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沃卓斯基姐妹退居二线,挂名执行制作人,新片的编剧及导演岗位交给《火星救援》的编剧德鲁戈达德。戈达德凭《火星救援》拿过奥斯卡最佳改编剧本提名,他在导演领域也并非毫无建树,所执导的低成本惊悚片《林中小屋》收获诸多好评。新片编导德鲁戈达德实力不俗,他的职业生涯始于《吸血鬼猎人巴菲》,闯出名堂后又接下网飞的《夜魔侠》项目,同时也是《科洛弗档案》与《林中小屋》的编剧,后者是这位编剧的导演处女作。
根据最近发布的Android15DeveloperPreview2代码,一项隐藏特性被发现:检测用户是否正在使用手机,如果处于未使用状态,则自动关闭屏幕。默认情况下,在30秒内未使用手机时会自动息屏,再过5秒后会自动锁定屏幕。然代码并没有提及实现方式,可能是借助前置摄像头来判断用户当前是否正在使用手机。
91行代码、1056个token,GPT-4化身黑客搞破坏!测试成功率达87%,单次成本仅8.8美元。这就是来自伊利诺伊大学香槟分校研究团队的最新研究。还有人建议补充测试:当然还有人担心,这研究估计让脚本小子乐开花了,也让公司更加重视安全问题。
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研究人员发现了一种部署远程访问木马Remcos的新方法,该方法会绕过常用安全措施,获得对受害者设备的未授权访问。2024年4月,领先的云端AI网络安全平台提供商CheckPoint®软件技术有限公司发布了其2024年3月《全球威胁指数》报告。该团队由100多名分析师和研究人员组成,能够与其他安全厂商、执法机关及各个计算机安全应急响应组展开合作。
生成式AI人脸造假套路多,怎么办?现在,专门用于DeepFake的综合性产品上新了——ZOLOZDeeper,蚂蚁数科ZOLOZ出品。我们日常的支付宝刷脸支付,正是依托于他们技术支撑。还悬赏百万给新产品找bug最后,ZOLOZ还联合蚂蚁安全响应中设立了超百万的奖金池,诚邀白帽黑客们来给产品找bug,可以通过“蚂蚁集团安全响应中心”官网提报漏洞。
一则关于女子在租住民宿发现多个隐藏空间的视频引发了国内多家媒体的关注。这位女士在入住民宿时,意外发现卧室里的镜子竟然隐藏着一个空间,足以容纳一人。消费者在挑选民宿时,不应仅依赖平台上的美照应结合以往消费者的真实图片和评论,做出更为明智的选择,避免陷入不必要的麻烦。
还记得黑客帝国经典的子弹时间吗?IDEA研究院最新检测模型T-Rex2,可以齐刷刷给全部识别出来~面对难倒一众大模型「吉娃娃or松饼」的难题,它只需被投喂一张吉娃娃的照片,就能瞬间迎刃解。也是同样的团队,推出了基于视觉提示的检测模型T-Rex。T-Rex2让通用物体检测又迈出了新的一步。
TradingView宣布集成TRON网络,并作为官方合作伙伴加入黑客松大赛第六季,引发美联社、金融时报、费加罗报等多家海外主流媒体高度关注。这一合作将进一步促进TRON生态内的应用创新,同时也彰显了TRON助力区块链社区发展的决心,以及TradingView对加密领域创新和人才的重视。TradingView是成立于2011年的图表平台和社交网络,为用户提供全面的市场深度分析功能,并支持用户使用一系列绘图工具和指标自定义绘制图表,是观察全球市场动向并与其他交易者交流想法的理想平台。
这部经重新剪辑,时长173分钟的版本已于去年在戛纳电影节上首映,即将于今年8月登陆院线,以NR级别在北美部分影院公映,之后转战流媒体平台,4K蓝光随后跟进:蓝光花絮收纳了对该片主演马尔科姆及4K重制负责人托马斯内戈万的采访。内戈万早在该片上世纪首次公映时就痴迷其中,他从现存的九十小时拍摄素材中精心挑选未被使用的镜头,重构了马尔科姆与海伦米伦的精彩表演,使剧情衔接更紧密,叙事更连贯,观众更易理解。但某些露骨场面实际上由该片导演丁度巴斯指挥拍摄,并非来自人人喊打的古乔内,内戈万的正统化努力有一种将孩子与洗澡水一同倒掉的危险。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包,它提供了一套生产就绪的应用程序,可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型,并且可以连接到企业数据和特定团队,以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型,它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336,并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计,具有强大的多模态学习能力,适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法,能够在不需要进一步训练的情况下,根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架,并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法,ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节,同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型,通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术,动态调整特征图大小以解决对象复制问题,并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096,同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音(Text-to-Speech, TTS)的模型,它在2024年4月发布,包含了V1的所有功能,并进行了改进。它采用了不同的训练策略,提供了更好的音质,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外,它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩,并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆,即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。