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第三波！2023年12月精选实用设计工具合集
大家好，这是 2023 年 12 月的第 3 波干货合集！这次的干货合集里有一些非常有用的东西，比如电商类网站灵感合集，以及专业的品牌风格指南合集网站，对于视觉、品牌、平面、网页设计领域的同学而言，都是不可多得的好东西。另外，这次的合集当中，还有 2 个非常不错的 AI 工具，一个专精于生成人物图片，另一个则是专门生成 3D 模型的 AI 工具。
当然，在此之前记得看看往期干货中有没有你感兴趣的素材：下面我们具体看看这一期的干货：
1、精心筛选的优质电商灵感网站
，网站汇集了大量极具设计感的电商和产品相关的网站，你
OPPO前瞻Find X7系列前沿科技，将树立旗舰技术新标杆
OPPO今日公布AI、性能、通信、隐私安全四大领域的最新技术进展，包括智能手机的首个听筒/免提双模卫星通话，首个端侧应用70 亿参数大模型，首次亮相的潮汐架构等诸多前沿技术。此次宣布的全新技术组合将全面落地下一代旗舰产品 Find X7系列，为2024年旗舰手机树立全新的技术标杆，并为消费者带来刷新标准的创新旗舰体验。发布听筒/免提双模卫星通话，引领卫星对讲机进化至卫星手机OPPO发布卫星天线方向图调控技术，将为下一代旗舰实现听筒/免提双模卫星通话的创新体验。这一技术可以动态调控卫星天线的辐射方向图，使天线波束动态
基于ML的运动跟踪：揭示了致病细菌在组织细胞中运动的关系
编辑 | 萝卜皮细菌运动性通常是致病菌的关键毒力因素。研究细菌运动性的常用方法是荧光标记，它可以检测群体或宿主组织中的单个细菌细胞。然而，荧光标记的使用可能会受到蛋白质表达稳定性和/或细菌生理学干扰的阻碍。日本东北大学（Tohoku University）的研究人员将机器学习应用于显微图像分析，以对培养的动物细胞上的人畜共患细菌问号钩端螺旋体进行无标记运动跟踪。该团队使用从人类患者或动物身上分离出的各种钩端螺旋体菌株，以及突变菌株。与严重疾病相关的菌株和缺乏外膜蛋白（OMP）的突变菌株往往表现出快速的移动性和对培养
ScienceAI 2023 年度「AI+蛋白&核酸&分子互作」专题
编辑 | 白菜叶2023 年，「AI 生物大分子结构」领域仍然呈现出百花齐放的态势；蛋白质结构预测、蛋白-蛋白互作、蛋白-核酸互作、RNA 结构等各个领域均得到了进一步拓展，也促进了 AI 在酶工程、制药、医疗、诊断等众多应用领域的探索与落地。以下为 ScienceAI 2023 「AI 蛋白&核酸&分子互作」专题年度回顾。友情提示：点击小标题可直接访问文章华为团队开发组合贝叶斯优化框架，进行抗体计算机设计Quantum-Si与Biovista合作，将蛋白质测序技术与AI可视化结合起来，进一步解锁人类蛋白质组以发现
我们深入华为这场线下闭门会，全方位围观中国大模型这一年
如何认识大模型？如何应对大模型的影响？为了发展大模型，我们该问哪些问题？2023 年是大模型之年。大模型代表了人工智能领域的重大进步，有史以来第一次人类真正看见了通用人工智能（AGI）的曙光。然而，关于大模型，我们了解得并不多。以 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 为代表的一些 AI 研究者坚信，足够精确地预测下一个词表明模型对文本内容有了足够深刻的理解。反对者则说，这只不过是统计学。显然，我们正处于一场变革的起点。关于大模型，我们知道些什么？该关注哪些问题？在刚刚举办的 2023 华为云 A
GPT-4完全破解版：用最新官方API微调，想干啥就干啥，网友怕了
灰盒访问，十几步消除 GPT-4 核心保护措施。只要使用最新的微调 API，GPT-4 就可以帮你干任何事，输出有害信息，或是训练数据中的个人隐私。本周二，一篇来自 FAR AI、麦吉尔大学等机构的研究引发了 AI 研究社区的广泛担忧。研究人员试图对 GPT-4 最新上线的几种 API 进行攻击，想绕过安全机制，使其完成通常不被允许的各种任务，结果发现所有 API 都能被攻破，被破解后的 GPT-4 可以回应任何请求。这种「自由」的程度，远远超过了攻击者的预料。有人总结道：现在大模型可以生成针对公众人物的错误信息、
Llama2推理RTX3090胜过4090，延迟吞吐量占优，但被A800远远甩开
这是为数不多深入比较使用消费级 GPU（RTX 3090、4090）和服务器显卡（A800）进行大模型预训练、微调和推理的论文。大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。最近，一篇题为《Dissecting the Runtime Performance of the Training,
快手Agents系统、模型、数据全部开源！
快手联合哈尔滨工业大学研发的「KwaiAgents」，使7B/13B模型也能达到超越GPT-3.5的效果，并且这些系统、模型、数据、评测都开源了！7B 大小的模型也能玩转 AI Agents 了？近期，快手开源了「KwaiAgents」，问它周末滑雪问题，它不但帮你找到场地，连当天的天气都帮你考虑周到了。大家都知道大语言模型（LLM）通过对语言的建模而掌握了大量知识，并具备一定认知和推理能力。但即使是当前最强的 GPT-4，单独使用的情况下，依然会一本正经地胡说八道，无法跟世界保持实时的交互。AI Agents 就
大模型+机器人，详尽的综述报告来了，多位华人学者参与
大模型的出色能力有目共睹，而如果将它们整合进机器人，则有望让机器人拥有一个更加智能的大脑，为机器人领域带来新的可能性，比如自动驾驶、家用机器人、工业机器人、辅助机器人、医疗机器人、现场机器人和多机器人系统。预训练的大型语言模型（LLM）、大型视觉 - 语言模型（VLM）、大型音频 - 语言模型（ALM）和大型视觉导航模型（VNM）可以被用于更好地处理机器人领域的各种任务。将基础模型整合进机器人是一个快速发展的领域，机器人社区最近已经开始探索将这些大模型用于感知、预测、规划和控制等机器人领域。近日，斯坦福大学和普林斯
年度盘点！2023年不容错过的30款AI神器，你用过多少？
大家好我是花生~
还有几天 2023 年就结束了，过去的 1 年里生成式 AI 技术发展迅速，出现了很多优质的 AI 工具，今天就为大家盘点其中我觉得非常不错的那些产品~
相关推荐：一、AI 聊天机器人
① ChatGPT
过去 1 年是大语言模型发展的井喷之年，但是说起目前最强大的 AI 聊天机器人，却依旧是 1 年前横空出世的 ChatGPT。ChatGPT 的目前内置的是 GPT-4V 多模态模型，可以处理图像、音频等多种类型的信息，性能也比之前的 GPT-3.5 要好。今年 ChatGPT 还出了手机 AP
如何用AI生成设计稿？实战案例演示来了！（下）
上期回顾：一、实际业务中组件库的难题
1. 组件使用要“天时、地利、人和”
组件虽好，却不一定适合你的团队，在使用组件、搭建组件库时，会遇到各种问题，下面列举实际业务中可能遇到的部分问题：
①一开始，建立大而全的组件库：
建立组件库的目的是为了让同事调用，从而去保持产品设计的一致性和性能的优化。
谈到组件库，大部分人都觉得要设置一个大而全的组件库，不然称不上组件库，但是在实际工作的数据中，长期调用的组件只占到 20%，有些组件调用甚至是个位数，一开始把精力放在完善组件库上，投入产出比不高。
第二个容易遇到的问题，团
高通高管预测2024生成式AI趋势：从云端转向终端，覆盖多品类
曾几何时，科幻电影《回到未来》中用香蕉皮和啤酒做燃料的DeLorean跑车还显得滑稽可笑，而如今却已经有10%的汽车由电力驱动。仅仅一年前，用真正的自然语言与计算机交流尚属科幻，但现在我们已经认识到，个人AI助手将成为下一代人生活中不可或缺的组成部分。生成式AI在几乎每个行业都是无可争议的变革性技术，明年人们将继续感受到它带来的影响。我热爱在高通工作的一个原因是，我的身边都是发明家和商业领袖，他们正在开发部署领先的边缘AI、高性能低功耗计算、以及连接技术，旨在随时随地支持智能计算。当然，没人能够完全预测明年生成式A
ScienceAI 2023 年度「AI+药物&医疗&基因组&细胞」专题
编辑 | 白菜叶过去一年，人工智能在遗传、医疗、制药等领域发挥了重要作用，并取得了众多进展，为人类健康发展带来了新希望。以下为 ScienceAI 2023「AI 药物&医疗&基因组&细胞」专题年度回顾华为团队开发组合贝叶斯优化框架，进行抗体计算机设计中科院团队用AI图像识别搭建新系统，允许自动识别和分选单个细胞Quantum-Si与Biovista合作，将蛋白质测序技术与AI可视化结合起来，进一步解锁人类蛋白质组以发现新药国科大和温医大团队通过拉曼光谱结合深度学习，用于快速、无标签肝癌组织病理诊断用于 DNA 测
生成模型揭示材料无序的秘密，改善功能材料设计
编辑 | 绿萝压电材料可以因机械变形产生电场，也可以因电场作用产生机械变形，这种固有的机-电耦合效应使得压电材料在工程中得到了广泛的应用。在材料科学领域，了解复杂材料中的不同结构紊乱是否具有有价值的功能，其中一个关键挑战是识别特定样品中的紊乱类型。新加坡国立大学的一个研究小组通过将压电材料畴界（domain boundary）中的各种结构紊乱压缩为一小组简单的多尺度概率规则来解决这一挑战。根据这些规则，他们创建了一个生成式机器学习模型，该模型的长度尺度跨越了三个数量级，从而可以研究超出实际测量限制的材料的统计特性。
2023年科研领域「 科学ChatGPT」有哪些？LLM for Science有哪些探索......
作者 | 凯霞2023 年，人工智能领域最具影响的莫过于 GPT-4、ChatGPT 了。ChatGPT 凭一己之力掀起了 AI 领域的热潮，火爆全球，似乎开启了第四次工业革命。ChatGPT 入选《Nature》2023 年度十大人物（Nature’s 10），这是有史以来第一次「计算机程序」——首个非人类实体入选。《Nature》表示这一做法旨在认可模仿人类语言的 AI 系统在科学发展和进步中所发挥的作用。同时，ChatGPT 在内的 AI 工具也被《Nature》评为 2024 年值得关注的科学事件之一。期待
在AIGC打造的冰雪大世界，「剁手党」们收获的不只有快乐，还有钱包
2023 淘宝年终大促，有了 AIGC 开路助力。AI 圈的人或许都知道，ChatGPT 及随后出现的各种大语言模型将 AIGC 的热度推向了全新的高潮。可以说，AIGC 已经遍地开花、无处不在了，小到普通用户用手机 AI 应用生成图片，大到企业用 AIGC 工具提升生产力、KPI。这股 AI 浪潮已经势不可挡。这一次，国内顶尖电商平台也借起了 AIGC 的东风。2023 年，淘宝取消了往年的「双 12」大促活动，改成了平台大型活动「淘宝年终好价节」，从 12 月 8 日预热、12 月 9 日到 12 月 12 日
华为诺亚的盘古Agent来了，让智能体学会结构化推理
有结构化推理和先验知识，智能体变得更加通用了。自 AI 诞生以来，开发能够解决和适应复杂工作的多任务智能体（Agent）一直是个重要的目标。AI 智能体对于许多应用至关重要，研究者通常用强化学习方法通过环境交互来培养智能体的决策技能。基于模型和无模型的深度强化学习方法都已取得了广为人们所知的成就，例如 AlphaZero、改进的排序和乘法算法、无人机竞速以及聚变反应堆中的等离子体控制。这些成功涉及一个标准的强化学习管道，智能体在其中学习我们所说的外在功能 —— 一种直接与外界交互的策略，即响应环境刺激以最大化奖励信
给Transformer降降秩，移除特定层90%以上组件LLM性能不减
MIT、微软联合研究：不需要额外训练，也能增强大语言模型的任务性能并降低其大小。在大模型时代，Transformer 凭一己之力撑起了整个科研领域。自发布以来，基于 Transformer 的 LLM 在各种任务上表现出卓越的性能，其底层的 Transformer 架构已成为自然语言建模和推理的最先进技术，并在计算机视觉和强化学习等领域显示出强有力的前景。然而，当前 Transformer 架构非常庞大，通常需要大量计算资源来进行训练和推理。 这是有意为之的，因为经过更多参数或数据训练的 Transformer 显