《91何云鹏:今年手游公司的立项是大问题》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:移动互联网创业路在何方?手机游戏、移动电商被看好中国手机网民规模在2012年增长迅速,并与年中超越使用台式机接入互联网的网民。超过4亿的用户规模意味着什么?意味
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泰勒·斯威夫特以其标志性的方式在InstagramStory中发布了链接购买她新专辑《TheTorturedPoetsDepartment》中的首支单曲《Fortnight》。这对于斯威夫特来说可能算不了什么,她是世界上最大的录音艺术家之一。这不禁让人想看看,如果有人真的试图用AI泰勒冒充真正的泰勒,会发生什么。
法拉第未来FaradayFuture官微今天发文宣布,近日FF91已经完成远程OTA软件更新发布,修正了此前主动召回中识别的潜在安全风险。本次更新软件已完成了大规模的测试,并实施了改进措施,旨在确保车辆符合FF的安全标准。FF91是贾跃亭九年造车的结果,从去年8月份开始交付,至今仅交付了11辆车,其中还有一辆是贾跃亭自己的。
清华大学力学与工程交叉研究院昨日正式成立。这是清华大学主动服务国家重大战略需求、深入推进学科交叉融合的重大举措。在过去十年中,学校在微纳米力学、软材料与生物力学、高超声速流体力学等方向取得了一系列重要成果,部分研究成果已达到国际领先水平。
法拉第未来已完成了远程OTA软件的更新发布,修正了3月公布的安全气囊警告灯存在的问题。此次召回的原因是,当安全气囊控制单元检测到系统故障时,软件错误可能会阻止安全气囊故障警告灯亮起。2023年全年,法拉第未来仅仅交付了11辆新车,其中一辆还是贾跃亭自己的。
在近日的一场汽车业界的热门活动中,360集团创始人周鸿祎针对贾跃亭的造车经历发表了一番看法。他指出,贾跃亭在FF91项目的失败中,一个关键性的错误就是选择在美国造车,而非在中国。周鸿祎强调,中国的供应链完整且强大,是造车行业的重要优势,贾跃亭显然没有充分理解和利用这一点。周鸿祎的这一观点,在两天后得到了贾跃亭的直接回应。贾跃亭通过视频平台,�
快科技4月27日消息,据海南航空旗下金鹏航空官方消息,公司旗下最后一架波音787客机近日正式退出机队。根据公司规划,未来3-4年里,金鹏航空客机机队将逐步调整为单一国产C919飞机。据悉,去年7月金鹏航空就签订了30架C919的协议。依照计划,2024年四季度,金鹏航空将接收首架C919客机,成为全球首家运行C919的民营航司,并计划在2027年底完成引进共计30架C919客机。待30架C919全面替代波音飞机之后,属于国产大飞机的时代将正式到来。值得一提的是,日前中国国际航空股份有限公司也发布公告,称公司与商飞公司于2024年4月26日签订协议,?
法拉第未来官方平台今日发布声明,就近期关于FF912.0的“早期虚假销售”指控进行了明确回应。公司明确表示,FF912.0不存在任何形式的虚假销售行为。贾跃亭对此予以坚决否认,并表示将采取法律手段应对这些指控。
哪吒汽车春季发布会上,360集团创始人周鸿祎对贾跃亭的造车经历提出了自己的看法。他直言不讳地指出,贾跃亭FF91未能取得成功的原因之一,在于其选择在美国造车非中国。这一喊话引发了公众的关注,也反映了两者在造车理念上的不同态度。
媒体报道称,日产汽车公布了最新的产销数据。在国内市场,日产中国3月份的汽车产量为57522辆,同比减少39.7%,销量为59914辆,同比增长10.0%。需要注意的是,日产的销量支柱车型日产轩逸受到了比亚迪秦PLUSDM-i荣耀版的竞争,其2月份销量仅为19878辆,罕见地跌破了2万大关。
浙江宁波一名男孩引起了网友的关注,因为尽管他还在上小学,但身高已经超过了1米9。这名六年级的男生在余姚市姚北实验学校就读,身高达到了191厘米,成为了小学校园里的身高之王”。
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。
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