专访红客裔云天:藏在智能珠宝里的大侠情怀
“2015年是智能穿戴行业淘汰出新的关键年份。”这个年份里,会淘汰大多数,但也会在风云际会中成就英雄。
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阿里巴巴已经设立了一支AI电商团队,目前正在研发一款名为“绘蛙”的AI电商产品,专注于为商家和达人提供创作支持。该产品目前正在针对部分淘宝商家进行邀请测试。这表明阿里巴巴对于AI电商领域的发展充满信心,同时也意识到了其竞争对手们的激烈竞争态势。
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近年来,我国的制造业转型势头强劲,高技术含量、高附加值的高新技术制造企业保持较快增长,不断助推我国制造业加速升级。联纲光电科技股份有限公司深耕光电信号传输领域16年,现旗下拥有6家子公司以及东莞总部生产基地、江西赣州生产基地、广西南宁生产基地、越南北宁生产基地,供应链资源遍布全球,现已荣获国家高新技术企业、国家 级专精特新小巨人企业等称�
根据NVIDIAGPU产品规划,GTX16系列显卡GPU已经于2024年第一季度全部停产,库存也已经全部分配给AIC厂商,卖完为止。根据渠道商预计,现有的GTX16系列库存大概只能维持1-3个月,然后就没有然后了。GTX1650非常特殊,先后有四个不同版本,最初是TU117核心搭配GDDR5显存,后续衍生出TU116、TU106核心版本,以及TU117核心搭配GDDR6显存,都是896个流处理器、4GB显存容量。
Hotshot-ACT1是一个由HotshotResearch开发的直接文本到视频合成系统,它能够生成高清晰度的视频,具有多种宽高比且无水印,提供引人入胜的用户体验。该系统通过使用大规模高分辨率文本视频语料库进行训练,以实现高保真度的空间对齐、时间对齐和审美质量。要了解更多关于Hotshot-ACT1的信息,请访问官方网站。
站长之家3月17日消息:GitHub的首席法务官ShelleyMcKinley一周以来日程繁忙。除了处理与其Copilot配对编程工具的相关法律问题外,欧盟新近通过的人工智能法案也为其带来了额外的工作负担。人们期待GitHub能如何借力上述事件继续前行。
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Make-Your-Anchor是一个基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架。它只需一段1分钟左右的视频素材就可以自动生成具有精确上身和手部动作的主播风格视频。该系统采用了一种结构引导的扩散模型来将3D网格状态渲染成人物外观。通过两阶段训练策略,有效地将运动与特定外观相绑定。为了生成任意长度的时序视频,将frame-wise扩散模型的2D U-Net扩展到3D形式,并提出简单有效的批重叠时序去噪模块,从而突破推理时的视频长度限制。最后,引入了一种基于特定身份的面部增强模块,提高输出视频中面部区域的视觉质量。实验表明,该系统在视觉质量、时序一致性和身份保真度方面均优于现有技术。
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Hoory提供了两种类型的AI助手,用于客户支持自动化。规则型助手遵循结构化的方法,使用动态流程图指导用户交互,而知识型助手则利用语言模型技术提供智能和情境相关的客户查询响应。用户可以根据需要选择和训练适合自己产品的AI助手。
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LMSYS Org 是一个组织,旨在使大型模型及其系统基础设施的技术民主化。他们开发了 Vicuna 聊天机器人,其在 7B/13B/33B 规模下可以印象 GPT-4,实现了 90% ChatGPT 质量。同时,还提供 Chatbot Arena 以众包和 Elo 评级系统进行大规模、游戏化评估 LLMs。SGLang 提供了复杂 LLM 程序的高效接口和运行时环境。LMSYS-Chat-1M 是一个大规模真实世界 LLM 对话数据集。FastChat 是一个用于训练、提供服务和评估基于 LLM 的聊天机器人的开放平台。MT-Bench 是一个用于评估聊天机器人的一组具有挑战性、多回合、开放式问题。
Alice App是一款桌面应用程序,提供与各种AI模型交互的最快GPT体验。用户可以选择市场上最佳模型,包括GPT-4、Vision、Perplexity、Claude和Groq,以及本地模型如Ollama。Alice App支持创建个人助理,专注于营销、销售、法律等任务,并能够与您的应用程序进行通信,执行命令。
ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。Jamba是目前该规模下唯一可在单GPU上支持14万字符上下文的模型,成本效益极高。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
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