经纬中国张颖20日发文称,“特别特别讨厌扫码点菜,一般碰到会直接拒绝或者老老实实滚蛋换餐厅,没有一丝纠结。”
张颖表示,国内用户对隐私的不敏感他不吃惊,但又很吃惊。
对此,有网友表示,自己是社恐患者, 太爱扫码点餐,还避免了反复和点菜员确认是否点上的效率问题。
也有网友表示,扫码点单可以,还要关注一堆公众号手机号登陆,就完全是耍流氓。
更有网友翻了经纬的投资记录,称“如果所有人都跟你一样注重隐私,那你投的公司靠什么增长?”
(举报)
经纬中国张颖20日发文称,“特别特别讨厌扫码点菜,一般碰到会直接拒绝或者老老实实滚蛋换餐厅,没有一丝纠结。”
张颖表示,国内用户对隐私的不敏感他不吃惊,但又很吃惊。
对此,有网友表示,自己是社恐患者, 太爱扫码点餐,还避免了反复和点菜员确认是否点上的效率问题。
也有网友表示,扫码点单可以,还要关注一堆公众号手机号登陆,就完全是耍流氓。
更有网友翻了经纬的投资记录,称“如果所有人都跟你一样注重隐私,那你投的公司靠什么增长?”
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今天,话题调休”冲上微博热搜第一名,与调休相关的话题iPhone闹钟不会识别调休”也上了微博热搜。清明假期结束后,今天虽然是星期日,但由于调休安排,今天也是工作日,使得本周需要连续工作6天。值得一提的是,下一个节假日是劳动节,从5月1日至5月5日,共放假调休5天4月28日和5月11日则需要正常上班。
4月5日,河北邢台一女子发布视频,对某景区厕所的设计表达了强烈的不满,形容其为“门当户对”,觉得十分尴尬。从视频中可以看到,这个景区的男女厕所并非传统的分开设计是共用同一空间,面对面排列,中间没有设置任何隔板。景区在设计公共设施时应该更加注重人性化,尊重使用者的隐私。
在火车上发生了一件引人关注的事件,一位七十多岁的阿姨因卧铺车厢内的年轻乘客在床铺前挂起帘子大发雷霆。这起事件被拍摄成视频并引发了广大网友的热烈讨论。她万万没有想到的是,这两个年轻人的做法竟然得到了广大网友的一致赞同和支持。
近日,一段视频引发了网友的关注。一位阿姨拍摄了两位年轻人在卧铺车厢挂帘子不让一位70岁的老人坐的情景,引发了网友的围观和热议。在这种情况下,中国铁路12306客服表示:没有明确规定不能使用,在不妨碍其他乘客的情况下可以使用。
日前,有网友发布视频吐槽年轻人卧铺挂帘子不让坐,视频很快引起网友热议。一阿姨对在下铺挂帘子的年轻人进行拍摄,并称不让一位70岁的老人坐下,这位阿姨还呼吁网友们评评理。中国铁路12306客服回应称,没有明确规定不能使用围挡,不影响其他旅客情况下可以使用,但需要跟各位旅客协商好。
“AI刘强东大佬下场直播秀”的消息相信大家都知道了。4月16日18点18分,刘强东AI数字人在京东App开启直播首秀,品类包括粮油、农产品、宠物用品等。不是那种用一张照片生成的数字人是逼真度赶超“东哥”的分身数字人。
一位非全职旅游博主“大师兄的表哥”因拍摄“国外旅游打假视频”一个月涨粉196万,让他全网爆火!他的视频作品不加滤镜、不找角度,完全凭一己之力“干翻了”国外文旅。很多网友看完视频后,完全没有了去国外旅游的欲望。无论是打假类还是主流旅游账号,最终能否成功变现并持续运营,都取决于内容的质量、创新性以及与观众的互动和信任建立的。
你是否会遇见过想要给图片角色换个背景,但是AI总是搞出「物非人也非」的效果。即使在Midjourney、DALL・E这样成熟的生成工具中,保持角色一致性还得有些prompt技巧,不然人物就会变来变去,根本达不到你想要的结果。显然这次PixVerse使用技能是「一致性」。
没想到,大也有大的痛苦!今天,数码博主搞机Time”吐槽到:严肃批评一下小米SU7的前备箱设计,你搞这么大干嘛?害我装满花比别人多花几百块。”他分享的图片显示,一束庞大的玫瑰花束完美地填满了小米SU7宽敞的前备箱,与车身的霞光紫色相映成趣,营造出一种非凡的浪漫氛围。结合后备箱,这些车辆的空间利用率和灵活性显著高于传统的燃油车。
日前,华为正式宣布P系列升级为Pura系列,首款机型定名为华为Pura70系列,也就是原本的P70系列。自从官宣之后,很多网友在10:08、12:08、18:08这三个华为惯用的新品开售时间蹲守官网,但目前没有任何动静。结合种种信息来看,华为Pura70系列很可能会在4月18日的12:08分上架开售,感兴趣的朋友记得的关注。
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。
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。
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