谷歌的Bard聊天机器人正在增加AI图像生成功能，这是它的竞争对手ChatGPT Plus几个月前就已经具备的特性。

谷歌的Bard聊天机器人正在增加AI图像生成功能，这是它的竞争对手ChatGPT Plus几个月前就已经具备的特性。 用户可以使用谷歌的Imagen 2文字到图片模型，让Bard生成照片。Bard现在由谷歌的Gemini Pro大型语言模型提供支持，它一直都有图片生成的功能。原本大家以为会由更强大的Gemini Ultra模型来驱动这一功能，但这个模型目前还在开发中。 谷歌还表示，它已经实施了技术和安全措施，以避免生成知名人士的图像，并限制暴力、冒犯性或色情内容。 Bard今天也新增了一些其他功能。虽然目前图像生成只支持英语，但这款聊天机器人已经扩展到了40多种语言，覆盖了230多个国家。之前的版本只支持英语，并且只在170个国家可用。它现在支持的一些语言包括阿拉伯语、孟加拉语、泰米尔语和乌尔都语。 标签: #Google #Bard 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

$BUBSY AI Bubsy 是一个生态系统，旨在通过人工智能和机器学习彻底改变社区管理。 我们的原生实用代币 BUBSY 可

$BUBSY AI Bubsy 是一个生态系统，旨在通过人工智能和机器学习彻底改变社区管理。 我们的原生实用代币 BUBSY 可以从 Bubsy 收入中进行质押以获得奖励，并解锁 BubsHub 的其他功能。 该生态系统包括用于上下文响应和审核的 Bubsy Bot、用于机器人定制和洞察的 MyBubsy DApp、用于持续质押奖励的 Bubsy Rewards DApp 以及用于发现充满活力的社区的 BubsHub DApp。 https://bitcoinchina.io/coin/4994 推特：https://x.com/bubsyai?s=21 电报：https://t.me/bubsyai Dextools：https://www.dextools.io/app/en/ether/pair-explorer/0x67e8c142de6c52231126010339a3672bcd3e8692?t=1714010140422

这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于 AI 构建。Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma

这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于 AI 构建。Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma 7B 两种尺寸， 能够在不同的设备类型上运行，包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT 设备、移动设备和云端。性能和设计 Gemma 模型在技术和基础设施组件上与 Gemini 共享，这使得 Gemma 2B 和 7B 在其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 Gemma 模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行，而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型，同时遵循严格的安全和负责任输出标准。 主要特点： 1、轻量级、高性能模型：Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma 7B.两种尺寸，提供预训练和指令调优的变体，针对其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 2、跨框架工具链支持：支持 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 通过原生 Keras 3.0.进行推理和监督式微调（SFT），适应多种开发需求和环境。 3、易于入门和集成：提供准备就绪的 Colab 和 Kaggle 笔记本，以及与 Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo.和 TensorRT-LLM 等流行工具的集成，方便开发者快速上手。 4.高效的运算能力：针对多个 AI 硬件平台上进行优化，确保在 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU 上的行业领先性能。通过与 NVIDIA 的合作，无论是在数据中心、云端还是本地 RTX AI PC 上，都确保了行业领先的性能和与尖端技术的集成。 Gemma 模型能够在不同的设备类型上运行，这种广泛的兼容性使得模型能够适应各种应用场景和需求。 Hugging Face 测试链接： via 匿名 标签: #Google #Gemma 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

是为大型语言模型实现的高效转发服务。其核心功能包括 用户请求速率控制、Token速率限制、智能预测缓存、日志管理和API密钥管理

是为大型语言模型实现的高效转发服务。其核心功能包括 用户请求速率控制、Token速率限制、智能预测缓存、日志管理和API密钥管理等，旨在提供高效、便捷的模型转发服务。 无论是代理本地语言模型还是云端语言模型，如 LocalAI 或 OpenAI，都可以由 OpenAI Forward 轻松实现。 得益于 uvicorn, aiohttp, 和 asyncio 等库支持，OpenAI-Forward 实现了出色的异步性能。 主要特性 全能转发：可转发几乎所有类型的请求 性能优先：出色的异步性能 缓存AI预测：对AI预测进行缓存，加速服务访问并节省费用 用户流量控制：自定义请求速率与Token速率 实时响应日志：提升LLMs可观察性 自定义秘钥：替代原始API密钥 多目标路由：转发多个服务地址至同一服务下的不同路由 黑白名单：可对指定IP进行黑白名单限制 自动重试：确保服务的稳定性，请求失败时将自动重试 快速部署：支持通过pip和docker在本地或云端进行快速部署

谷歌近日在《Nature》上发表科研成果，表示借助 AI 的力量，最早能够提前 7 天准确预测洪灾，希望为全球 80 多个国家和

谷歌近日在《Nature》上发表科研成果，表示借助 AI 的力量，最早能够提前 7 天准确预测洪灾，希望为全球 80 多个国家和地区的居民提供可靠的洪灾预测服务。 由于大多数河流都没有流量计，因此预测洪水一直是个棘手的问题。谷歌利用各种相关数据（包括历史事件、河流水位读数、海拔和地形读数等）训练机器学习模型，从而解决了这一问题。 谷歌通过模型生成本地化地图，并在每个地点进行了数十万次模拟，从而准确预测即将到来的洪水。 谷歌表示该模型现阶段仅适用于指定地点，不过未来希望改进该技术，最终解决全球范围内的问题。谷歌表示现有测试表明，最早能提前 7 天预测洪灾，但平均预估时间为 5 天。 via 匿名 标签: #Google #AI 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

：NVIDIA的本地聊天机器人项目

：NVIDIA的本地聊天机器人项目 Chat With RTX让用户可以个性化训练一个连接自定义内容(文档、视频等)的大型语言模型，并与其聊天获取相关回复。 Chat With RTX利用了检索增强型生成(RAG)、TensorRT-LLM和RTX加速，可以快速从自定义聊天机器人中获取与上下文相关的回复。它支持各种文件格式，包括文本、pdf、doc/docx、xml等。用户可以指向含有这些文件的文件夹，应用可以在几秒内加载它们。 Chat With RTX技术演示基于GitHub上的TensorRT-LLM RAG开发者参考项目构建。开发者可以基于该项目开发部署自己的RAG应用。 Chat With RTX需要Windows 11系统，NVIDIA GeForce RTX 30/40系列或支持TensorRT-LLM的GPU，16GB以上RAM。 RTX GPU通过TensorRT-LLM可以实现下一级别的AI性能，提供增强的创造力、生产力，以及极快的游戏体验。 NVIDIA提供了各种面向开发者的生成AI工具和面向企业的解决方案。