在iPhone上面臨滯後，緩慢的行動數(shù)據(jù)連線？通常，手機上蜂窩互聯(lián)網(wǎng)的強度取決於幾個因素，例如區(qū)域、蜂窩網(wǎng)絡類型、漫遊類型等。您可以採取一些措施來獲得更快、更可靠的蜂窩網(wǎng)路連線。修復1–強制重啟iPhone有時，強制重啟設備只會重置許多內(nèi)容，包括蜂窩網(wǎng)路連線。步驟1–只需按一次音量調(diào)高鍵並放開即可。接下來，按降低音量鍵並再次釋放它。步驟2–過程的下一部分是按住右側(cè)的按鈕。讓iPhone完成重啟。啟用蜂窩數(shù)據(jù)並檢查網(wǎng)路速度。再次檢查修復2–更改資料模式雖然5G提供了更好的網(wǎng)路速度，但在訊號較弱

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐，已經(jīng)可以在工廠裡打工了。正常速度下，它分揀電池（特斯拉的4680電池）是這樣的：官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上，揀啊揀啊揀：這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作，是完全自主的，全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下，它還可以把放歪了的電池重新?lián)炱饋矸胖茫鞔蛞粋€自動糾錯：對於Optimus的手，英偉達科學家JimFan給出了高度的評價：Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺

最近，軍事圈被這個消息刷屏了：美軍的戰(zhàn)鬥機，已經(jīng)能由AI完成全自動空戰(zhàn)了。是的，就在最近，美軍的AI戰(zhàn)鬥機首次公開，揭開了神秘面紗。這架戰(zhàn)鬥機的全名是可變穩(wěn)定性飛行模擬器測試飛機（VISTA），由美空軍部長親自搭乘，模擬了一對一的空戰(zhàn)。 5月2日，美國空軍部長FrankKendall在Edwards空軍基地駕駛X-62AVISTA升空注意，在一小時的飛行中，所有飛行動作都由AI自主完成！ Kendall表示——在過去的幾十年中，我們一直在思考自主空對空作戰(zhàn)的無限潛力，但它始終顯得遙不可及。然而如今，

上週，在內(nèi)部的離職潮和外部的口誅筆伐之下，OpenAI可謂是內(nèi)憂外患：-侵權(quán)寡姐引發(fā)全球熱議-員工簽署“霸王條款”被接連曝出-網(wǎng)友細數(shù)奧特曼“七宗罪」闢謠：根據(jù)Vox獲取的洩漏資訊和文件，OpenAI的高級領導層，包括Altman在內(nèi)，非常了解這些股權(quán)回收條款，並且簽署了它們。除此之外，還有一個嚴峻而迫切的問題擺在OpenAI面前——AI安全。最近，五名與安全相關的員工離職，其中包括兩名最著名的員工，「超級對齊」團隊的解散讓OpenAI的安全問題再次被置於聚光燈下。 《財星》雜誌報道稱，OpenA

70B模型，秒出1000token，換算成字符接近4000！研究人員將Llama3進行了微調(diào)并引入加速算法，和原生版本相比，速度足足快出了快了13倍！不僅是快，在代碼重寫任務上的表現(xiàn)甚至超越了GPT-4o。這項成果，來自爆火的AI編程神器Cursor背后團隊anysphere，OpenAI也參與過投資。要知道在以快著稱的推理加速框架Groq上，70BLlama3的推理速度也不過每秒300多token。Cursor這樣的速度，可以說是實現(xiàn)了近乎即時的完整代碼文件編輯。有人直呼好家伙，如果把Curs

堂堂開源之王Llama3，原版上下文視窗居然只有…8k，讓到嘴邊的一句「真香」又吞回去了。在32k起步，100k尋常的今天，這是故意要給開源社群做出貢獻的空間嗎？開源社群當然不會放過這個機會：現(xiàn)在只需58行程式碼，任何Llama370b的微調(diào)版本都能自動擴展到1048k（一百萬）上下文。背後是一個LoRA，從擴展好上下文的Llama370BInstruct微調(diào)版本中提取出來，檔案只有800mb。接下來使用Mergekit，就可以與其他同架構(gòu)模型一起運作或直接合併到模型中。所使用的1048k上下文

6月26日消息，在2024年世界行動通訊大會上海（MWC上海）開幕典禮上，中國移動董事長楊傑發(fā)表演說。他表示，當前，人類社會正邁入以資訊為主導、資訊和能量深度融合的第四次工業(yè)革命，即“數(shù)智化革命”，新質(zhì)生產(chǎn)力加速形成。楊傑認為，從蒸汽機驅(qū)動的“機械化革命”，到電力、內(nèi)燃機等驅(qū)動的“電氣化革命”，再到計算機和互聯(lián)網(wǎng)等驅(qū)動的“信息化革命”，每一輪工業(yè)革命都是以“信息和能量」為主線，帶來生產(chǎn)力發(fā)

絕了，為了訓練AI模型，一位紐約州立大學的教授，竟然把類似GoPro的相機綁在了自己女兒頭上！雖然聽起來不可思議，但這位教授的行為，其實是有據(jù)可循的。要訓練出LLM背後的複雜神經(jīng)網(wǎng)絡，就需要大量資料。目前我們訓練LLM的過程，一定是最簡潔、最有效率的方式嗎？肯定不是！科學家發(fā)現(xiàn)，蹣跚學步的人類兒童，大腦就像海綿吸水一樣，能迅速形成一個連貫的世界觀。雖然LLM時有驚人的表現(xiàn)，但隨著時間的推移，人類兒童會比模型更聰明、更有創(chuàng)造力！兒童掌握語言的秘密如何用更好的方法訓練LLM？科學家們苦思不得其解之時，