皮皮虾我们走是什么梗什么意思?表情包太搞笑了!
不知道大家发现没,这几天微博和朋友圈已经被“皮皮虾表情包”刷屏了,莫名其妙就火了!有科普称“皮皮虾我们走”,算是游戏界的两个梗“皮皮虾”和“XXX我们走”衍生出来的新梗。
网友恶搞英乙队队徽:皮皮虾我们走 英文名都有了
最近一组皮皮虾的表情包在网络上非常流行,网友们更是脑洞大开、疯狂飙车,探索各种皮皮虾的打开方式。一支英乙队因其队徽是一只虾而难逃恶搞。
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不知道大家发现没,这几天微博和朋友圈已经被“皮皮虾表情包”刷屏了,莫名其妙就火了!有科普称“皮皮虾我们走”,算是游戏界的两个梗“皮皮虾”和“XXX我们走”衍生出来的新梗。
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今晚,小米汽车在北京举行了一场备受关注的发布会。在这场发布会上,小米创始人雷军邀请了造车新势力理想汽车创始人、董事长李想,蔚来创始人、董事长李斌,小鹏汽车创始人、董事长何小鹏以及长城汽车董事长魏建军等汽车行业大佬出席。雷军还表示,小米SU7标准版在CLTC工况下的综合续航里程达到了700公里SU7Max的续航里程更达到了810公里,搭载宁德时代麒麟电池,成为国内唯一实现2秒级零百加速和超过800公里续航的纯电动汽车。
新仙剑电视剧《又见逍遥》中,阿奴登场,瞬间就变成了个菜鸟,登上热搜。阿奴感觉南诏实在太无聊了,于是想暗地里溜到中原去玩一下。
在北京的瞩目下,小米汽车盛大举行了其备受期待的发布会。在这场发布会的舞台上,小米的创始人雷军不仅吸引了众多目光,更邀请了多位汽车行业的重量级嘉宾——理想汽车的李想、蔚来的李斌、小鹏汽车的何小鹏以及长城汽车的魏建军,他们并排坐,成为了现场一道独特的风景线。这场发布会不仅展示了小米汽车的实力,更让人们对未来电动汽车市场充满了期待。
小米汽车副总裁李肖爽近日分享了一张广受热议的表情包,并幽默表示:据说这是小米SU7车主出门的表情,叫小米SU7车主出门belike”。这张表情包生动地捕捉了小米SU7车主的骄傲和自豪感,甚至带有一丝得意洋洋的情绪。《亮剑》之所以成为热门剧集,除了主角性格鲜明、剧情跌宕起伏外有这些普通却不平凡的配角们的贡献。
南京大学和腾讯的研究人员开发了一种名为StableDrag的新型基于AI的图像编辑方法,允许元素轻松移动到新位置,并保持正确的透视,根据他们的论文。该方法基于近期AI图像编辑的进展,如FreeDrag、DragDiffusion和Drag-GAN,并在基准测试中取得了显著更好的结果。苹果正在采用不同的操纵方法,MGIE使用文本提示添加、删除或更改对象无需选择特定区域。
东方甄选针对网络上流传的关于其自营南美白虾二氧化硫超标7倍的不实言论,进行了正面回应。东方甄选在声明中明确表示,这些谣言严重损害了公司的商誉,同时也给部分客户带来了困扰。只有通过持续的努力和改进,才能赢得客户的信任和支持。
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【新智元导读】OpenAI机器人理解力虽强,却无法进行非语言交流。哥伦比亚大学华人团队打造了全新的机器人Emo,不仅可以提前预测和模拟人类表情可以进行眼神交流。他是哥伦比亚大学的博士生,专注于机器人和机器学习的研究。
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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。