M4芯片，这是一款专为人工智能（AI）任务优化的芯片，现已集成到新款iPad Pro中
🛠️ 先进制造技术:使用第二代3纳米技术，提升能效。
💪 强大CPU:10核CPU设计，包括4个性能核心和6个能效核心，性能比M2芯片提升高达50%。
🎨 先进GPU:10核GPU支持先进技术，渲染速度是M2芯片的4倍。
🧠 强大神经网络引擎:执行高达38万亿次运算，比初代神经网络引擎快60倍。
🖥️ 新显示引擎:支持iPad Pro的Ultra Retina XDR显示屏，提供高精准度和色彩准确度。
🔋 能效表现:高性能同时保持优异能效，功耗更低。
https://www.apple.com/newsroom/2024/05/apple-introduces-m4-chip/
公司如何使用 Meta Llama
🔍 Meta Llama被应用于教育、视频通信、研究和医学等多个行业。
📚 Mathpresso和QANDA利用Meta Llama 2创建MathGPT，用于个性化数学学习。
🎥 Zoom利用Meta Llama 2创建Zoom AI Companion，用于会议总结和展示技巧。
🏥 EPFL和耶鲁医学院研究人员利用Meta Llama 2创建Meditron，用于临床决策和诊断。
https://about.fb.com/news/2024/05/how-companies-are-using-meta-llama/
OpenAI 正在开发新的 AI 图像检测工具
🖼️ 图像识别能力：该工具能够识别DALL-E 3生成的图像，即便图像经过裁剪、压缩或颜色饱和度调整。
📊 准确率：对DALL-E 3图像的检测准确率约为98%，但对其他AI模型生成的图像识别效果较低。
C2PA指导委员会：OpenAI加入了内容来源和权威联盟（C2PA）的指导委员会。
💬 文本转语音平台：在其Voice Engine平台的文本转语音片段中添加了水印。
🔄 持续优化：OpenAI表示图像分类器和音频水印技术仍在不断优化中。
📢 用户反馈：公司正在寻求用户反馈，以测试这些工具的有效性。
🧑🔬 研究访问平台：研究人员和新闻机构可以通过OpenAI的研究访问平台测试图像检测分类器。
https://www.theverge.com/2024/5/7/24151482/openai-image-detection-ai-watermarking-audio
人工智能初创公司 Tenyx 的微调开源 Llama 3 模型优于 GPT-4
📈 性能提升：Tenyx的微调技术提高了模型在某些领域的性能，成为首个超越专有模型标准的开源模型。
🔧 微调技术：Tenyx开发了一种技术，解决了“灾难性遗忘”问题，即模型在学习新数据时不会丢失旧知识。
🚀 快速训练：通过选择性更新模型参数的一小部分，Tenyx实现了快速训练，使用100个GPU在15小时内微调了70亿参数的模型。
✅ 任务表现：优化后的Llama-3模型在数学和推理任务中准确率达到96%，相比基础模型的85%有显著提升。
🚫 继承限制：尽管性能提升，Tenyx-优化的Llama-3模型仍然继承了基础模型的一些限制，如偶尔产生不合逻辑的响应。
🌐 行业影响：Tenyx的突破可能改变AI行业，为企业提供无高成本和限制的先进语言模型。
https://venturebeat.com/ai/exclusive-ai-startup-tenyxs-fine-tuned-open-source-llama-3-model-outperforms-gpt-4/
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