近日，VITA-MLLM 团队宣布推出 VITA-1.5，这是该团队在 VITA-1.0基础上推出的升级版本，致力于提升多模态交互的实时性与准确性。VITA-1.5不仅支持英语和中文，还在多项性能指标上实现了显著提升，为用户提供了更流畅的交互体验。在 VITA-1.5中，互动延迟大幅降低，从原来的4秒缩短至仅1.5秒，用户在进行语音交互时几乎感受不到延迟。此外，该版本在多模态性能方面也有显著提高，经过评估，VITA-1.5在 MME、MMBench 和 MathVista 等多个基准测试中的平均性能从59.8提升至70.8，展现了出色的能力。VITA

英伟达（NVIDIA）近日发布了一款全新的紧凑型生成式AI超级计算机——Jetson Orin Nano Super开发者套件。这款产品不仅在性能上有了显著提升，价格也大幅降低，并可通过软件升级进一步提升性能，旨在让更多人拥抱生成式AI。这款全新的Jetson Orin Nano Super开发者套件体积小巧，可以轻松握在手中，它为商业AI开发者、爱好者和学生提供了更强大的生成式AI能力和更高的性能。其价格也从之前的499美元降至249美元，大幅降低了使用门槛。该套件今日正式上市，与上一代产品相比，其生成式AI推理性

英伟达近日推出了一款名为Jetson Orin Nano Super的生成式人工智能（AI）超级电脑，专为开发者设计，以更亲民的价格提供性能飞跃。该设备定价为249美元，约合人民币1814元，其生成式AI性能提升了1.7倍。与前代产品相比，Jetson Orin Nano Super实现了70%的性能提升，每秒能执行67兆次INT8运算，即67INT8TOPS，同时内存带宽提升了50%，达到102GB/s。

谷歌近日发布了其第六代人工智能加速器芯片 Trillium，声称这一突破性的技术进步将可能从根本上改变人工智能发展的经济学，并推动机器学习的边界。Trillium 芯片在谷歌新发布的 Gemini2.0AI 模型的训练过程中展现了显著的性能提升，其训练性能是前一代产品的四倍，同时能耗大幅降低。谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊在发布会上强调，Trillium 芯片是公司 AI 战略的核心，Gemini2.0的训练和推理均完全依赖于这一芯片。谷歌已经在单一网络中连接了超过10万颗 Trillium 芯片，构建了全球最强大的

心脏，这个生命的引擎，其运作的奥秘一直吸引着无数科学家的目光。心脏电生理的异常会导致心律失常等严重健康问题，深入理解它对心脏病的诊断和治疗至关重要。然而，传统研究方法受限于伦理和实验条件，难以取得突破。近年来，科学家们将目光投向了计算机仿真，试图构建“数字孪生心脏”，在虚拟世界中重现心脏的跳动。但虚拟心脏仿真对计算资源要求极高，模拟几毫秒的心脏活动就需要进行数十亿次计算，重现1秒钟的心脏电活动甚至需要数小时甚至更长时间，这极大地限制

近日，AMD 发布了其最新的 Strix Point APU 系列，强调该系列在 AI 大语言模型（LLM）应用中的出色表现，远超英特的 Lunar Lake 系列处理器。AI 工作负载需求的不断增长，硬件的竞争愈发激烈。为了应对市场，AMD 推出了为移动平台设计的 AI 处理器，旨在更高的性能更低的延迟。AMD 表示，ix Point 系列的 Ryzen AI300处理器在处理 AI LLM 任务时，能够显著提高每秒处理的 Tokens 数量，相较于英特尔的 Core Ultra 258V，Ryzen AI9375的性能提升达到了27%。虽然 Core Ultra7V 并不是 L Lake 系列中最快型号，但其核心和线

OpenAI 近日在视频 AI 领域再次引发轰动，他们正在对今年2月发布的 Sora 进行重大升级。根据《信息日报》的报道，这次升级的核心目标是显著提升 Sora 的性能，使其能够更快速地生成更长、更高质量的视频内容。回顾 Sora 初版的表现，确实存在不少亟待解决的问题。最初版本生成一段视频需要耗时超过10分钟，这样的效率显然无法满足实际应用需求。更严重的是，许多电影制作者对 Sora 的输出质量颇有微词。制片人 Patrick Cederberg 的经历就是一个典型案例:为了获得一个可用的视频，他不得不

最近，NVIDIA 的首席执行官黄仁勋在一次采访中透露，OpenAI 最新发布的 o1大语言模型（LLM）将依托于 NVIDIA 的 Blackwell 架构，这一架构在推理能力上取得了惊人的提升。随着市场逐渐从生成性人工智能的热潮中走出，开发能够生成 “推理 - focused” 回答的 LLM 模型变得愈加重要，而这正是实现人工智能通用化的重要一步。黄仁勋表示，OpenAI 充分利用了 Blackwell 架构的推理能力，这使得 o1模型在性能上实现了50倍的提升，响应时间从几分钟缩短到几秒钟”，成为推动先进 LLM 模型发展的关键因素

谷歌今日宣布推出全新升级的Gemini模型系列，包括Gemini-1.5-Pro-002和Gemini-1.5-Flash-002。这次更新不仅大幅提升了性能，还带来了令人惊喜的价格优惠，无疑将在AI开发圈掀起一阵热潮。首先，最吸引眼球的是价格的大幅下调。新版模型的使用成本直接腰斩，降幅超过50%。与此同时，性能却得到了显著提升。Gemini1.5Flash的处理速率翻倍，而1.5Pro更是接近三倍。这意味着开发者可以以更低的成本获得更快的输出和更短的延迟，大大提高了开发效率。在性能方面，新版Gemini模型展现出全面的提升。特

英特尔在IFA大会上发布了其首款达到微软C o p i l o t +性能目标的Lunar Lake移动处理器，该芯片提供高达120TOPS的AI计算能力，显著提升了14%的性能核心时钟指令和68%的效率核心性能，图形处理器性能比前代提升约50%。与AMD相比，Lunar Lake在游戏等图形密集型任务上表现相似，但功耗降低约30%。与高通相比，其在性能上高出25%，同时功耗仅为高通的一半。Lunar Lake采用简化的芯片设计，包含四个性能核心、四个效率核心和八个GPU核心，以及封装内存。其能效提升显著，系统功耗相比上一代降低了50%，预计实现20小时的电池续航。Lunar Lake处理器将在9月24日上市，支持AI功能，部分功能将在11月开放。

谷歌对AI聊天机器人Gemini进行大规模升级，以增强性能、扩大语言支持和覆盖范围。Gemini1.5Flash版本在40种语言和230个国家/地区提供支持，质量与响应速度显著提升，尤其在推理和图像理解方面。此次升级包括32,000个标记的上下文窗口扩展，支持文件上传功能，以及在生成的答案下方显示相关网页链接以提高透明度。Gemini功能将扩展至更多应用领域，如集成到Messages应用，面向欧洲经济区、英国和瑞士的手机应用推广，以及全球范围内的青少年开放使用，同时提供专门的AI素养指南。

["谷歌研究人员引入了一种名为Cappy的预训练评分器模型，旨在提升大型多任务语言模型性能。","Cappy的架构基于RoBERTa，通过多样化数据集集合进行预训练，提高多任务法学硕士的性能和效率。","通过引入轻量级预训练评分器Cappy，解决了多任务场景中有效利用大型语言模型的挑战。","研究人员提出一种数据构建方法，满足预训练数据中标签多样性需求，生成大型有效的回归预训练数据集。","Cappy的应用程序包括候选者选择机制，可独立运行于分类任务，增强现有多任务LLM的解码。"]

["Open-Sora开源了完整的Sora复现架构方案","可以降低46%复现成本","模型训练输入序列长度扩充至819K patches","支持动态分辨率","支持多种模型结构","支持多种视频压缩方法","性能比基线方案有40%以上的性能提升和成本降低"]

["M3版MacBook Air预售价8999元","13、15英寸两个版本","新款MacBook Air搭载3nm工艺制造的M3芯片","性能提升约60%","高配拥有8核CPU、10核GPU以及16核神经网络引擎","提供多种配色和配置选择"]

["2024 款苹果 MacBook Air 跑分结果公布","M3 单核性能较 M2 提升 20%","新款 MacBook Air 售价和配置信息","M3 芯片性能较 M1 提升 60%"]

["大语言模型的性能会随着实例化agent数量的增加而增强","多个小模型超过大模型的性能","实验结果表明多个小LM集成可以达到甚至超越较大LM的性能","论文探讨了性能提升与问题难度之间的关系","作者提出了逐步采样和投票、分层采样和投票两种优化策略"]

["英伟达发布全新RTX 500和1000 GPU芯片，AIGC性能提高1400%","RTX 500将成为全球内置强大AIGC且价格最便宜的GPU显卡","入门款产品性能提升，全球内置AIGC","价格方面较为亲民，受到消费者关注"]

["NVIDIA最新发布的RAPIDS cuDF框架可以将Pandas在GPU上的性能提升150倍。","Pandas是一种广泛使用的Python数据框架，用于数据处理和分析。","新的Pandas加速模式使未更改的Pandas代码可以在统一的CPU/GPU环境中运行。"]

["Stability AI Japan最近发布了两款令人瞩目的日语语言模型，分别命名为“Japanese Stable LM3B-4E1T”和“Japanese Stable LM Gamma7B”。","这两款模型基于之前发布的英语语言模型构建，后来通过引入大量日语和英语数据进行预训练，提升其日语语言处理能力。","这两款模型分别具有30亿和70亿参数的规模，允许商业使用，为日本的自然语言处理领域带来了一次革命性的突破。"]

["谷歌发布新一代 AI 芯片 Cloud TPU v5e","TPU v5e 提供高效的中大规模训练和推理性能","Jeff Dean 指出 AI 硬件性能提升更加困难"]