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Selon un rapport de Jin Shi du 12 janvier, en réponse aux rapports des médias selon lesquels « l’activité de la société de ligne rouge mince de Luo Yonghao est passée de la RA à un grand modèle », la société a déclaré que le rapport était faux et que Luo Yonghao se concentrait toujours sur le logiciel et le matériel de RA. Il a été précédemment signalé que la recherche et le développement de logiciels et de matériel dans le secteur de la RA de la fine ligne rouge ont ralenti et que l’activité liée à la RA a licencié des employés, ou qu’elle se tournera vers l’industrie du grand modélisme.

Google Research et MIT CSAIL ont récemment lancé conjointement une nouvelle approche d’intelligence artificielle appelée SynCLR, qui vise à apprendre des représentations visuelles en utilisant des images synthétiques et des sous-titres pour se débarrasser de la dépendance aux données réelles, comme l’a rapporté Webmaster House le 5 janvier. Selon les rapports, la méthode est réalisée en trois étapes, notamment la synthèse des sous-titres d’images, la génération d’images et de sous-titres synthétiques et l’entraînement de modèles de représentation visuelle. Les résultats montrent que SynCLR excelle dans des tâches telles que la classification d’images, la classification fine et la segmentation sémantique, montrant le potentiel d’entraîner de puissants modèles d’IA avec des données synthétiques.

Le 4 janvier, l’Administration nationale des données et d’autres ministères ont publié un avis sur le plan d’action triennal (2024-2026) intitulé « Data Element × ». L’avis propose de soutenir le développement de grands modèles avec des données scientifiques, de creuser en profondeur dans toutes sortes de données scientifiques et de littérature scientifique et technologique, de construire une base de ressources de connaissances scientifiques grâce à l’extraction fine de connaissances et à l’intégration de connaissances multi-sources, de construire des corpus de haute qualité et des ensembles de données scientifiques de base, et de soutenir le développement et la formation de grands modèles d’intelligence artificielle. Explorez de nouveaux paradigmes de recherche scientifique, appuyez-vous pleinement sur diverses bases de données et bases de connaissances, promouvez l’innovation collaborative interdisciplinaire et interdisciplinaire, découvrez de nouvelles lois et créez de nouvelles connaissances basées sur les données, et accélérez le changement de paradigme de la recherche scientifique.

Récemment, la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) des États-Unis a proposé de renforcer les exigences de déclaration pour les opérations de swap de marchandises effectuées par les négociants en swaps (SD), afin d’obtenir des données de haute qualité sur les swaps afin d’identifier les risques à granularité fine. Il s’agit notamment de l’obligation pour les swaps de marchandises d’avoir des identificateurs de produits uniques, de l’obligation de déclarer des données spécifiques sur les clients sur les produits et les expositions, et de l’obligation de déclarer les données relatives aux cryptoactifs. La commissaire de la CFTC, Christy Goldsmith Romero, a déclaré que des données précises, opportunes et de haute qualité sur les swaps sont essentielles pour améliorer la transparence du marché et éviter les risques systémiques, ce qui peut aider à prévenir les risques financiers et à promouvoir la stabilité financière. (Futures Daily)

PANews a rapporté le 21 décembre que récemment, la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) des États-Unis a proposé de renforcer les exigences de déclaration pour les transactions de swaps de marchandises par les négociants en swaps (SD), afin d’obtenir des données de haute qualité sur les swaps afin d’identifier les risques à granularité fine. Il s’agit notamment de l’obligation pour les swaps de marchandises d’avoir des identificateurs de produits uniques, de l’obligation de déclarer des données spécifiques sur les clients sur les produits et les expositions, et de l’obligation de déclarer les données relatives aux cryptoactifs. La commissaire de la CFTC, Christy Goldsmith Romero, a déclaré que des données précises, opportunes et de haute qualité sur les swaps sont essentielles pour améliorer la transparence du marché et éviter les risques systémiques, ce qui peut aider à prévenir les risques financiers et à promouvoir la stabilité financière.

Le 15 décembre, la Commission nationale du développement et de la réforme (CNDR) a sollicité l’avis du public sur le plan d’action triennal (2024-2026) (projet pour commentaires) intitulé « Data Element × ». Le projet propose d’utiliser les données scientifiques pour soutenir le développement de grands modèles, d’approfondir toutes sortes de données scientifiques, y compris la littérature scientifique et technologique, de constituer une base de ressources de connaissances scientifiques grâce à une extraction fine des connaissances, de construire des corpus de haute qualité et des ensembles de données scientifiques de base, et de soutenir la formation de grands modèles d’intelligence artificielle générale et d’intelligence artificielle dans des domaines verticaux. Explorez de nouveaux paradigmes de recherche scientifique, faites face à des domaines de recherche scientifique clés avec des besoins urgents de nouveaux paradigmes, appuyez-vous pleinement sur diverses bases de données et bases de connaissances, promouvez l’innovation collaborative interinstitutionnelle, interdisciplinaire et interdisciplinaire, découvrez de nouvelles lois, créez de nouvelles connaissances et accélérez le changement de paradigme de la recherche scientifique.

Selon un rapport de Webmaster's Home du 18 août, Byte a lancé un nouveau grand modèle BuboGPT. BuboGPT est un modèle de langage avancé à grande échelle (LLM) capable d'intégrer des entrées multimodales telles que du texte, des images et de l'audio, et a la capacité unique d'interfacer les réponses avec des objets visuels. Il démontre d'excellentes capacités de dialogue dans la compréhension de données image-audio arbitraires, alignées ou non alignées. Grâce à la description du texte, au positionnement de l'image et au positionnement du son, BuboGPT peut déterminer avec précision la source du son, et même s'il n'y a pas de relation directe entre l'audio et l'image, il peut raisonnablement décrire la relation possible entre les deux. Selon les chercheurs, par rapport à d'autres grands modèles multimodaux, BuboGPT exploite les informations riches et la correspondance claire entre le texte et d'autres modalités, fournissant une compréhension fine des objets visuels et d'une modalité donnée. Les chercheurs ont également démontré les capacités de BuboGPT dans la description des images, l'identification de la source sonore, etc., et ont ouvert le code et les ensembles de données, et ont publié une démo jouable.

La plate-forme Odaily Planet Daily News Luxury NFT Americana a lancé le service "Concierge Vault". Ce nouveau service permettra aux collectionneurs de stocker leurs objets précieux dans un coffre-fort avec un contrôle de la température en temps réel et d'utiliser un système de gestion des actifs basé sur la blockchain. Le service vérifiera les collections physiques haut de gamme et inclura le processus de transport d'organisation des marchandises vers des installations de haute sécurité. Le coffre-fort accueillera des voitures classiques, des baskets en édition limitée, des beaux-arts, de la porcelaine fine et "tout le reste", selon la plate-forme.

Selon le rapport Jinshi, l'application Tianyancha montre que le 4 juillet, le brevet de "méthode de traitement de données et serveur basé sur un grand modèle" appliqué par Alibaba (China) Co., Ltd. a été annoncé. Le résumé montre que l'application obtient le jeu d'instructions d'interaction homme-machine et les informations d'annotation des instructions dans le jeu d'instructions, entre les instructions dans un grand modèle d'interaction homme-machine et sort les résultats de réponse des instructions via le grand modèle ; selon les résultats de la réponse et les informations d'annotation, déterminer la grande Le modèle peut évaluer de manière précise, complète et fine la performance du grand modèle en identifiant la dimension du risque de sécurité et la valeur d'évaluation de chaque dimension de la capacité de la tâche, et générer la valeur d'évaluation du grand modèle pour guider le jugement en ligne du grand modèle ou mettre à jour la version optimisée du grand modèle, de manière à améliorer la précision du dialogue homme-machine basé sur le grand modèle et assurer la qualité de l'homme- dialogue informatique.

Golden Finance a rapporté que le whip de la majorité républicaine de la Chambre, Tom Emmer, a déclaré sur les réseaux sociaux qu'aujourd'hui, le membre du Congrès Darren Soto et moi avons proposé la Securities Clarity Act, qui clarifie la classification réglementaire des actifs numériques et offre un marché aux innovateurs.Certitude et fournir aux régulateurs des limites juridictionnelles claires . Sans faire la distinction entre les contrats d'actifs et de sécurité, une fois le projet décentralisé, le projet de jeton de collecte de fonds pour le développement ne peut être séparé du cadre de sécurité, ce qui entrave l'utilité du projet et nuit in fine aux détenteurs de jetons. Le Securities Clarity Act insère un terme clé dans les lois sur les valeurs mobilières existantes, les actifs des contrats d'investissement, pour permettre aux projets de crypto-monnaie d'atteindre leur plein potentiel de manière conforme, permettant aux États-Unis d'être compétitifs dans cette prochaine itération de la concurrence mondiale.

Selon le rapport de 36 Krypton du 18 mai, Shanghai Bangding Wisdom Technology Co., Ltd. a achevé le tour de financement pré-A de 10 millions de yuans, investi conjointement par Luye Investment et Green Venture Partners. Cette ronde de financement sera principalement utilisée pour l'expansion de l'équipe, l'investissement dans la recherche et le développement de produits pétroliers intelligents et la commercialisation de produits d'usine intelligente. Il est entendu que, en s'appuyant sur le moteur de modélisation et de simulation d'IA industrielle auto-développé, Bonding Wisdom a construit deux solutions d'IA cognitive pour les entreprises des industries du pétrole et du gaz et de la chimie fine : "Petroleum AI mining brain" et système d'optimisation de l'énergie de l'usine " cerveau d'économie d'énergie AI d'usine "et produits.