在孵化诸多创新项目的同时，Google也会根据盈利情况关闭大量项目。被网友调侃的Google“关门部”再次出动了，这次是 Measure 应用程序。这是Google最早的移动 AR 应用程序之一，当时移动 AR 还没有风靡全球。
Google实际上可能是最早推动将手机用于AR和VR的想法的公司之一。五年前，Google和联想试图在一些商业产品中推动这个当时被称为Project Tango的想法，包括一个巨大的手机和一个平板电脑。
正如名字的字面意思一样，Measure 应用可以利用摄像头的取景器画线来测量物体长度。尽管这听起来很神奇，但它并不总是准确的，但在没有适当的测量时，至少可以提供粗略的估计。
尽管仍被列在Google的AR和VR体验网站上，但Measure AR应用已不存在于Google应用商店。对于那些仍然安装了该应用的人来说，该应用仍然可以使用，但如果你之前删除了它，你将不再能够找到它，甚至无法重新安装它。
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MuseV是一个基于扩散的虚拟人类视频生成框架，支持无限长度生成，使用了一种新颖的视觉条件并行去噪方案。已经发布了在人类数据集上训练的虚拟人类视频生成模型。开发团队表示，未来将发布MuseTalk，一个实时高质量的嘴型同步模型，可以与MuseV一起作为完整的虚拟人类生成解决方案。
有小米SU7的车主发现，尾翼设定为关闭，每次启动时还会自动打开，这是正常的吗？小米汽车回应道：是正常的。此时会限制尾翼关闭，等待150s后会退出防玩保护模式。
在视频分割领域，SegmentAnything模型被用于探索新的视频对象分割技术。研究团队测试了两种不同的模型，旨在结合SAM的分割能力和光流技术的优势，以提高视频分割的性能。具体的技术细节、模型性能指标以及未来的研究方向尚未详细公布，但这些初步的研究成果已经为视频分割技术的发展提供了新的方向和可能性。
网上车市旗下“智电出行”官微发布了一份郑重的道歉声明，就近期提前发布小米SU7试驾视频的行为向小米公司表示诚挚的歉意。网上车市受邀参加了小米SU7的试驾活动。他同时强调了规则意识和担当精神的重要性，并希望厂商和媒体能够协同发展，实现共赢。
小米公司发言人表示，我们关注到一用户在社交平台发布小米SU7Max提车两天前保险杠掉漆的视频，经核实，该用户视频中存在失实的内容。这位用户并非小米SU7Max首任车主，也并非提车两天。值得一提的是，雷军今天还公布了小米SU7锁单量，截止4月20日，锁单量超过了7万辆，预计小米全年交付目标会超过10万辆。
快科技4月10日消息，小米汽车今日晚间，发布了小米SU7答网友问（第十三集）。有网友询问，小米SU7有车内摄像头吗，能否关闭不让拍摄保护隐私？对此，小米汽车介绍，在方向盘和仪表屏之间有一颗用于驾驶员状态检测的摄像头。当检测到驾驶员闭眼、扭头、哈欠、使用手机接打电话等疲劳或分心行为时，系统会通过语音播报、中控屏弹窗等形式，提醒驾驶员注意安全驾驶。不过，该系统仅在车机本地进行行为判断和提醒，图像数据不会记录或对外传输，充分保护用户的隐私安全。如果不需要驾驶员疲劳/分心提醒功能的话，可以在中控屏的设置”-驾驶偏?
谷歌今天发布了一个名为ObjectDrop的图像局部重绘项目，其效果令人印象深刻。这个项目成功模拟了物体对场景的影响，包括遮挡、反射和阴影，实现了逼真的物体移除和插入。这一成果对于图像处理和计算机视觉领域来说，是一个重要的突破。
快科技4月18日消息，在今天下午的抖音直播中，雷军回答了网友关心的热门问题。对于小米会推出SUV吗”的问题，雷军答道：（这些问题）都无法回答，因为有些东西还要保密。”不过对于越野车，雷军明确表示目前没有越野车的计划。虽然雷军并未直接回应，但推出SUV是大概率事件。毕竟雷军曾放话，小米汽车要通过15到20年的努力，成为全球前五的汽车厂商。”单纯的轿车�
日前，小米汽车发布小米SU7答网友问第四集，回答了后备厢尾门有没有防夹功能等热门问题。小米SU7尾门全系支持电动开启/关闭，并且带有防夹功能。前备箱容积也有105升，远超特斯拉ModelS的86L，也超过了保时捷Taycan的84L。
今天雷军发布微博称，目前小米SU7的产能和交付速度正在快速提升，标准版和Max已经提前交付。在北京车展上，将会详细介绍小米的产能和交付计划。同时李斌也稍微诉了下苦，称SU7定价太猛了，后边自家的乐道都不好定价了。
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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。
