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商湯科技與中國建築出版傳媒有限公司（建工社）合作，發佈了專注於建築行業的「住建領域法規標準知識大模型」。該模型基於商湯的“日日新SenseNova5.5”體系構建，集成了大量建築行業的標準、法律條款、設計和工藝規範等知識庫數據，旨在爲建築設計、規劃、施工等環節提供智能化和專業化的知識支持。
「住建領域法規標準知識大模型」已在住房城鄉建設領域法規標準知識服務平臺上應用，提供智能問答、集成、查重、比對等功能，提高用戶查閱和掌握知識的效率。智能問答功能允許用戶通過對話快速定位知識，智能集成功能則可根據用戶輸入快速生成專業文檔。
商湯的行業大模型訓練使用了高達6億tokens的高質量住建知識數據，覆蓋超過8000本行業標準和法律法規內容。該模型還融合了大量專家經驗，提升了對行業術語和驗收標準的理解能力。
未來，商湯科技和建工社將繼續探索大模型技術與住建行業的結合，推動數字化發展，釋放行業數據潛能，賦能住房和城鄉建設事業的高質量發展。
體驗地址：www.kscecs.com
阿里巴巴研究團隊推出的Tora，一款基於軌跡的視頻生成系統，以其高保真度、精確的運動控制和多樣化的輸入特點，在AI視頻創作領域取得了重大突破。與傳統U-Net架構不同，Tora採用先進的Diffusion Transformer（DiT）架構，能夠生成長達60秒的高質量視頻，支持不同分辨率和縱橫比，動作流暢自然，彷彿真實世界的完美復刻。其工作流程包括軌跡編碼、運動塊生成和運動融合，通過將文本、視覺和軌跡條件融爲一體，實現對視頻內容的精準控制。Tora的核心優勢在於其獨特的設計理念，它能夠保持高運動保真度，遵循物理世界運動規律，生成的視頻流暢度和保真度遠超其他方法，特別是在長時間、高分辨率視頻生成中，Tora的軌跡精度甚至達到其他方法的3到5倍。官方演示視頻展示了Tora在寧靜場景、自然與人工融合、火星環境和水下世界的應用，凸顯了其生成的視頻的精緻細節和夢幻氛圍。
近日，《華爾街日報》報道稱，人工智能公司 OpenAI 已開發出一款能夠高精度識別 ChatGPT 生成文本的工具，但尚未正式發佈。對此，OpenAI 予以迴應，承認正在研究文本水印技術，但表示該技術仍面臨諸多挑戰。
MindSearch是一款開源AI搜索引擎框架，以其強大性能和與Perplexity.ai Pro媲美的能力引起關注。它利用大型語言模型作爲核心引擎，能迅速瀏覽大量網頁，爲用戶的問題提供深入、廣泛的知識基礎答案。MindSearch設計注重透明度，讓用戶能檢查所有信息，確保響應的可信度。其採用多代理LLM框架，能在一分鐘內實現300多次網頁瀏覽，實現無縫整合。每一行代碼均開源，鼓勵創新和貢獻。界面優化並提供React、Streamlit、Terminal等多種接口，滿足不同用戶需求。在基於回答的深度、廣度和真實性的比較中，MindSearch表現出色。
Perceptive公司開發了全球首個全自動AI機器人牙醫，在人類患者上成功執行了首次全程牙科手術，診療速度達到人類醫生的8倍。這一創新引入了OCT3D成像系統，利用光學相干斷層掃描技術生成牙齒內部的3D圖像，提供高分辨率和精確位置精度，優於傳統X射線，且無輻射危害。Perceptive採用的運動結構方法解決了圖像模糊問題，病理定位精度達到20微米，準確率超過90%。機器人牙醫的診療系統改變了傳統流程，以牙冠安裝爲例，幾分鐘內完成整個過程。通過咬合塊裝置保持患者嘴巴張開，機器人在工作時與患者身體相連，確保手術的精確性和安全性。與傳統修復體相比，機器人能夠以更高精度安裝，延長使用壽命。Perceptive的機器人牙醫已成功在人體上測試，並籌集了3000萬美元資金，預計在幾年內商業化，爲牙科治療帶來革命性的精準和效率。
小米SU7汽車迎來HyperOS1.2.7系統升級，重點引入車外喚醒防禦及前車識別新特性本次系統更新中，小米SU7汽車引入了備受矚目的“車外喚醒防禦”功能。當車輛處於P擋且中控上鎖，同時車門車窗緊閉時，該功能將自動激活，有效阻斷來自車外的語音喚醒嘗試，極大地提升了車輛的安全性。這一改進直接回應了用戶反饋的車外語音喚醒可能導致的安全隱患問題。
文章主要探討了人工智能領域中，尤其是大型語言模型(LLMs)的計算與存儲挑戰。隨着AI能力的提升，如Bloom模型的出現，所需的計算資源和存儲空間顯著增加，導致成本高企和普及性問題。爲解決這一問題，研究者引入了“量化”技術，通過降低模型權重和激活的精度來減小模型體積和加速運行速度，同時控制可能的準確性損失。文章重點介紹了由北京航空航天大學和商湯科技合作開發的LLMC工具包，它提供了多樣化的量化方法、低成本的實現方案以及高兼容性的特點，旨在幫助研究者和開發者優化大型語言模型，實現模型的輕量化和節能化。通過LLMC工具包，AI模型可以在保持高效性能的同時，降低資源消耗，推動大型語言模型的普及應用。此外，文章還提出了在選擇訓練數據、量化算法以及整數或浮點數量化方面的策略建議，以進一步優化模型性能。LLMC工具包的問世，爲AI領域提供了新的優化工具，有望促進更輕量級、高效能AI應用的發展。