发。此外,寒武纪面临供应链影响和激烈的市场竞争,以及未来几年持续的股份支付费用摊销风险。尽管如此,寒武纪股价自年初以来呈现波动上涨趋势,市值达到 1072 亿元。(第一财经)

  合肥中聚源智能科技有限公司与合肥工业大学联合自主研发的AI心理大模型“PsycoLLM”正式发布。目前,“PsycoLLM”已在教育领域、职场环境、心理咨询与治疗、社区公共服务等多个领域使用。

  AI数据中心软件和系统技术提供商Zettabyte宣布与纬创资通建立战略合作伙伴关系。双方将共同建设台湾地区首个超大规模AI数据中心。

  QWiser 的联合创始人兼首席执行官 Tamir 向大家介绍了他们的人工智能平台。QWiser 的目标是通过智能化学习过程,帮助用户更好地学习,无论是准备考试、组织课程内容还是授课。QWiser 能够将学习材料组织成结构化的主题和子主题,生成个性化的测验和考试,以及从视频讲座中提取语音内容并转化为笔记摘要。此外,QWiser 还提供了 AI 支持的见解,帮助用户根据学习进度获取研究建议。

  该平台兼容桌面和移动设备,用户可以在任何时间、地点进行学习。QWiser 可以帮助用户保持学习的井然有序,更好地记忆信息,专注于学习的核心内容,节省时间并提高学习效率,以及在减少压力的同时取得学业成功。

  Reddo 对产品搜索能力进行了工程优化,包括免费提供深度检索能力、提高检索准确性、扩充检索数量上限至 60 条、提升检索速度 15%,并支持游戏、电影、商品类产品检索功能。同时,Reddo 发布了产品分析能力,帮助用户全面了解产品,包括产品真实功能摘要、月活 / 点赞 / 销量、售价、官方联系方式、媒体广告舆情、用户评价舆情、所属团队信息、最近热门事件和相关产品推荐。

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  音疯是一个旨在简化音乐创作流程的 AI 音乐创作平台,适合各类音乐创作者使用。用户可以通过输入歌词进行AI 一键成歌,也可以通过上传参考音乐进行相似生成。此外,平台还支持旋律动机功能,根据用户提供的旋律片段创作相似的旋律。音疯提供的风格多样化包括流行、说唱、R&B 等,满足不同用户的创作需求。用户还可以将创作的作品上架销售,实现赚取收益。平台还提供作品管理功能,帮助用户管理自己的作品。

  Yann LeCun:可靠数据的来源正在耗尽,人工“后期培训”的成本正在快速增长。

  Yann LeCun 在 X 转发了关于缩放定律的局限性以及数据源耗尽的问题,并提出了对自回归大型语言模型的担忧。他指出,尽管 AI 领域最近取得了显著进展,但可靠数据源正在减少,而人工 “后期培训” 的成本却在快速增长。同时,基准测试的性能表现已经饱和,这表明目前形式的自回归 LLMs 不太可能达到人类水平的人工智能。

  有人提出了从视觉、音频和机器人获取数据的可能性,但 LeCun 认为将视频标记化是一种对物理世界进行编码的糟糕方式。网友对投资是否会白费表示担忧,LeCun 则强调 LLMs 的实用性。

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  机器人公司 Swiss-Mile 获估值 1 亿美元融资,贝佐斯领投;Midjourney 进军硬件领域丨AI情报局

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