在吉尼斯世界纪录的官网上，一条令人瞩目的新纪录昨日被正式更新。一只来自温州的可爱小猫咪“包子”，凭借其惊人的12. 85 秒成绩，成功刷新了“猫咪最快完成 10 米滑板滑行”的吉尼斯世界纪录。值得一提的是，这一壮举也使“包子”成为了该项目的首位纪录创造者。
据了解，这只名叫“包子”的美短猫咪年仅 1 岁 8 个月大，它的表现无疑给中国宠物界带来了极大的骄傲。在此之前，吉尼斯世界纪录的猫类奖项中鲜少出现中国纪录保持者的身影，但“包子”的这次表现无疑打破了这一局面，为中国宠物界赢得了荣誉。
“包子”的主人是一位资深的宠物训练师，最初他并没有打算训练猫咪滑滑板，甚至买“包子”的初衷只是为了捉老鼠。然而，一次偶然的机会，他发现“包子”对滑板训练产生了浓厚的兴趣，喜欢看自己给宠物犬训练滑滑板。于是，他决定尝试对“包子”进行滑板训练。
随着滑行技术的不断提高，“包子”的滑行速度也越来越快，最终创下了这一令人瞩目的吉尼斯世界纪录。
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博主厂长是关同学爆料，华为Mate70系列预计在10-11月登场。该机标配豪威集团OV50系列传感器，同时首发全新的麒麟芯片，预装最新的纯血鸿蒙系统。在苹果iOS、谷歌安卓之外，第三大操作系统正在加速生成，研究机构TechInsights曾预测，鸿蒙将在2024年取代苹果iOS成为中国第二大智能手机操作系统。
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北方的夏日阳光异常炽烈，多地陷入高温的炙烤之中。在这样的天气里，河南平顶山的一位女士在清晨醒来后，意外地发现自家阳台上养殖的虾群竟然“变红了”。也呼吁大家关注环境保护，减少温室气体排放，共同为地球创造一个更加宜居的环境。
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Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式，以图文、动画、视频、语音等多样化内容，使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识，还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术，适合各种背景的学习者，旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎，它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息，提供直接、精准的答案，并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
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VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
Dream Machine是由Luma Labs开发的一款先进的人工智能模型，旨在快速从文本和图片生成高质量的、逼真的视频。这个高度可扩展且高效的变换模型直接在视频上训练，使其能够产生物理上准确、一致且充满事件的镜头。Dream Machine AI是朝着创建通用想象力引擎迈出的重要一步，使每个人都能轻松访问。它可以生成带有平滑动作、电影质量和戏剧元素的5秒视频片段，将静态快照转化为动态故事。该模型理解物理世界中人与人之间、动物和物体之间的互动，允许创建具有极佳角色一致性和准确物理的视频。此外，Dream Machine AI支持广泛的流畅、电影化和自然主义的摄像机运动，与场景的情感和内容相匹配。
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Masked Diffusion Language Models (MDLM) 是一种新型的语言模型，它通过遮蔽和扩散机制来生成高质量的文本数据。MDLM 通过改进的训练方法和简化的目标函数，提高了遮蔽扩散模型的性能，使其在语言建模基准测试中达到了新的最佳状态，并接近自回归模型的困惑度。MDLM 的主要优点包括高效的采样器、支持生成任意长度的文本，以及在长程依赖和可控生成方面的优势。
