11月11日据外媒Gsmarena报道,即将发布的荣耀V30 将会搭载一种叫Camera Matrix的技术,证据是华为今年 7 月在欧洲商标局注册了Cine-Lens和Camera Matrix两个商标。其中前者(电影镜头)已经在华为mate30 上亮相了,面世后用户和行业反馈相当不错;而对于后者,Gsmarena猜测即将在荣耀V30/V30 Pro上首发。
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11月11日据外媒Gsmarena报道,即将发布的荣耀V30 将会搭载一种叫Camera Matrix的技术,证据是华为今年 7 月在欧洲商标局注册了Cine-Lens和Camera Matrix两个商标。其中前者(电影镜头)已经在华为mate30 上亮相了,面世后用户和行业反馈相当不错;而对于后者,Gsmarena猜测即将在荣耀V30/V30 Pro上首发。
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随着人工智能技术的发展,视频生成领域取得了长足的进步。在现有的文本到视频生成模型中,对镜头姿势的精确控制往往被忽视镜头姿势在视频生成中扮演着表达更深层叙事细微差别的影视语言角色。这一技术的应用前景广阔,有望在视频生成领域发挥重要作用。
【新智元导读】最大开源模型,再次刷爆纪录!Snowflake的Arctic,以128位专家和4800亿参数,成为迄今最大的开源模型。是又大又稀疏,因此计算资源只用了不到Llama38B的一半,就达到了相同的性能指标。他本人的研究兴趣是机器学习与系统的交叉领域。
谷歌即将发布新一代智能手机Pixel8a。这款设备已经在各种传闻和报道中频繁露面,最新的消息进一步证实了其即将发布的事实。这次发布的新品可能会带来诸多惊喜和升级,让我们拭目以待!
Picsart人工智能研究所、德克萨斯大学和SHI实验室的研究人员联合推出了StreamingT2V视频模型。通过文本就能直接生成2分钟、1分钟等不同时间,动作一致、连贯、没有卡顿的高质量视频。视频中的物体运动姿态丰富,场景和物体随时间的演变更加自然流畅,没有突兀的断层或冻结情况出现。
谷歌将在今年推出Pixel8a这款新机型。虽然具体发布日期尚未公布,但现在已经有很多关于Pixel8a的信息泄露出来。以上就是对于今年即将发布的谷歌Pixel8a手机的最新信息介绍。
河北联通云龍套餐发布会暨星光F50推介会,昨日在石家庄举行。此次发布会由河北联通与华为联合举办,在全国首次推出FTTR全光家庭存储的云龍套餐,以FTTR全光家庭组网为基础,新增智慧存储、云盘、智慧看家等业务。华为方面表示,星光F50的推出,标志着全光家庭从传统的FTTR时代迈向了更为先进的智能iFTTR时代,是华为在智能家庭领域的又一里程碑。
Meta计划在下周预演其大型语言模型Llama3的两个基础版本。Llama3预计将支持多模态功能,允许用户输入文本和图像予以回应。预计将Meta在全球夏季推出完整的Llama3模型。
快科技4月7日消息,一段华为内部人员测试手表无感控车的视频在网上曝光。在视频中,测试人员仅通过佩戴手表并靠近问界M9,无需进行任何其他操作,便完成了车辆识别、感应、迎宾、解锁等一系列动作。据数码博主透露,该功能主要依赖于UWB无感控车技术。即将发布的华为新款手表将成为全球首个支持ICCE UWB无感控车技术的穿戴设备。而且该手表唤醒问界M9是根据距离依次
Meta最近发布了LLama3,这是一款新的大型语言模型,用于实现更安全、更准确的生成式人工智能体验。除了LLM,Meta还推出了LlamaGuard2、CodeShield和CyberSecEval2等信任和安全工具,以帮助确保符合行业和用户安全期望。随着400亿参数显示出更高的准确性,可以推断出更高的AI硬件需求不会很快减少。
MetaPlatforms公司计划在下周推出Llama3大语言模型的两个小参数版本,作为即将在2024年夏天推出的Llama3最大版本的前奏。Llama3最高版本可能拥有超过1400亿个参数,这将使其性能有望赶上OpenAI最新的GPT-4Turbo版本。Meta正在全力推进Llama3的开发,这不仅体现了该公司在AI领域的野心,也为用户带来了更加智能和开放的AI服务的期待。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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Workers AI LLM Playground是一个在线平台,允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动,旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境,以更好地理解和利用大型语言模型(LLM)的能力。
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