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什么是Meme币?最初,Meme币是作为轻松的笑话产生的,深受互联网思想和文化的影响。Meme币通常没有任何特定用途,但是代币的价格往往受到社交媒体、社区讨论甚至名人喊单的影响。匿名注册可以保护客户的隐私秒合约交易则使用户能够快速交易并提高交易效率。
3月7日,央视新闻抖音号发布了女演员任素汐主演的38献礼短片《小姨》,视频以细腻的情感和真实的生活场景,讲述了一位普通女性在社会、家庭多重生活中如何坚持自我、努力奋斗的故事,引起了网友们的广泛共鸣。3.成为优质女性的社交货币lululemon最初的目标顾客是年入10-15万美金、未婚、高学历的32岁的“超级女孩”,其中不乏铁人三项爱好者,往往是社区和运动潮流的领导者,也是《引爆点》中所称的内行消费者。这条商业路径可能不像一些依靠资本催熟或者是轻资产轻技术重营销的公司,能够短期内获得增长的爆发力,却更稳健和扎实,既能让企业在风口来临时抓住机会,也能在经济下行时期,仍然保持增长势能。
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千呼万唤始出来!阿里对口型项目EMO终于开启内测了。它能够将一张简单的照片转化为唱歌视频,为用户提供了一种全新的数字人出镜体验。EMO在250小时的人物讲话视频上训练,不仅匹配了音频中具体发音与人像口型发现了音频中的语气特征与人物表情的关联性,将音频中的情绪色彩反映到人物微表情上。
MeMenteeBot是一款具有革命性功能的机器人,它能理解人类口头指令,并通过视觉模仿进行自我学习。这款机器人的先进之处在于其端到端的任务执行能力,它可以接收口头命令,并完成复杂的任务。它的出现标志着机器人技术迈向了一个新的阶段,为未来的机器人应用开辟了无限可能。
TRON创始人孙宇晨接受了在加密社区有着广泛影响力的媒体平台《全街之狼播客》的专访。该节目的主持人斯科特·梅尔克被称为“全街之狼”,是全球加密社区知名的交易员和投资者,他主持的《全街之狼播客》节目因其内容的深度和广度,经常引发行业内的广泛关注。“随着Meme币被更多用户群体所接受,我们有望看到在TRON网络上Meme币交易量的增长”,孙宇晨说。
4月13日,苹果公司发布公告表示将修复iOS系统中的一个错误。在最近的更新中,用户在Emoji表情符号面板搜索“耶路撒冷”关键词时,会出现巴勒斯坦国旗的表情符号。希望苹果能继续保持创新精神,并推出更加稳定可靠的产品。
阿里云宣布,EMO模型成功在通义APP中上线,并且完全开放给所有用户免费使用。在通义千问APP内,用户只需简单三步操作:选择模版、上传照片、生成视频,即可轻松实现照片中人物演戏唱歌的神奇效果。通义APP还不断推出实用功能,如超长文档解析、AI编码助手、AI会议助手等,为用户提供全方位的超级AI助手服务。
EMO终于上线通义APP,开放给所有用户免费使用。把一段音频、一张照片输入AI模型,就能让图中人物开口唱歌说话,让奥黛丽赫本唱《上春山》、陶俑仕女说英文RAP、爱因斯坦说中文段子。通义大模型正在成为越来越多用户的超级AI助手。
由微软亚洲研究院开发的VASA-1项目,是一项前沿的人工智能技术,它能够将单一静态图像和一段语音音频转换为逼真的对话面部动画。这项技术不仅能够实现音频与唇部动作的精确同步能够捕捉并再现丰富的面部表情和自然的头部动作,极大地增强了生成视频的真实感和生动性。所有在演示中使用的肖像图像,除了蒙娜丽莎外,都是由StyleGAN2或DALL-E-3生成的虚拟、不存在的身份
BlogFox是一个可以从Youtube视频中自动转换成博客文章的工具。它使用Claude Opus模型生成高质量的博客文章,具有与人类写作无法区分的真实性和高度参与度。它还提供了自动生成内部和外部链接、生成高质量的博客图片、编辑文本等功能。通过与Youtube频道连接,可以将Youtube视频嵌入到最终博客中。
Effie是一个写作工具,提供了列表制作、思维导图、笔记记录、有重点的标记式写作等功能。它的主要优点是可以将思维导图和大纲用于可视化想法,并且提供了简洁的写作环境。Effie的定位是提高写作效率。
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databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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