最近,在上海人民广场地铁站惊现疯狂动物城梦幻联动。乘客只需花费3元就能在上海地铁里穿梭疯狂动物城。
穿梭在1/8号线转2号线的换乘通道内,乘客仿佛置身于《疯狂动物城》的世界,甚至有人戏称看到了“照妖镜”,体验着与动画中角色的奇妙重合。路过的行人纷纷掏出手机记录下这美妙时刻,两边乘坐扶梯的人们相映成趣,仿佛镜子一般。
此外,9、11号线的换乘通道里也出现了满屏《疯狂动物城》预热视频,吸引了不少人前去打卡。这种神同步的梦幻联动让人分不清现实和动画,让网友感叹上海地铁的创意和趣味性。
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曾经出现在银行、外企、快消等领域的AI面试官,正在渗透到更多的行业。一位应聘酒店前台客服岗位的应届毕业生告诉Tech星球,虽然已经接到通知去线下面试,但她仍需去完成企业发来的AI面试。除了AI偏见、公平性等议题的讨论,让AI面试与应聘者之间实现更多信息互通,成为很多求职者当下的诉求,他们希望有更多知情权,能收到一份AI面试的结果与反馈,也让AI面试结果更加令人信服。
这是一场视频面试,屏幕上是一位AI生成的面试官。它问:“你的简历中提到过某个活动,请讲讲你在其中扮演了什么角色?”和以往面试中会打量你的真人不同,这位面试官的肢体动作尚带一些机械感,于是你没那么紧张了。AI助力招聘行业的路还有很长。
有关“第一批甘露寺在逃打工人提前还俗”的新闻引起了社会的广泛关注和讨论。这些曾经选择离开高压职场环境,前往寺庙寻求心灵宁静的打工人,现在已经选择回归社会,重新面对世俗的生活和工作。社会各界也应关注打工人群体的心理健康和职业发展需求,为他们提供更多支持和帮助。
4月1日,日本天皇德仁的独生女爱子公主在完成大学学业后,迎来了她人生中的第一份工作。爱子公主被分配到了“青少年与志愿者部门”,正式开启了她的职业生涯。她的姑姑、德仁天皇的堂妹瑶子公主也曾在日本红十字会工作过。
“公园20分钟理论”在社交平台上受到关注的现象。每天在户外待上一小段时间能够让人更快乐,即便是不做运动,只是每天到公园待上20分钟也能让状态更好。强调长期压力需要及时寻求专业心理帮助。
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型,对于打工人来说简直不要太方便。上海AILab,香港中文大学等研究机构提出的InternLM-XComposer2-4KHD模型让这成为了现实。IXC2-4KHD将多模态大模型支持的分辨率提升到了4K的水平,研究人员表示目前这种通过增加切块个数支持更大图像输入的策略遇到了计算代价和显存的瓶颈,因此他们计划提出更加高效的策略在未来实现�
今日,王传福坐地铁参加北京车展”的话题,登上了网络热搜,引起网友关注热议。一网友发文称,坐15号线去车展路上碰到比亚迪老总王传福了,大佬一路都在专注看手机,没好意思打扰。云轨车辆也是跨座式单轨,相较于地铁,云轨具有建设周期短、成本低、对周围环境影响小等多种优点。
广东深圳的一名男子因猪肉生意失败,欠下40余万元债务被起诉。由于无力偿还巨额欠款,法院通过调解,提出了一个创新的解决方案:让该男子到原告的屠宰场工作,通过劳动来偿还债务。也有观点认为,这起事件凸显了小微企业在经营过程中面临的风险,以及法院在处理债务纠纷时的灵活性和创新性。
4月13日,一段视频引发热议,展示了一间面积约5平米的出租房,内部设计极其狭小,卧室与卫生间相连,马桶后边就是床。发布视频的中介公司表示,月租300元的房子当天就被租出去了在网络平台上发布的500个不同类型的租房短视频也很受欢迎。对于这种现象,一些网友认为是人口过多所致,另一些则呼吁应提供更多廉租房,给那些艰苦打拼的人一个居住机会。
快科技4月11日消息,有网友晒出了图片,显示已经有人开始使用小米SU7车辆在滴滴上接单了。据反馈,有网友已经在滴滴平台上成功打到了小米SU7车辆。从截图来看,这位司机已经完成了两单订单。一些网友感慨称,无论这位司机是否真的在使用小米SU7来做网约车,目前来看话题度已经相当高,而且关注度也非常高。还有网友喊话雷军,加快生产小米SU7速度,这样可以能提前�
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
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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。
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