苹果已经官宣,将在7月26日关闭“我的照片流”(My Photo Stream)服务,并推荐现有用户尽快迁移到“iCloud Photos”服务上。6月26日开始,不再接受用户上传照片到“我的照片流”;在保留30天之后,于7月26日正式关闭。
据了解,“我的照片流”是苹果于2011年推出的免费服务,用户可将过去30天的图像(最多1000张)上传到iCloud平台。
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苹果公司在欧洲市场正面临新的监管挑战,其焦点集中在系统应用的卸载问题上。欧盟官员已明确表示,苹果公司尚未符合《数字市场法案》中关于允许用户轻松卸载包括照片在内的系统应用的要求。在应对监管挑战的同时,苹果公司还需要寻求新的商业模式和收入来源,以确保其在欧洲市场的竞争力和盈利能力。
在华为的第21届分析师大会上,副董事长兼轮值董事长徐直军宣布了一项雄心勃勃的计划:在一年内将5000个常用手机应用全面迁移至鸿蒙操作系统。希望在2024年之前,在中国市场将99%以上手机使用时间占比的5000个应用完全迁移到鸿蒙原生操作系统上,以实现操作系统和应用生态的统一。通过昇腾处理器、CANN和MindSpore,华为希望能够让企业和开发者能够训练所有大型模型,并完成所有的推理工作。
小米SU7已经交付了首批车型,有用户反馈称目前对于苹果用户的支持还不完善,比如CarPlay还未上线。小米汽车官方在最新的问答回复中表示,无线CarPlay很快将通过OTA远程升级的形式为大家推送。后排扩展屏功能甚至还支持iPad其他很多国产车机都为了自己生态坚决不开放苹果的CarPlay等。
柏林照片分享社区EyeEm在去年被西班牙公司Freepik收购后,正在采取一项引发争议的举措-将用户上传的照片用于训练人工智能模型。EyeEm最近通过电子邮件通知用户,它正在其条款和条件中添加一项新条款,授予其"训练、开发和改进软件、算法和机器学习模型"的权利。开放社交网络Pixelfed已明确表示,它永远不会使用用户图像来训练AI模型,并以此吸引EyeEm的用户。
Claude3模型家族是Anthropic推出的下一代AI模型,包括Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus三个不同能力的模型。这些模型在多种认知任务上设立了新的行业基准,提供从即时响应到复杂任务处理的不同选择。要了解更多关于Claude3的信息,欢迎访问官方网站。
AI PC是今年最火的话题之一,当然,AI PC也会给我们带来生产力质的提升。联想将于4月18日发布的AI智能体,无疑成为了消费者乃至业界关注的焦点,这也将极大地满足很多人对AI的好奇心。从工作生活来讲,在以往的工作中,许多需要自己搞定的任务,未来都可以交给AI智能体进行完成,这将给我们带来极大的便利,复杂的工作简单化,简单的工作AI完成。有了智能体的存在,�
之前仅限于Pixel设备和付费订阅者的人工智能驱动的照片编辑功能,现已免费向所有GooglePhotos用户开放。这些功能包括MagicEraser、PhotoUnblur、肖像光等,让用户能够更方便地编辑和优化照片。这也反映了科技公司在人工智能应用于日常生活场景方面的不断探索和创新。
在计算机视觉和图形学领域,材质迁移技术一直是研究的热点之一。牛津大学、StabilityAI和MITCSAIL的研究团队共同开发了一种名为ZeST的创新方法,它能够在无需任何先前训练的情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。研究团队将继续探索如何将ZeST扩展到更广泛的应用领域,并进一步提升其性能和效果。
EMO终于上线通义APP,开放给所有用户免费使用。把一段音频、一张照片输入AI模型,就能让图中人物开口唱歌说话,让奥黛丽赫本唱《上春山》、陶俑仕女说英文RAP、爱因斯坦说中文段子。通义大模型正在成为越来越多用户的超级AI助手。
随着全球化不断深入,国际间的资金流动变得愈发频繁作为支撑这一庞大体系的关键基础设施之一,货币服务扮演着举足轻重的角色。在这个背景下,DECODE集团旗下DecodeDigitalMarketsUSAInc凭借前瞻性的战略眼光与坚实的行业基础,通过了严格的审核程序,赢得了这场重要战役。期待DECODE集团在未来释放更大的潜能,为投资者带来更安全、稳健的金融服务与投资选择,为全球金融市
EmojiTell是一个创新的在线服务,可以将文本翻译成表情组合,增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发,旨在通过表情符号的力量,让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序,可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字,并根据父母的喜好进行学习,为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别,然后选择以下两个选项之一:名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好,并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持,包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等,帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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