《Hitalk让你流利说英文，向“哑巴英语”Say Goodbye》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
英语口语教育领导品牌Hitalk认为其中的原因归咎于国人学习英语的方法略有偏颇...
专注于成人英语口语教育的Hitalk应运而生，Hitalk针对性的设置了“课件基础课+外教口语”的课程模式，稳固基础的同时不断口语化练习，口语水平在日积月累下自然稳固提高...
Hitalk效果怎么样?实景演练教学模式有效果吗?众所周知，判断英语口语学习方法的好坏，主要是看使用英语沟通和在与人交流中的表现，而Hitalk所提倡的实景演练教学就是在帮助学员制造语境，培养学员的英语语感，不断提升学员的口语表达能力...
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站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:Meta 近日宣布，将在其旗下社交媒体平台 Facebook 和 Instagram 上标记 AI 生成的内容，以提高内容透明度。这一变化将从五月开始实施。据悉，AI 生成的用户内容将带有“Made with AI”（由 AI 生成）的标签，以为其他用户提供更多的背景信息。此举旨在改善用户对内容的理解，并增加透明度。根据 Meta 的声明，AI 修改的内容将通过“检测行业共享的 A
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:Stability AI在最新的Stable LM2模型更新中，宣布将参数增至120亿，以提升性能与可访问性。该更新为用户提供了更强大、更精确的文本内容生成能力。Stability AI指出，该模型在特定基准测试下表现优异，超过了Llama270B等更大型模型。新的Stable LM212B模型包括基础版本和经过指导调整的变体，旨在增强七种语言（英语、西班牙语、德语、意大利语、法�
StabilityAI在昨晚发布了其最新的代码模型升级版本——StableCodeInstruct3B。这一开源项目是继之前工作的延续，暗示着SD3模型的开源发布应该能够顺利进行，尽管后续模型的发展情况还不太明朗。StabilityAI的这次更新为代码生成和其他软件工程相关任务提供了一个强大的工具，同时，也为其商业模式开辟了新的可能。
MutableAI是一款创新的工具，它通过将GitHub代码库自动转换成易于理解的维基文档，极大地提高了代码的可访问性和透明度。这项服务不仅对开发者有用，也使得非专业人士能够更好地理解和参与到项目中来。目前还有限时优惠活动，使用优惠码XDOT COM，用户可以以每月1美元的价格享受MutableAI的服务，这对于预算有限的开发者或小型团队来说是一个巨大的吸引力。
著名开源大模型平台Stability.ai在官网正式发布了音频模型StableAudio2.0。这一版本支持用户通过文本或音频生成多种类型的高质量音乐，时长可达3分钟44.1kHz。随着Stability.ai不断推出新功能和技术，用户可以期待更多高质量、多样化的音乐生成体验。
生成式AI明星StabilityAI的热门文本到图像生成模型StableDiffusion所需的大规模GPU集群似乎也部分导致了前首席执行官EmadMostaque的失败-因为他找不到支付这些GPU的方法。根据引用公司文件和数十位知情人士的详尽报道，据称这家英国模型构建公司的极高基础设施成本耗尽了公司的现金储备，导致截至去年十月时，公司只剩下400万美元。计划将其在CoreWeave的GPU容量转售给风险投资公司
在第27届哈佛中国论坛上，周鸿祎开玩笑地调侃了雷军的英语水平。他表示自己选择用中文演讲，因为相较于雷军的英语水平，他的水平稍微高一点，开玩笑地说自己的英文只比雷军说的Areyouok，thankyou”略好一些。在小米SU7发布后，他连续发表评论表示要向小米学习，并对自己投资的哪吒汽车表示遗憾，觉得虽然有好车但却不会宣传。
StabilityAI开源了小体量预训练模型StableCodeInstruct3B。StableCodeInstruct3B是一个基于StableCode3B的指令调整编码语言模型。值得一提的是，StableCodeInstruct3B现在可以通过StabilityAI会员资格用于商业目的。
iQOO近日宣布，其最新的手机产品iQOOZ9Turbo和iQOOZ9系列将采用全新的144HzC8护眼屏。这款屏幕具有出色的显示效果，局部峰值亮度高达4500尼特，是该系列迄今为止最好的OLED屏幕。iQOOZ9Turbo还配置有全新的独立显示芯片，是同级别唯一一款双芯性能的智能手机.据悉，iQOOZ9Turbo将于4月24日正式亮相。
英国AI公司StabilityAI宣布裁员20人，占其员工总数的约10%。该公司刚刚宣布扩大其旗舰模型的使用范围。这起案件将很快在英国进行审理。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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