《半夜梦到了淘宝死掉 且听我想到的5个原因》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：新手开网店信誉低怎么办？教你淘宝店铺提升信誉技巧方法Hi, 各位朋友大家好，我是大文网校的大文老师，许多新的淘宝网店是没有太高的信誉的，看着别人的成交量都非
（举报）
半夜梦到了淘宝死掉 且听我想到的5个原因
- 相关推荐
- 大家在看
-
【腾讯云】11.11云上盛惠！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
广告 -
彩民梦到号码买中三千多万？福彩回应：是真实发生的
4月4日，江苏福彩公众号披露了一则令人瞩目的消息。故事的主人公来自江苏徐州，这位彩民在购彩的前夜，居然在梦中预见自己购买双色球彩票中得大奖的情景。但请大家放心，我们的开奖过程始终都是公平公正的。
-
女子一天“狂炫”5个青团进医院 医生：消化不良 不能贪吃
一名女子因贪吃青团陷入健康困境，这引发了人们对这种传统小吃的重新审视。这位女子在一天内竟然狂吃了五个青团，随后便感到肚子胀满不适，频繁打嗝。只有保持适度的饮食习惯，才能真正享受美食带来的快乐。
-
男孩磕掉5颗牙老师把牙放鲜奶里：医生解释原因
在杭州的一所小学，一名男生不慎磕掉了5颗牙齿。在这个紧急情况下，班主任王老师迅速采取了措施。”这些专业的处理建议无疑为后续的治疗提供了重要指导。
-
雷军：没想到小米SU7海湾蓝这么火 创造了奇迹
小米董事长雷军今日发文称：真的没想到小米su7海湾蓝能这么火。这是蓝绿色之间的临界色，高饱和度的跑车色，能够有这么多人订购，估计也创了奇迹。最新报道显示，小米汽车上市就火爆，截至今天凌晨，小米SU7的锁单量已达到4万辆。
-
荐芯片战争早已打响，谷歌15个月打造首个TPU，欲和老黄平起平坐
在英伟达统治AI时代硬件的当下，谷歌的TPU却开辟了另一条道路。小编带你了解第一块TPU的前世今生，同时揭开TPU架构的神秘面纱。2013年，TPUv1与英特尔的HaswellCPU和英伟达的K80GPU进行了比较:时至今日，这个「临时赶工」的ASIC，已经不断完善和壮大，在英伟达的统治之下，开辟了另一条道路。
-
荐销量10w+，0.5元的“脑子”在淘宝卖疯了
你敲过电子木鱼吗?在陷入精神内耗时，敲电子木鱼，攒赛博功德，见机械如来，或者塔罗星相是Al佛祖、表情包上香?那你有听过爱因斯坦的脑子吗?打开淘宝，搜索“爱因斯坦的脑子”，其价格基本在0.01元至1元，卖家还对商品进行了分类:聪明脑、开心脑、考试脑、一夜脱单脑、一夜暴富脑等。商品介绍里写着:“拍下后自动长到你大脑上”。利用虚拟商品无形、便捷、创新的�
-
Domo AI新增乐高、美国漫画等4个风格 新用户可免费试用15个点数
DomoAI新增了乐高风格、美国漫画风格、彩笔风格、像素艺术四个新风格，并且为庆祝其推特账号粉丝超过1万，新用户可免费试用15个点数。DomoAI曾推出视频色度抠图功能，用户可将扣出的人物合成到新背景中。只需使用/move命令，用户就可以轻松地将自己的静态照片变成一个动态的视频。
-
江西这场堪比台风的大风如何形成 专家解释原因
近日，江西南昌突然遇到了强对流天气，这场堪比台风的大风是如何形成的呢？南昌受到飑线自西向东快速移动的影响，这个过程中局地可能会伴有下击暴流。一些老树干根基不牢，也有可能在大风天气中断裂，对行人造成危险，要提高警惕。
-
今天的含龙量超高！今年第二个“龙年龙月龙日龙时”到了
今天7时至9时，我们正式迎来本年度第二个龙年龙月龙日龙时。今年共会出现3次龙年龙月龙日龙时”，分别在4月10日、4月22日和5月4日的7时至9时。代表龙的时间也就是辰时，对应现代时间的七时至九时。
-
学到了：小米SU7的雨伞储物槽不止能放雨伞
小米汽车官方近日对小米SU7车型的雨伞储物槽进行了介绍。小米SU7配备了专门的雨伞储物槽，主副驾驶的前门板各设有一个，后排左右座椅下方也各自配备了一个雨伞槽。后排座椅下方的雨伞槽由于受到座椅骨架的限制，建议放置长度不超过300mm的三折折叠伞。
-
RAGFlow:开源的基于深度文档理解的RAG（检索增强生成）引擎
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:使用表情组合翻译器，让沟通更有趣且富有表现力。
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:一个开源的AI驱动搜索引擎，提供深入网络的答案。
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:深度学习工具链，用于生成你的数字孪生体。
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:一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。
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:构建能够根据指令浏览网页并和您对话的强大代理
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。
-
Infra Copilot:利用机器学习自动生成基础设施代码，提高开发效率。
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++:扩展LLaVA模型，集成Phi-3和LLaMA-3，提升视觉与语言模型的交互能力。
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:通过视频生成实现基于物理的3D对象交互
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:专注于提供HuggingFace模型免费加速下载服务的平台
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:一款由Gradient AI团队开发的高性能文本生成模型。
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: 是一个用于训练深度神经网络的库。
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-Chinese:构建最好的中文Llama大模型，完全开源可商用。
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:通过交互式3D生成技术，实现高质量且可控的3D模型创建。
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:结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
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:Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型，多语言支持，高效Transformer解码器架构。
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:一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架
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:为忙碌的准父母提供宝宝女孩和宝宝男孩的名字选择。
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:解锁个性化学习和考试成功，帮助学生制定个性化学习计划、记忆技巧等，支持IB、IGCSE、ICSE、文凭课程和大学学生。
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。
-
SNAPVID:是一款智能视频编辑工具，帮助用户快速剪辑、添加字幕和动画表情，提高视频的吸引力和互动性。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。