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德州模型公司权威发布_德州模型公司有哪些(2024年11月精准访谈)

内容来源：小天才网络所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

德州模型公司

苏州新增三家融资成功的企业，两家来自苏州工业园区！ 11月21日，投融湾团队了解到苏州近日又有三家企业完成融资，其中有两家都是来自工业园区。这3家企业分别为伯桢生物科技（苏州）有限公司（下文简称：伯桢生物）、苏州鼎纳自动化技术有限公司（下文简称：鼎纳自动化）和苏州力升智能科技有限公司（下文简称：力升智能）。伯桢生物成立于2021年3月，最开始公司在杭州。2022年9月，公司经过集团化重组，把总部放在了苏州工业园区。公司在杭州、德州、济南、北京设有分公司，不过目前北京公司已注销，其余分公司正常。公司是一家专注于类器官标准化产品和一体化技术服务的生物科技公司。公司核心团队在类器官领域深耕多年，曾搭建过人源类器官新冠感染模型（全球首例）、类器官全自动建库与高通量药物筛选平台（国际首台首制）、母细胞瘤发生模型等多疾病模型与新药研发平台。什么是类器官呢？它是指将成体干细胞或多能干细胞在体外三维培养形成的具有一定空间结构的组织类似物。因为它的很多特性与来源组织高度一致，因此可以广泛应用于发育生物学、精准医学、疾病造模、药物研发、基因和细胞疗法、感染和免疫等多个领域。公司的产品及服务包括：覆盖多谱系、多癌种类器官的全链条试剂、试剂盒产品，及全流程CDMO、CRO技术服务。可以应用于基础研究、精准医疗、药物研发等领域。早在2023年初，公司就已经与300多家药企、医院、科研院所建立起了合作。公司还有上万平米的产业化基地，数十个洁净车间。公司目前已经完成4轮融资，其中，2023年1月，公司拿到了约亿元的A轮融资，国投招商领投，远毅资本跟投。11月18日，公司又拿到了A＋轮融资，中金资本独家投资。鼎纳自动化成立于2010年4月，是一家致力于3D视觉的超高精度量测技术、深度学习的复杂缺陷检测技术、人工智能的物体识别技术以及机器人视觉的智能抓取技术，推出软硬件一体化的全自动智能制造装备商。在制造领域，通过机器视觉与算法的应用，可以实现检测的自动化，大大提高产品的良率，降低运营的成本。公司总面积达到了26000平方米，在深圳、硅谷、新加坡等地设有分支机构。员工数量更是在2023年底达到了416人。公司核心技术为IC载板激光打标机和Vision One视觉开发平台。产品包括：手机摄像头色差全尺寸检测一体机、笔记本电脑外观检测设备、PCB在线外观检测机等几十款产品。产品可以广泛应用于3C电子、新能源、半导体、显示面板等领域。截至目前，已经拥有近千个实际应用的案例。公司目前也已经融资多轮，早在2020年12月，公司就拿到了1亿元的B轮融资，小苗朗程、源码资本、远海明华联合投资。11月19日，公司拿到了最新一轮的融资，融资金额未透露，国耀资本独家投资。力升智能成立于2024年4月，是一家人工智能应用软件开发商。公司主要从事人工智能应用软件开发、人工智能理论与算法软件开发、人工智能行业应用系统集成服务、大数据服务等。 11月20日，公司拿到了天使轮融资，融资金额未透露，启迪之星独家投资。

明年模型规模和模型能力的进步将会大规模加速，大家的新计算集群都已经准备好了。 The information 报道，OpenAI正在与Crusoe Energy Systems合作在德州部署一个 10 万张 B200 的超级计算机集群。「ai」这个集群初期将使用 206 兆瓦的可再生能源，相当于约 10 万个普通家庭的用电需求，将在 2025 年上半年投入使用。前几天老黄也说 XAI 的 10 万张 H100 计算机集群也已经就位，而且老马还在评论区暗示他们会加到 20 万张。那么国内怎么办呢？我们的公司去哪找 10 万张 B200，我感觉有点悲观。

【保护大模型数据隐私安全，蚂蚁数科获NeurIPS 2024大模型隐私挑战赛赛道冠军】近日，第三十八届神经信息处理系统年会（NeurIPS 2024）特设官方赛——大语言模型隐私挑战赛（LLM-PC）落幕。蚂蚁数科旗下摩斯联合浙江大学计算机体系结构实验室陈文智、魏成坤团队共9人组成了“Morse & ARCLab”参赛队伍，荣获该赛事全部两个赛道中攻击赛道的冠军和防御赛道的最佳实用防御奖。赛题聚焦大语言模型训练数据的隐私安全，有助于推动整个领域向构建更加安全、可靠的AI系统目标前进，冠军方案也代表着当前业界领先技术。 NeurIPS是机器学习领域三大顶级国际会议之一，也是中国计算机学会A类推荐会议。本次特设竞赛于2024年7月底开始，由加州大学伯克利分校、德州大学奥斯汀分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、新加坡国立大学、Center for AI Safety等高校与机构联合命题组织，吸引来自数十个国家超30支队伍参与角逐。本次参赛者的任务是设计与实现创新解决方案，从下游模型中窃取训练数据中的隐私或设计隐私保护的训练方法。据悉，此次攻击赛道中，蚂蚁数科和浙大团队方法在比赛提供的Llama3.1-8B模型上可以达到0.233的攻击成功率；在防御赛道，其方案使主办方提供的攻击方法成功率相对降低30.6%，同时在MMLU和TruthfulQA等基准数据集上的结果也表明该方法对模型性能几乎没有损耗。参赛队伍队长蚂蚁数科摩斯算法专家刘文炎告诉我们：“在攻击赛道中，我们通过查询目标模型来构建提示语，促使其为每个掩盖的个人可识别信息（PII）生成候选回应，并计算其损失值，再用自我提示候选提取和基于损失的贪心搜索，选择损失值最低的候选作为最终输出。这种基于分段与聚合的损失计算方法，以加速候选项的选择过程。在防御赛道中，我们利用数据脱敏与合成技术，对包含PII的语料进行随机替换，之后以自回归的方式微调目标模型，可以扰乱大模型对PII信息的记忆，降低其输出正确PII的可能，防止隐私数据泄漏。” 解决数据和模型的隐私安全问题，是大模型在产业界尤其是金融行业落地的重要课题。蚂蚁数科摩斯结合比赛同款方案，研发了大模型隐私保护产品，该产品融合数据脱敏、拆分学习、模型混淆、差分隐私、TEE等多种技术路线，实现大模型应用中模型微调、推理全链路的数据和模型隐私保护。目前该方案应用于网商银行农业助贷场景，利用摩斯的大模型隐私保护技术融合多方时空大数据，共建“密态时空大模型”，进行行内农户贷款风险评估，进一步提升种植户金融放宽效率和满意度。今年7月，蚂蚁数科摩斯成为信通院首批通过大模型可信执行环境产品专项测试的厂商。蚂蚁数科摩斯技术负责人殷山表示，“摩斯将在大模型隐私保护方向，持续进行技术投入和落地探索，推进大模型在产业界发展。”

17岁高中生，如何强化Claude？最近，我们群里出现了一位最年轻的高手——津豪（17岁），他似乎在某个偶然的灵感迸发和直觉下，发现了一种能够开启模型慢思考的Prompt密码，直接将Claude3.5强化成了满血o1级别。简单来说，津豪用Prompt将o1级别的CoT（思维链）复制到了Claude3.5中，使得思考逻辑更加详细、人性化，甚至可以和o1级别的思考过程相媲美。这个过程包括规划、展开、折叠、反思，甚至尝试对解空间的探索与回溯。这个Prompt的名字叫做Thinking Claude。具体来说，津豪先徒手写了一段拟人化的思维链Prompt，这成为了Thinking Claude的v0.01版本。然后将其扔给Claude，经过多次迭代后形成了最终版本。相关Prompt内容与实践结果大家可以参考配图。在发布了Thinking Claude后，群里的小伙伴们纷纷尝试基于这个Prompt进行各种创意开发。比如，快速开发一个轻便的计算器、当场造了一个Flappy Bird、生成了可玩的德州扑克，甚至在文学创作中也体现了其敏捷且新颖的创作与取材思路。自从o1发布以来，CoT这个游走于模型推理过程中的灵魂式影子无处不在。从早期的Prompt、模型的test-time、到模型train-time，甚至基于模块化动态RAG及Multi-Agent的通信交换与协作中都能看到其身影。这种表象不仅映射出CoT对于模型应对复杂推理任务的关键意义，也折射出其对于认知推理模式背后机制的本质内涵。如我之前多次提到的“模型内隐式参数化推理”与“模型外显式推理”两种推理过程对长程认知流形分布的学习与对应的碎片化泛化能力拼接融合的内涵本质是同一的。无论是在test-time正向传播中，还是在train-time反向传播下，CoT作为一种特殊、通用且足够囊括多种泛化分布与探索可能性的pattern过程模式，都会贯穿其中，作为认知目标“新衣”的信息（数据）的编织者。同时，我们也看到了外界更多人对此的关注与讨论，甚至是批判式评价。但我认为这是一项很好的工作，至少是对模型复杂推理能力的一次探底，也进一步印证了CoT这种思维模式对于模型显式的一过性指令提示遵循在复杂推理场景下的潜力与意义。这不禁让我想起今年夏天与这位“前阿里巴巴全球数学竞赛AI赛道”的17岁冠军结识时的情景，在他们身上我看到了更多的不同与可能。

百度系智驾创企元戎启行获长城1亿美金投资 𐟚— 公司简介：元戎启行（DeepRoute.ai）专注于高阶智能驾驶技术的研发与应用。随着数据的不断积累和技术的迭代更新，元戎启行致力于打造物理世界的通用人工智能，为人类带来全新的生产力。 𐟒𜠨ž资情况：最近完成了1亿美金的C轮融资，由长城汽车领投，此前投资方包括东风资产、基石资本、交银国际、阿里、复星锐正资本和云启等。 𐟑堦 𘥿ƒ团队：创始人&CEO 周光：清华本科，德克萨斯大学达拉斯分校人工智能方向博士，曾在百度美研自动驾驶部任职，前Roadstar.AI联创&首席科学家。 CTO 曹通易：南京大学本科，麻省理工强化学习方向博士。技术合伙人刘轩：清华大学首届姚班成员，新加坡国立大学博士，曾任谷歌高级工程师，百度美研核心工程师，Apollo项目早期团队成员。技术合伙人&Engineering VP 蔡一奇：19岁攻读德州大学计算机图形学博士，有多篇顶会/期刊文章，曾在谷歌研究多传感器融合建图，负责Street View的三维重建和高精地图项目。技术合伙人刘念邱：曾任英特尔高级工程师，在智能硬件、物联网、智能制造，车载电子领域连续成功创业。技术合伙人庄奇：GPU架构和软件专家，曾任英特尔技术负责人，资深图形工程师，领衔开发英特尔Xe显卡GPU和多媒体用户驱动。 𐟚€ 核心业务：元启行：量产乘用车，robotaxi 元启运：L4级自动驾驶轻卡Robotruck 𐟔堨‡ꥊ詩𞩩𖨿‘期动态：车路云一体化首批试点城市名单正式公布，一些toG自动驾驶企业会迎来业务暴增。融资&上市：文远知行/地平线上市，滴滴自动驾驶/轻舟/waymo/MAXIEYE获新融资。组织架构调整：一部分企业明确探索用端到端大模型实现高阶智驾，如小鹏/蔚来等；一部分企业由于业务因素进行调整，如百度，商汤。

夫妻间的金钱话题：从社会学角度探讨 𐟔 探索夫妻间金钱话题的奥秘，社会学研究为我们提供了新的视角。堪萨斯州立大学的Sonya L. Britt和德州理工大学的Sandra J. Huston，两位学者通过研究揭示了金钱争执对婚姻关系的影响。 1️⃣ 研究目的与问题研究旨在探讨金钱相关的争论如何影响婚姻关系，特别是婚姻满意度和离婚的可能性。 2️⃣ 研究方法利用1979年美国国家青年纵向调查数据，学者们选取了首次结婚的已婚女性样本。通过逻辑回归模型，他们分析了金钱争论对婚姻满意度和离婚的影响。 3️⃣ 数据分析与发现婚姻满意度：频繁的金钱争执可能导致较低的婚姻满意度，而那些几乎不谈钱的夫妻则相对更满意。离婚预测：金钱争执对离婚的预测效果不如对婚姻满意度的影响显著。在婚姻早期频繁争论金钱的夫妻更有可能离婚。此外，年龄差距较小的夫妻以及在婚后生育孩子的夫妻，离婚风险显著降低。其他因素：婚龄、子女数量、年龄和收入差距等变量在不同模型中有不同影响。婚龄较长、子女在婚后出生的夫妻，离婚风险较低；而在婚后收入提高的女性，婚姻满意度往往下降，表明收入差距的变化也可能影响婚姻质量。 4️⃣ 结论与讨论金钱争执确实与婚姻质量相关，但主要影响婚姻满意度而非离婚率。频繁的金钱争执可能反映了夫妻未能在婚姻早期建立对彼此财务偏好的认知，这在理论上被视为一种“配偶特定投资”的缺乏。研究指出，金钱争执频繁的夫妻可能更倾向于解决问题，因而未必会更早离婚。 5️⃣ 研究局限研究仅使用女性样本，未纳入男性观点，可能存在性别偏差。部分变量（如婚前金钱管理教育）未纳入，可能遗漏了其他影响婚姻结果的重要因素。使用单一的数据集，且样本仅限于首次结婚的已婚女性，限制了研究的普适性。 𐟒ᠦ€考空间研究发现妻子收入提升时婚姻满意度下降，现代社会中性别平等和性别角色转变是否会改变这种模式？收入分担的方式如何影响家庭动态？低收入家庭是否面临更大的财务压力从而增加金钱争论的频率？

热点聚焦 1.传OPPO收购大模型创业公司波形智能 2.打造智慧视觉应用天花板，为旌科技重磅发布海山VS859、VS815端侧芯片 3.夯实C86国产算力“芯”底座，光合组织助力新质生产力提质增效 4.台积电2nm厂工人触电身亡园区管理局下令停工调查 5.从三星电子战略转型看Micro LED产业发展进程 6.采埃孚与Wolfspeed芯片项目或告吹德国工业复苏再受打击 7.德州仪器预计第四季度收入低于预期，市场库存积压网页链接

德州博物馆：人少景美，值得一游！ 𐟎Ÿ️ 门票：免费入场，无需预约，记得带上身份证哦！ 𐟏›️ 博物馆共有三层，配备电梯和扶梯，方便游客上下楼。推荐从三层开始游览，逐层向下探索。 𐟏ž️ 三层展区“城市记忆”展示了德州的模型和市景，包括乾隆南巡、扒鸡店、四合院和永庆寺等，这里还能看到扒鸡的“族谱图”哦！ 𐟏𚠤𚌥𑂥𑕥Œ𚢀œ文物历史”展出了精美的德州瓷器和其他出土文物，这里人少，可以慢慢欣赏。展区中还有各种有趣的展品，如绿色的盘子和形似海胆的盂，以及枕头等。 𐟪ž 展区的镜子都是背对着游客，以展示外面的花纹，增加了不少趣味。 𐟛️ 二层商店设有盖章处，还有许多德州方言的展品，谁能猜出它们的意思呢？德州博物馆不仅馆藏丰富，而且游客较少，是探索德州历史文化的好去处！

17岁天才神器，Claude升级！最近，我被一个名为“Thinking Claude”的Prompt惊呆了，这个Prompt由一位17岁的高中生涂津豪开发。顾名思义，这是思考版的Claude。涂津豪之前还获得了阿里巴巴全球数学竞赛AI赛道的全球第一。这个经过强化后的Claude3.5，使用了o1级别的思维链，逻辑更加详细，智能程度、成功率以及像人的程度都大幅提升。有群友甚至当场生成了德州扑克，不仅可以玩，还带了AI玩家一起玩。与那些教科书式的死板解法相比，这个Prompt的思维过程更加接近人类的思考方式。模型会回溯历史，说出“或者，我们试试”或“等等，但”这些话，更像我们人类在思考时的“内心独白”或“意识流”。例如，当我想让它做一个计算器时，它会先思考一整段应该怎么做，再去进行操作。这个思考过程，极度有趣。 “但我应该包括更高级的操作吗？也许是科学功能？不，让我们从基础知识开始，因为用户没有指定任何更复杂的东西。” 这是真正的思考过程，自问自答，自己思考，然后理清需求。小建议：建议收藏！绝对是2024年必备的AI神器！✨

「行业资讯」【TI、英飞凌打入英伟达AI GPU GB200供应链，2024年Q4量产】「英伟达创单日市值增长记录」「德企英飞凌否认断供华为」「立讯精密回应苹果头显被爆减产」据天风证券分析师郭明錤透露，英伟达AI GPU GB200供应商新增了德州仪器(TI)和英飞凌(Infineon)两家企业。截至目前，网传的GB200主要供应商已经包括：台积电、新思科技、台达、纬创、MPS(芯源系统)、鸿海精密、立讯精密等。近日，郭明錤在其X(前“推特”)发帖称，随着Nvidia GB200接近量产之际，越来越多的零组件增加新供货商，在关键电源零组件方面，比如，整合基座控制器原本是台达电独供，现在新增MPS(Monolithic Power Systems，芯源系统)；电压调节器原本是MPS独供，现在新增TI和英飞凌。英伟达针对GB200新增供应商的做法，郭明錤对此评价说，这“有利降低与成本与质量控管，但也意味着供应链竞争压力浮现”。英伟达的GB200是一款基于Blackwell架构的高性能AI超级芯片，它通过NVLink-C2C接口连接了两个Blackwell Tensor Core GPU和NVIDIA Grace CPU，提供900 GB/s的双向带宽，简化编程并支持万亿参数的大型语言模型和多种AI模型。另据资料显示，在参数为1750亿的GPT-3 LLM基准测试中，GB200的性能达到了H100的7倍，其训练速度则达到了H100的4倍。基于以上特点，GB200适用于数据处理、工程模拟、电子设计自动化等多个领域。根据此前网传的GB200供应商名单，截至目前已知企业包括：台积电、新思科技、SK海力士、和硕、台达、广达、纬创、MPS(芯源系统)、鸿海精密、立讯精密、美超微、奇鋐、双鸿、佳必琪、嘉基等。比如，立讯精密为GB200定制各种组件，如供电接口线材、电源管理和散热等。立讯精密在投资者会议记录中透露，公司推出了一套名为GB200 NVL72的单柜解决方案，该方案包含电连接、光连接、电源管理和散热等产品。鸿海是英伟达GB200的首批合作代工厂之一，该公司计划在下半年开始量产GB200系列产品，预计订单量高达5万台；此外，广达也计划在2024年下半年开始量产GB200产品；美超微预计将于明年出货超过1万台搭载GB200的AI服务器。 GB200设计缺陷导致量产延期根据此前的规划，英伟达的GB200芯片将在2024年下半年开始量产。在今年8月，美国科技网站The Information爆料称，由于设计缺陷，英伟达下一代Blackwell架构系列AI旗舰芯片GB200的出货时间，将被推迟至少三个月。根据该媒体的报道，台积电工程师在为量产做准备时，在连接两个Blackwell GPU的裸晶上发现了设计缺陷。这可能会降低芯片的良率或产量，因此英伟达不得不对芯片设计进行调整，并在开始量产前与台积电合作进行新的试生产。而2024年10月8日，鸿海董事长刘扬伟在“2024年鸿海科技日”上表示，鸿海及供应链已经准备好成为“首个量产出货GB200的公司”，目前鸿海正在墨西哥为英伟达建设全球最大的GB200芯片生产基地。他还指出，GB200服务器将推迟到今年Q4晚些时候开始发货。

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