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随着互联网技术的飞速发展和普及,我们正迎来一个“互联网灵活就业”的全新时代。在这个时代,数字经济蓬勃发展,政府也出台了一系列政策来支持和鼓励这一趋势。随着数字经济的不断发展和深入应用,新工宝有望引领更多行业走向“互联网”的新时代。
经历过一个月的人潮汹涌后,开封王婆版“非诚勿扰”暂时告别了武侠城的舞台。4月3日,@开封王婆向粉丝们请了病假,表示最近精神、身体,特别是嗓子出现了一些小问题,需要休息一段时间。”真诚和尊重就是必杀技。
在今天的首届超算互联网峰会上,国家超算互联网平台正式上线,成为支撑数字中国建设的高速公路。国家超算互联网计划在各算力中心之间形成高效数据传输网络,并构建全国一体的算力调度网络和面向应用的生态协作网络。更要构建和完善全国一体的算力调度网络和面向超算应用的生态协作网络,连接供需、拓展应用、繁荣生态,打造国家先进算力底座,为数字中国建设�
互联网总是充满无限的创新可能,新的业界领军者正悄然崭露头角,或将与抖音争夺新的互联网用户增长点。抖音自2016年9月以来迅速崛起的互联网头部应用,以视频娱乐自媒体为主的形式占据了互联网的半壁江山。然而,在互联网的广阔天地中,创新永远不缺少机会。近期,一款名为“千行赏金”的APP在互联网年轻用户群体中异军突起,备受年轻用户青睐,让人看到了互联网
“趁着父亲沉迷钓鱼,英国归来的二叔,迅速执掌大权,把我流放到新疆分公司......”近日,一位企三代的自制“短剧”——“毛巾帝国”在抖音上火了。在短剧第二集“播出”后,这位企三代的抖音账号——@毛巾少爷,在三天内就涨了5.9万粉,累计播放量超百万。这些接班人的IP故事仍将继续,不知道下一个出圈的会是谁?你喜欢哪位“继承者”,欢迎留言讨论。
上市公司的年报,是观察公司经营的一扇窗。随着互联网大厂陆续公布2023年年报,更多信息浮出水面,我们得以了解大厂最真实的一面,发现一些有趣的结论。比如,腾讯是中国最赚钱的互联网公司;阿里是账上现金储备最多的公司;京东的员工人数最多,公司收入最高,但利润率极低;网易赚钱最舒服,经营相当稳健;拼多多人效最高,员工数量只有美团的七分之一,但创造的收
快科技4月21日消息,还还记得你第一次上网聊天时的兴奋吗?还记得你第一个网友吗?还记得自己第一个网名”吗?日前,中国接入国际互联网迎来30周年纪念日,多位互联网大佬齐聚中国互联网30周年发展座谈会”。据中国互联网协会公众号,4月20日是中国全功能接入国际互联网30周年的日子,该协会在北京召开了中国互联网30周年发展座谈会”。据了解,腾讯CEO马化腾、小米CEO雷军、搜狐CEO张朝阳、360创始人周鸿祎等互联网企业负责人参加本次座谈会。值得一提的是,周鸿祎在微博晒出了会议现场照片,照片中马化腾与周鸿祎微笑握手,马化腾还夸周
“中国有三个迪士尼,一个在香港,一个在上海有一个在成都。”网友们戏谑,一个叫诺米的Rapper,用一句“谢帝谢帝,我要diss你”就成功构建了一座迪士尼。
财报季刚结束,翻看各互联网公司2023年财报,“盈利”成了大家共同的主题词。大约两年前,互联网大厂纷纷降本增效、战略聚焦主业,如今成效显著——盈利成了核心,广告这一现金牛业务的关键性也就再次被凸显了出来,成为判断企业是否稳健的重要指标。虽然消费市场仍充满变数,但更好的营销效果、更优质的线上经营环境都会更为明确。
互联网医疗与创新慢病管理服务模式的深度融合,已然成为医疗领域的前沿发展方向。方舟云康行政总裁谢方敏深谙此道,他指出,面对老龄化加剧、慢病年轻化趋势,慢病已成为当前社会亟待解决的重大公共卫生问题。方舟云康将继续以患者需求为导向,不断探索和完善互联网医疗在慢病管理中的应用模式,为构建更加完善的医疗体系贡献智慧和力量。
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。
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,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。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT,支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界,还拥有丰富想象力,具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性,面向未来,灵活架构将能够兼容更广泛的模态,进一步拓展多模态通用能力的边界。
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