技术的创新脚步不断加速，对应用型软件的开发和测试效率提出了更高要求。如何快速响应市场需求，在保证产品质量的同时提高软件研发效率？是大多数企业的开发、测试人员面临的挑战。在软件开发的流程中，测试人员的角色格外关键，同时担负着提升效率和确保质量两项重任。测试工作主
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人工智能已成为现代科技领域的重要组成部分，但一项最新分析警告，AI的电力消耗正迅速飙升，将在不久的将来消耗与一个国家相当的电力。荷兰阿姆斯特丹自由大学的数据科学家AlexdeVries最近在期刊《Joule》上发表的一项研究中指出，到2027年，AI数据中心的电力需求可能达到每年850至1340万亿千瓦时。AI领域的可持续发展需要更多的创新和关注，以应对不断增长的电力需求。
做小红书除了“抄”对标选题外，有没有方法去创作新的选题?刚开始做小红书，我总是建议先从模仿对标开始，如对标写5点，你写6点，做到“人有我全”，本质上就是纵向营销，穷尽延长所有选项。一、什么是纵向营销?菲利普·科特勒《水平营销》写到当一个品类出现时。就是如何利用水平营销做选题。
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9月23日消息，据英国媒体报道称，印度试图与月球着陆器和月球车取得联系，但是到目前为止还没有收到任何信号。当地时间9月2日，印度月船3号”探测器携带的普拉吉安”月球车已经完成探索任务，在关闭有效载荷后进入休眠模式。月球南极附近的夜间温度通常会降到零下200摄氏度到零下250摄氏度，电池并没有设计在这种极端温度下运行或储存。有专家指出，由于月球车设计水平有限，唤醒成功的概率可能不高。印度空间研究组织（ISRO）也提前预告，希望我们能够唤醒月球车，否则它将作为印度的月球大使永远留在那里。”印度月船3号”于7月14日发射
OneTrust是信任情报领域的市场领袖，他们在最新的TrustWeek活动中推出了一系列创新技术，旨在帮助组织管理信任计划的复杂性，更好地理解和激活数据，降低风险，协作跨数据孤岛，以及超越合规性。这些创新功能涵盖了隐私和数据治理、GRC、道德与合规性，以及ESG和可持续发展。-改进的洞察仪表板和问答驱动的小部件，帮助客户发现计划洞察，跟踪计划成功和识别瓶颈。
在第十四届全球移动宽带论坛上，华为高级副总裁、运营商BG总裁李鹏表示，大模型为代表的AI应用发展带来对智能算力的爆发式需求。李鹏在题为《加速5G商业正循环，拥抱更繁荣的5.5G》的讲话中表示，「5G已经走在商业成功的正确道路上5G-A是5G发展的自然选择」。随着网络流量模型的变化，网络需要「内生智能」，持续提升自动化、智能化水平。
ABBYY最新发布的智能自动化状况报告揭示了人工智能领域的最新趋势，尽管当前的经济状况对企业支出构成挑战，但AI投资却飙升了80%以上。报告的调查对象包括美国、英国、德国和法国的IT领袖，他们的见解为我们带来了有关AI优先事项和经济影响的重要信息。营销、产品开发、销售和物流等影响收入的业务正在成为压缩的三到五年AI路线图中的主要关注点。
【新智元导读】麦肯锡AI报告发布，生成式AI进步飞快，经济效益巨大，未来不可小觑。麦肯锡重磅报告发布!核心结论就一句话:AI达到人类水平的时间会比想象中要快，中位预测是2030年前。这篇报告全面观察了生成式AI大爆发对我们社会的重大影响。
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硅基智能是一款数字化虚拟人与 AI 技术相结合的产品，主要应用于智能交互领域。其主要优点包括领先的 AI 技术、智能交互体验、商业化场景应用等。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。
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