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7月9日 AI 头条｜苹果计划推出搭载 Apple Intelligence 的桌面机器人，为苹果首款 AI 硬件

G大模型机动组约 7 分钟
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划重点:
  • 苹果获将推出搭载 Apple Intelligence 的桌面机器人，为苹果首款 AI 硬件
  • 中国AI大模型论文数量全球第一，清华力压麻省理工、斯坦福
  • 商汤大语言模型应用 SenseChat 向香港用户免费开放，支持广东话聊天
  • Meta 为移动设备推出紧凑型 AI 模型 MobileLLM
  • Poe推出Previews功能：让AI编程可视化
  • 商汤科技推出C端应用 Vimi 相机，基于 Vimi 视频大模型
  • Gartner报告显示，64%的受访者不希望客服系统部署 AI
  • 腾讯智影小程序上线 AI 视频功能，限时免费一键生成风格化视频
  • 德国维尔茨堡大学团队发布人工智能测谎技术
  • 中国开源操作系统 openKylin（开放麒麟）发布 AIPC 版本
资讯详情：
苹果获将推出搭载 Apple Intelligence 的桌面机器人，为苹果首款 AI 硬件
据 gizchina 报道，苹果公司正在开发一款 "HomeAccessory "设备。这款设备可能使用与 iPhone 16 系列相同的芯片组。
据悉，该系列芯片将帮助硬件产品更好地运行苹果的Apple Intelligence系统。Home Accessory 产品不一定是 HomePod，改款硬件产品可能是一款类似于 iPad 的家庭机器人。按照Mark Gurman 的报告，Home Accessory 可能拥有一个大尺寸的 iPad 显示屏，并能模仿人类的头部动作。该设备将使用高级版 Siri 进行语音控制。
代码还显示，Home Accessory 将运行 tvOS 的一个软件变体，就像 HomePod 一样。
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中国AI大模型论文数量全球第一，清华力压麻省理工、斯坦福
据 AIGC 开放社区消息，乔治城大学在今年5月发布的最新调查报告显示:2017—2022年期间，全球一共发布了125.5万篇与AI相关的论文。
其中，中国发布了24.3万篇AI论文，占到了总数的25%，成为发布论文最多的国家，美国发布了17.1万篇论文，占总数的18%，排名第二;剩下的论文由欧洲、亚太地区国家贡献。需要注意的是，ETO只统计了英文技术论文，如果算上中文论文，那么中国发布的论文数量将会更多。
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商汤大语言模型应用 SenseChat 向香港用户免费开放，支持广东话聊天
商汤科技今日宣布，旗下 Sensechat 手机 App 及网页版向香港用户免费开放。该服务此前已在中国大陆推出。
Sensechat 基于商汤今年 5 月推出的“商量多模态大模型粤语版”，依托商汤“日日新”语言和多模态能力，以及对粤语及本地文化、热点的理解，用户可以直接用最熟悉的广东话跟它聊天，直接文字或语音输入，问问题、搜东西、生成图片、写文案等。
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Meta 为移动设备推出紧凑型 AI 模型 MobileLLM
据Techtimes 报道，Meta AI推出被称为 MobileLLM 的紧凑型AI模型，尽管参数较少，但它与其他人工智能模型一样有效，使其在计算能力较弱的智能手机上也能发挥作用。
MobileLLM 的研究团队来自 Meta Reality Labs、PyTorch 和 Meta AI study的研究人员，他们专注于优化参数少于十亿的模型。MobileLLM 强调模型深度而非广度、整合嵌入共享和分组查询关注，以及采用革命性的即时分块权重共享方法。这些设计决策使得 MobileLLM 在典型的基准工作负载上比之前的同类模型高出 2.7% 到 4.3%。
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Poe推出Previews功能：让AI编程可视化
Poe 日前宣布，推出一项名为Previews的创新功能，为用户带来前所未有的交互体验。
据悉，Previews允许用户在聊天过程中直接查看和操作由AI生成的Web应用程序，标志着AI社交互动进入了一个新纪元。Previews功能的核心亮点在于其直观性和易用性。用户可以在聊天界面中实时查看AI生成的Web应用，并与之进行即时交互，就如同在与朋友聊天一般轻松自然。这项功能特别适用于擅长编码的大型语言模型（LLMs），如Claude3.5Sonnet、GPT-4和Gemini1.5Pro等。
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商汤科技推出C端应用 Vimi 相机，基于 Vimi 视频大模型
据商汤科技官方消息，旗下C端应用 Vimi 相机现已发布，可以利用人物图片来生成数字分身和写真视频。
Vimi相机基于Vimi大模型制作，据商汤科技表示，这款应用主要面向女性市场。用户可以上传多张不同角度的人物照片，利用这些图片Vimi相机能自动生成数字分身和不同风格的写真视频，提供多样化的生成风格。Vimi相机还支持通过单张图片生成趣味人物表情包，玩法多样，实现个性化创作。
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Gartner报告显示，64%的受访者不希望客服系统部署 AI
据Gatner 今天发布调查报告，表示 64% 的受访客户不希望客服使用 AI。该调查还指出 53% 的客户如果发现某家公司客服使用 AI，会考虑转向竞争对手。
Gartner 于 2023 年 12 月问卷调查了 5728 名客户，虽然不少客服公司都在积极部署 AI 服务，但客户对此并不买账。客户认为客服系统引入 AI 之后，联系到人工客服变得更加困难，而另一方面的担忧是 AI 提供错误答案。
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腾讯智影小程序上线 AI 视频功能，限时免费一键生成风格化视频
据腾讯官方消息，腾讯智影小程序上线了智影AI 视频功能，可以一键生成风格化视频，目前有日漫风格可选，此功能限时免费。
视频风格化就是在原视频的基础上进行风格化处理，官方称风格化视频可以提升视频美感、增强趣味性、提升传播力。只需导入视频并一键“变身”，就能快速生成风格化视频（支持 10s 视频），智影 AI 提供了多种模板，让视频更加多样化。
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德国维尔茨堡大学团队发布人工智能测谎技术
据麻省理工科技评论报道，德国维尔茨堡大学经济学家 Alicia von Schenk 及其研究团队近日利用AI 技术开发了一种工具，它在识破谎言方面明显优于人类。
这项研究成果被发表在《iScience》杂志上。据悉， Schenk教授及其同事在实验中要求志愿者写下关于他们周末计划的陈述。其中可信但不真实的陈述会得到小额经济奖励。研究小组共收集了 768 人的 1536 份陈述。然后他们使用谷歌的人工智能语言模型 BERT，用其中 80% 的语句来训练关于谎言和真相的算法，之后利用训练好的模型来测试剩下20%的语句的真实性。结果发现，大模型测谎的准确率达到了67%，而普通的测谎手段只能获得50%的正确率。
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中国开源操作系统 openKylin（开放麒麟）发布 AIPC 版本
据openKylin 官方消息，中国开源操作系统 openKylin（开放麒麟）许那不推出了全新 openKylin for AIPC 版本。
openKylin 社区技术委员会委员余杰、刘晓东介绍了 openKylin 社区团队在“openKylin 开源操作 + 九格端侧大模型”上通过在模型层、系统层、应用层的技术突破来构建 AIPC 引擎的系列实践，并演示其运行效果。
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今日重点论文：
Meta：
《MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases》
论文旨在解决在移动设备上使用高效的大型语言模型（LLMs）的需求，以减少云计算成本和延迟问题。作者专注于设计具有不到十亿个参数的高质量LLMs，这是移动部署的实际选择。论文的关键思路是，相比于数据和参数数量，模型架构对于小于十亿参数的LLMs的重要性更大。作者利用深度和窄度架构，以及嵌入共享和分组查询注意机制，建立了一个强大的基线网络，称为MobileLLM。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2402.14905v1
tenyx：
《Reasoning in Large Language Models: A Geometric Perspective》
论文试图探索大型语言模型（LLMs）的推理能力，并建立它们与自我注意图密度之间的几何联系。论文通过分析自我注意图密度与LLMs的表达能力之间的关系，提出了一种新的几何框架来解释LLMs的推理能力。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2407.02678v1
快手：
《LivePortrait: Efficient Portrait Animation with Stitching and Retargeting Control》
本论文旨在通过单一源图像和驱动视频、音频或文本生成逼真的视频人像动画，解决如何在实际应用中更好地实现生成质量、可控性和效率的问题。本论文采用隐式关键点的框架，通过扩大训练数据、升级网络架构、设计更好的运动转换和优化目标等方法，实现更好的生成质量和泛化能力，并提出了缝合和两个重定向模块来增强可控性。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2407.03168v1
剑桥大学：
《RNAFlow: RNA Structure & Sequence Design via Inverse Folding-Based Flow Matching》
本论文旨在解决RNA工程在生物学应用中的重要性不断增长，但由于RNA的构象灵活性和结构预测模型的计算成本，将扩散模型应用于RNA设计面临的新挑战。论文尝试开发一种RNA结构设计的AI方法。RNAFlow是一种流匹配模型，用于蛋白质条件下的RNA序列-结构设计。其去噪网络集成了RNA反向折叠模型和经过预训练的RosettaFold2NA网络，用于生成RNA序列和结构。通过在结构去噪过程中集成反向折叠模型，可以通过固定结构预测网络来简化训练。通过在推断的构象集合上进行调节，进一步增强了反向折叠模型，以模拟动态RNA构象。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2405.18768v1
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