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公司拥有60多名持牌服务人员上门服务,随时待命,服务一步到位。我们以优质的咨询服务,咨询的服务水平,过硬的技能,合理的价格,良好的信誉,赢得顾客多年来的支持和信赖。面对未来我们深知顾客的需求和顾虑, 让顾客无后顾之忧.力求打造以质量求生存,以信誉求发展,一切为客户着想,一切为客户负责,客户满意是我们永远追求的目标,愿我们的服务能给广大市民带来方便。
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韶关市(武江区、浈江区、曲江区、乐昌市、南雄市)
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中山市(石岐区、东区、西区、南区、五桂山区、火炬开发区、黄圃镇、南头镇、东凤镇、阜沙镇、小榄镇、东升镇、古镇镇、横栏镇、三角镇、民众镇、南朗镇、港口镇、大涌镇、沙溪镇、三乡镇、板芙镇、神湾镇、坦洲镇)
潮州市(湘桥区、潮安区)
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湖州市(吴兴区、南浔区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、平湖市、桐乡市、嘉善县、海盐县)
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无锡市(滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市、宜兴市)
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唐山市(路北区、路南区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区)
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张家口市(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、崇礼区、万全区)
承德市(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区)
沧州市(运河区、新华区)
廊坊市(广阳区、安次区)
郑州市(中原区、二七区、管城回族区、金水区、上街区、惠济区)
开封市(龙亭区、鼓楼区、禹王台区、顺河区、祥符区)
洛阳市(涧西区、西工区、老城区、瀍河区、洛龙区、吉利区)
焦作市(山阳区、中站区、解放区、马村区)
商丘市(睢阳区、梁园区)
周口市(川汇区、淮阳区)
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昆明市(呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区)
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OpenAI 前 CTO 新公司官宣!挖来大批 ChatGPT 核心骨干,北大校友加盟,创业阵容超豪华
靴子落地,OpenAI 前 CTO Mira Murati 创业公司正式官宣。
新公司 Thinking Machines 的组建阵容相当豪华,且大多数来自 OpenAI 的旧班底,包括但不限于此前早有预告的 Barret Zoph (CTO)、John Schulman (Chief Scientist) 等等。
官宣阵容里也出现了我们的老熟人 Lilian Weng(翁荔),她本科毕业于北京大学,2017 年加入 OpenAI 担任研究科学家,参与了 GPT-4 的预训练、强化学习与对齐、模型安全等方面的工作。
投资不仅只是投产品,更是投人。
早前就有消息称, 尽管没有发布任何产品,Mira 新公司还是凭借「刷脸」,初期预计融资额超过了 1 亿美元。今天凌晨,Mira 也在 X 平台发文阐述了新公司的成立初衷:
「我与一支杰出的科学家、工程师和建设者团队一起创立了「思维机器实验室」Thinking Machines Lab)。我们正在做三件事:
帮助人们根据自己的具体需求调整人工智能系统
构建强大的基础,以开发更强大的人工智能系统
培养开放科学的文化,帮助整个领域理解并改进这些系统
我们的目标很简单:通过扎实的基础、开放的科学和实际应用,使人工智能得以广泛使用并更容易理解,从而推动人工智能的发展。」
对于这支由 29 名知名 AI 人士组成的团队,官网的介绍是这样子的:
我们是科学家、工程师和建设者,曾创造了一些最广泛使用的人工智能产品,包括 ChatGPT 和 Character.ai,开源权重模型如 Mistral,以及像 PyTorch、OpenAI Gym、Fairseq 和 Segment Anything 这样的流行开源项目。
那么 Thinking Machines Lab 会是另一家 OpenAI 吗?
据官宣博客介绍,Thinking Machines Lab 是一家 AI 研究与产品公司,目标是构建一个未来,让每个人都能够获得知识和工具,将 AI 应用于他们独特的需求和目标。
虽然 AI 技术取得了重大突破,但科学界对其前沿系统的理解仍然有限,且相关知识主要掌握在顶级研究实验室手中,这影响了公众对 AI 的认知和使用。
同时,现有系统在个性化定制方面仍存在不足。
为解决这些问题,这群曾参与开发 ChatGPT、Character.ai 等知名 AI 产品以及 PyTorch 等开源项目的科学家和工程师们建立 Thinking Machines Lab ,旨在提高 AI 系统的可理解性、可定制性和通用性。
Thinking Machines Lab 认为科学发展需要开放分享,计划通过发布技术博客、论文和代码与研究社区合作。而这些理念共同指向一个目标:创建更实用、更智能、更贴近人类需求的 AI 系统。
谈及运营理念和安全策略,博客中提到产品部署能促进技术迭代,同时帮助团队专注于解决最具影响力的问题。
Thinking Machines Lab 将通过以下方式为 AI 安全做出贡献:
- 保持高标准的安全性——防止发布的模型被滥用,同时最大化用户的自由,
- 与行业共享构建安全 AI 系统的最佳实践和方法,
- 通过共享代码、数据集和模型规格,加速外部在对齐问题上的研究。相信针对现有系统开发的方法,如有效的红队测试和部署后监控,将为未来更强大的系统提供有价值的见解。
另外,Mira 新公司的命名(Thinking Machines Lab),也大有来头。
据外媒连线杂志报道,在三十多年前,美国发明家 Danny Hillis 就已经憧憬人类与机器之间的协同合作。
作为 AI 先驱 Marvin Minsky 的学生,Hillis 构建了一台拥有强大并行运行芯片的超级计算机,这可以说是今天运行 AI 计算集群的前身。而 Hillis 正是在这台计算机的基础上建立了新公司 Thinking Machines。
只是,这台计算机超前于时代,最终在 1994 年宣告破产。
如今,这个充满历史意义的名称以新的形式重生,Mira 将接过这面历史的旗帜,打造下一个 Thinking Machines。
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