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Google最近内部宣布了其年的企业目标，人工智能位居榜首。根据泄露给TheVerge的AlexHeath的一份内部文件，Google年的主要目标是“提供全球最先进、安全、负责任的人工智能”。人工智能垃圾信息给Google搜索的质量带来了压力。

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1月23日，成都多地迎来了飘雪的天气，这一消息迅速被国内多家媒体报道。在这白雪皑皑的日子里，有人发现龙泉山上竟然有小贩在售卖小雪人，每个售价20元。在寒冷的天气里，市民们要做好各方面的准备工作，确保自己能够度过一个安全、舒适的冬季。

快科技1月21日消息，在高速服务区偶遇雷军是一种什么样的体验？日前，有网友在社交平台晒出了与雷军在高速服务区的合影，并表示在一个很小的服务区碰到的”。据悉，当时雷军在高速上亲自试驾测试小米SU7，亲力亲为让人钦佩”，该网友说道。另外，这位网友还问了关于小米汽车什么时候有SUV，雷军回答称很快了。年底，小米汽车横空出世。对于小米造车造晚了”的问题，近日雷军接受央视采访时回应：晚有晚的好处，有后发优势。小米从小卷到大，我相信能在极度竞争的汽车领域最终胜出。”在雷军看来，未来十年是硬核科技引领的十年，小米?

在河南周口的一场露天婚礼上，发生了令人感动的一幕。新娘父亲在婚礼现场，时刻关注着女儿的冷暖。这场婚礼也因为这份父爱变得更加温馨和难忘。

哈尔滨究竟有多火?一组数据来告诉你:根据《哈尔滨日报》统计，截至年12月20日，哈尔滨机场年旅客吞吐量突破万人次，成为东北地区首个突破万的机场。年元旦假期，哈尔滨旅游热度进一步飙升，累计接待游客304.79万人次，实现旅游总收入59.14亿元，旅游热度环比上涨240%。哈尔滨一连串的应对措施，被称为以“退”为进神操作。

浙江义乌200多岁的玉兰古树开花了。这棵玉兰古树高9米，冠幅8米，在冬日开出如云似雪的花朵。可露地越冬，爱高燥，忌低湿，喜肥沃，对温度比较敏感，愈向南开花愈早，分布于江西、浙江、湖南、贵州，中国各大城市园林广泛栽培。

安徽太和县发生了一起高空抛物案件。梁某某在家中与朋友共进晚餐时，朋友带来了一个榴莲和一箱啤酒。如果发现有人进行高空抛物行为，应及时报警，让公安机关依法处理。

1月14日，河北邯郸，在这个临近年关的忙碌时节，宝宝的父母因工作繁忙，将9个多月的宝宝交给73岁的太姥姥照顾。通过家里的监控摄像头，宝妈观察到了这样一幕:宝宝在太姥姥的陪伴下，不哭不闹，玩累了就跟着太姥姥一同入睡。在忙碌的年关之际，这份纯真的陪伴与深厚的情感，为寒冷的冬日增添了一抹暖意。

一名男子引燃烟花后，烟花倒了，发射后一路追踪人到屋里。网友纷纷表示：这太危险了。不放烟花爆竹，过一个环保、安全、健康的春节。

TIP-Editor是一款准确的3D编辑器，支持文本和图像提示，用户可以通过文本和图像提示以及3D边界框来精确控制编辑区域的外观和位置。采用逐步的2D个性化策略来更好地学习现有场景和参考图像的表示，通过本地编辑来实现精确的外观控制。TIPEditor利用明确灵活的3D高斯飞溅作为3D表示，以便在保持背景不变的同时进行局部编辑。经过大量实验证明，TIP-Editor在指定边界框区域内根据文本和图像提示进行准确编辑，编辑质量和与提示的对齐性在定性和定量上均优于基线。

腾讯文档智能助手正式开启公测,可与Word、Excel、PPT等多品类文档进行智能互动,支持内容秒级生成,实现数据处理、版式美化等创作辅助功能。主要优势有:可基于标题或描述生成多类型文档内容,支持函数公式应用、数据处理、表格自动化等能力,实现PPT一键美化,可快速提取PDF文档摘要等,让文档内容实现跨品类畅通流转。

Qwen-VL是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具有强大的视觉理解和多模态推理能力。它支持零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等任务,在多个视觉基准测试中达到或超过当前最优水平。该模型采用Transformer结构,以7B参数规模进行预训练,支持448x448分辨率,可以端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。Qwen-VL的优势包括通用性强、支持多语种、细粒度理解等。它可以广泛应用于图像理解、视觉问答、图像标注、图文生成等任务。

通用预测学习器是一种利用元学习的强大方法，能够快速从有限数据中学习新任务。通过广泛接触不同的任务，可以获得通用的表示，从而实现通用问题解决。本产品探索了将最强大的通用预测器——Solomonoff归纳（SI）——通过元学习的方式进行摊销的潜力。我们利用通用图灵机（UTM）生成训练数据，让网络接触到广泛的模式。我们提供了UTM数据生成过程和元训练协议的理论分析。我们使用不同复杂度和普适性的算法数据生成器对神经架构（如LSTM、Transformer）进行了全面的实验。我们的结果表明，UTM数据是元学习的宝贵资源，可以用来训练能够学习通用预测策略的神经网络。

Imp项目旨在提供一系列强大的多模态小语言模型（MSLMs）。我们的imp-v1-3b是一个拥有30亿参数的强大MSLM，它建立在一个小而强大的SLMPhi-2（27亿）和一个强大的视觉编码器SigLIP（4亿）之上，并在LLaVA-v1.5训练集上进行了训练。Imp-v1-3b在各种多模态基准测试中明显优于类似模型规模的对手，甚至在各种多模态基准测试中表现略优于强大的LLaVA-7B模型。

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