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在社交媒体上,一度引发了热烈讨论的话题是“极简租房”的理念。这种租房方式强调的是简约至上,将物品减少到最基本的需要。他们通过精简物品,优化生活空间,不仅提高了生活的质量,也体现了他们对生活的独特理解和追求。
90后父母开始使用人工智能(AI)技术来安抚他们的孩子。这一新趋势在一则央视新闻报道中得到了展示。报道称,一位5岁的孩子在滑滑板车上摔倒后被周围的家长嘲笑,导致他大哭不止。在这种情况下,孩子的父母转而向人工智能求助。他们询问AI:“我家5岁孩子今天摔倒了,其他班的家长居然还笑他,这样做对吗?” AI的回答让孩子的妈妈感到意外,孩子也因此止住了哭泣。A
据央视新闻报道,AI技术正逐渐融入人们的日常生活,就连一对来自清华和北大的 90 后学霸夫妇也不例外。他们竟然利用AI技术成功哄好了孩子,让原本哭泣不止的小家伙瞬间恢复了平静。昨天,孩子小十二在学校的篮球场玩滑板车时,不慎跌入水坑。虽然物理伤害并不严重,但周围家长的嘲笑却让孩子倍感委屈,情绪瞬间崩溃,放声大哭。面对孩子的哭泣,父母尝试了各种安
快科技3月6日消息,据央视新闻报道,现在AI已经开始融入日常生活,一对90后清华、北大学霸夫妇,甚至已经使用AI哄孩子,并且AI相当会哄孩子,几句话孩子就不哭了。据孩子母亲介绍,昨天小十二(孩子)在学校篮球场玩滑板车,结果不小心摔倒了水坑里。本来水坑的物理伤害不太大,但周围有不少家长看到孩子摔倒后,自然而然的忍不住笑了,孩子看到被笑了后,心理受到魔法暴击,哇的一声哭了出来,止不住的那种。父母安慰了很久都没有效果,于是,爸爸就把孩子带到了车里,询问AI,看这些家长做的对不对?爸爸问道:AI你好,我家5岁的孩子玩?
在北京的一所中学,一位老师分享了学校女生普遍采用的一种发型,这种发型的特点在于其刘海部分酷似“鲶鱼须”,极具特色。这一现象引发了人们对不同年代审美观念的讨论,似乎每个时代都拥有属于自己的独特审美潮流。无论是简洁干练的高马尾是充满个性的“鲶鱼须”刘海,都是时代审美观念的具体体现。
近日,一位北京中学老师晒出了学校女生统一的发型,引起了网友的热议,这种发型酷似鲶鱼须”,成为了当前学生们的时尚潮流。有网友表示,每个年代都有其独特的审美标准,90后”时代流行的是高马尾10后”则流行起了鲶鱼须”。有网友表示,每个时代的审美观念都在不断演变,年轻一代的学生们对时尚和外在形象有着全新的追求,他们通过新的形象展示出自己的个性和风格,这也是年轻人追求自我表达的一种方式。
90后父母开始用AI哄孩子是央视新闻报道孩子摔倒后的一种新型应用,帮助父母面对孩子受伤或受欺负的情况。当孩子遇到不愉快的经历时,家长可以向AI咨询如何处理,AI会给出建议并安抚孩子的情绪。请访问https://top.aibase.com/,开始您的智能教育之旅。
有人因退休无所事事,有人却趁机展开新的旅程。李冬梅是后者的代表,尽管已经年过六十,但她却在红松用90后的思维学起了葫芦丝,诠释了什么叫“终身学习”。其实退休并非人生舞台的落幕是开启全新赛道的大好时机!红松这种线上平台能够帮退休人群找到新的人生价值,或许是引领退休生活新风尚的突破口。
一男孩饮水量惊人,18升的家庭桶装水两天喝完伴有异常行为。男孩患的是混合型生殖细胞肿瘤,经过治疗后病情趋于稳定。喝水要做到少量多次,控制饮水量。
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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。
Talkie AI是一个基于AI的对话平台,它允许用户轻松创建和部署智能对话助手。这些助手可以用于客户服务、销售支持、内容创作等多种场景,提供自然流畅的对话体验。
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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