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小米今年最受关注的旗舰产品小米MIX 2 已于昨日惊艳亮相,该设备昨晚 8 点开启预约,不到一天的时间官网预约人数已逼近 60 万人次,可见这款新品受欢迎的程度。
华人文化集团公司成员企业华人梦想出品,龙马社联合打造的中文版话剧《肖申克的救赎》自2024年1月4日在深圳坪山大剧院全球首发以来,历经深圳、上海、北京三城巡演,至1月28日圆满落幕。此次由全外籍演员阵容用中文倾情演绎,打破常规的大胆突破,不仅是一场文化自信的体现,更让中文冲破语言和文化的桎梏。这无疑是中国话剧界一次重要突破,也标志着中国话剧正在以更开放、更包容、更有力量的姿态迈向世界。
22楼再起波澜?难得的风平浪静即将被打破!由正午阳光出品,阿耐编剧,简川訸执导,侯鸿亮担任总制片人,房辉担任制片人的电视剧《欢乐颂5》从3月16日起CCTV-821:30播出,腾讯视频、爱奇艺全 网首播,22楼遭遇“前室友”何悯鸿“黑化”回归,群美舌战掀起了战火纷飞的基调,上季故事尚未解决的隐忧逐一爆发,全新出场的人物也为本季增添更多未知的变化。本次《欢乐颂5》
快手科技联合浙江大学、新加坡国立大学表演实验室研究团队提出了一种名为DragAnything的新方法,通过实体表示实现了对任何物体的运动控制。研究团队通过分析发现,DragNUWA的像素运动轨迹并不能很好地代表物体的整体运动,因为单个点无法表示整个实体。DragAnything方法在视频生成领域取得了显著进展,为实现对任何物体的精确运动控制提供了新的思路和方法。
Sora刚发布不久,就被逆向工程“解剖”了?!来自理海大学、微软研究院的华人团队发布了首个Sora相关研究综述,足足有37页。他们基于Sora公开技术报告和逆向工程,对模型背景、相关技术、应用、现存挑战以及文本到视频AI模型未来发展方向进行了全面分析。OneMoreThing这篇综述发布后引起了不少网友关注,有网友表示值得全文阅读,但也有网友吐槽标题“Sora:”的设置极易引起误会。
7B开源模型,数学能力超过了千亿规模的GPT-4!它的表现可谓是突破了开源模型的极限,连阿里通义的研究员也感叹缩放定律是不是失效了。无需借助任何外部工具,它就能在竞赛水平的MATH数据集上达到51.7%的准确率。在X上,已经有人开始在期待Coder和Math的MoE版本了。
北大团队新作,让大模型拥有个性!且还是自定义那种,16种MBTI都能选。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney这样一来,即便是同一个大模型,不同性格下的回答都不一样。请继续关注更多的发展,因为我们继续探索语言模型和人类个性的令人着迷的交汇点。
只需两分钟,玩转图片转3D!还是高纹理质量、多视角高一致性的那种。不管是什么物种,输入时的单视图图像还是这样婶儿的:两分钟后,3D版大功告成:△上,Repaint123;下,Repaint123新方法名为Repaint123,核心思想是将2D扩散模型的强大图像生成能力与再绘策略的纹理对齐能力相结合,来生成高质量、多视角一致的图像。作者也对论文使用的每个模块的有效性以及视角转动增量进行�
在最近的文本到视频生成方法中,实现合成视频的可控性通常是一个挑战。通常情况下,为了解决这个问题,需要提供低级别的每帧指导,如边缘图、深度图或待修改的现有视频。5.高效且自然的运动生成:尽管使用简单的边界框进行指导,TrailBlazer生成的运动效果仍然非常自然,包括透视效果和随着边界框大小增加向虚拟摄像机移动等出现的效果。
DreaMoving由阿里巴巴集团的一组研究人员倾力打造,一种基于扩散模型的可控视频生成框架,。该框架的核心目标基于图文就能生成高质量、定制化的人类舞蹈视频。值得一提的是,目前DreaMoving项目并没有开源代码。
快科技12月4日消息,比亚迪汽车官微刚刚宣布,比亚迪与腾讯视频联合出品的天文科普纪录片《外星连线》明日正式上线。官方尚未公布具体内容,但从文案和预热海报来看,应该会聚焦中国天眼”FAST射电望远镜。据悉,位于贵州平塘的中国天眼”FAST,是目前世界上最大、灵敏度最高的单口径射电望远镜,截至今年2月,它共观测发现740颗脉冲星。依靠它,我国探测宇宙天体�
北京智源AI研究院、牛津大学、澳大利亚国立大学联合发布了一项研究—3D-GPT,通过文本问答方式就能创建高精准3D模型。3D-GPT使用了大语言模型的多任务推理能力,通过任务调度代理、概念化代理和建模代理三大模块,简化了3D建模的开发流程实现技术民主化。在多步语言指令的场景中,3D-GPT能够充分理解每一步指令,并对场景进行准确修改。
益生菌作为一种对人体健康有益的微生物,在近年来越来越受到人们的关注,尤其是当下工作快节奏、高压力,以及作息不规律、饮食不节制等不良习惯的大有人在,严重影响了肠胃健康。论起维系肠道微生态平衡的好帮手,益生菌必须要排前列!但面对市面上琳琅满目的益生菌产品,挑起来让人眼花缭乱,究竟益生菌哪一款好呢?三大要点助你选对益生菌联合国粮农组/世界卫生组织2002年有关《食品中益生菌评价指南》中的定义,益生菌是指服用一定数量后对人体有益的活的微生物。益生菌哪一款好?Life-Space益生菌粉“质优量足”,选用黄金CP菌更有针对性呵护肠道健康,助力人们享受美好生活。
GPT-4V来做目标检测?网友实测:还没有准备好。虽然检测到的类别没问题,但大多数边界框都错放了。最终这个模型可以完成多种视觉任务,比如目标对象描述、视觉定位、图像说明、视觉问题解答以及从给定的输入文本中直接解析图片对象。
牛客针对企业在高速发展中,数字化人才缺口逐渐增加这一情况发布了《2023智能制造校园招聘白皮书》。智能制造行业是当今世界制造业的重要发展方向之一,牛客从学生、企业两个方面入手,分析了目前智能制造行业的就业形势。如果您想要了解更多有关智能制造校园招聘信息,请关注牛客企业服务公众号,下载《牛客2023智能制造校园招聘白皮书》获取全部内容。
从历史角度来看,沈阳药科大学是一所非常特别的学校。她的前身是中国工农红军卫生学校调剂班,创立于 1931 年,三年后即跟随红军长征,走过两万五千里征途,堪称“马背上的学校”,一路边走边学,边学边战。到达延安后,改组为中国医科大学药科,后又独立为药科学校。 1946 年解放战争时期,学校迁到东北,此后又经过几番调整,最终于 1994 年定名沈阳药科大学,与�
韩国的一家人工智能研究机构近日发布了名为MagiCapture的新技术,该技术旨在解决肖像照片个性化生成的多概念定制挑战。人们需要前往照相馆,经历昂贵和耗时的图片编辑过程,才能获得适合简历或婚礼庆典等场合的高质量肖像照片。通过多概念定制和新的学习策略,它成功地克服了传统个性化技术存在的问题,为高分辨率肖像照片的定制创造了更多可能性。
用上扩散模型,3D物体生成纹理一句话就能搞定!像是输入“一张带有棕色和黑色几何图案的椅子”,扩散模型就能立刻给它复个古,贴上颇具年代感的纹理:甚至只是丢给它一张看不出桌面长啥样的“截图”,AI也能立刻凭借想象力,给桌面加上木质的细节纹理:要知道,给3D物体加上纹理,可不只是“变变颜色”这么简单。它包含粗糙度、反射、透明、漩涡、泛光等大量参数,�
当前用于引用视频对象的数据集通常强调突出的对象并依赖于具有许多静态属性的语言表达。这些属性允许仅在单帧中识别目标对象。解决这些挑战需要推动语言引导视频分割领域的当前最新技术。
8月23日,全球社交、科技巨头Meta在官网宣布,开源多语音、语言,翻译、转录大模型SeamlessM4T。据Meta介绍,SeamlessM4T是首个一体化AI翻译大模型,支持100种语音、语言翻译,可执行语音到文本、语音到语音、文本到语音和文本到文本的多模式翻译任务。Meta还显着提高了所支持的中低资源语言的性能,并保持了高资源语言的强劲性能。
用AI生成的指令微调羊驼大模型,数学能力超ChatGPT——微软最新开源大模型WizardMath来了。如下图所示,经过GSM8k数据集测试,WizardMath数学能力直接击败了ChatGPT、ClaudeInstant1、PaLM2-540B等一众大模型——并且是在参数只有700亿,远不及后三者的情况之下。另还有一位作者JiazhanFeng,是北大学生,这篇合著论文是TA在微软实习时产出的。
7 月 26 至 27 日,以“激活高质量发展澎湃活力”为主题的CFS第十二届财经峰会暨 2023 可持续商业大会在北京举行。峰会期间举行了开幕式、高层论坛、CFS致敬盛典、 2023 品牌创新展等主题活动,以及多场关于数字化转型、金融创新、新消费、智能制造专题活动,超过 1000 位的参会嘉宾, 170 余位重要嘉宾通过线上线下的方式分享前沿观点。此次峰会,最为瞩目的当属同期举办�
前不久跑男为了让“kunkun”原地消失,后期只能一帧一帧的抠图。只要编辑一帧,整个视频就跟着变!就是点点kunkun,整集就自动消失的那种。论文地址已贴,感兴趣的可以去看看。
如果今年下半年品牌还不重视抖音电商搜索,你无疑将错失手边极容易摘到的桃子。依据官方数据,从2022年5月1日到2023年4月30日,抖音电商搜索用户达1亿,搜索商品日均曝光10亿,GMV同年增长158%,电商意图搜索量同比增长95%,且转化效率较其他站内渠道高出30%。但怎么去把“搜索”这个支点的效能发挥到最大?背后还蕴藏着更多的可能性。
华擎今天发布了一款特殊的新品,采用半高式刀卡设计的IntelArcA380LowProfile6GB”。这是第一款面向公开零售市场的Intel刀卡,之前只在OEM市场上偶尔见过类似的。
开源羊驼大模型LLaMA上下文追平GPT-4,只需要一个简单改动!MetaAI这篇刚刚提交的论文表示,LLaMA上下文窗口从2k扩展到32k后只需要小于1000步的微调。与预训练相比,成本忽略不计。3、来自Mila、IBM等机构的团队还在一篇论文中尝试了在Transformer中完全去掉位置编码的方法。