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今天下午雷军在抖音开启直播,辟谣了自己爽文人生”的传言。自己并不是高考状元,也没有考700多分。爽文”并不能将一路的艰辛轻描淡写,不断经历失败和挑战后始终坚持奋斗才是成功的秘诀。
今日,电影《飞驰人生2》网播定档4月30日,届时,将上线爱奇艺、腾讯视频、优酷等国内视频平台。《飞驰人生2》于2024大年初一春节档上映,累计票房33.96亿元。有网友表示,比第一部好看,结尾很好,很好地拍出了成年人的梦想与现实,沈腾翻车跟范丞丞笑那段仿佛看到了星爷”。
”不少观众走出电影院发出感慨。《你想活出怎样的人生》是一部有号召力且有深意的作品,但其观影门槛和宫崎骏的影响力,恐怕也很难撬动更多受众。
山东潍坊一所幼儿园内,孩子们正在参与一项别开生面的活动。视频画面显示,孩子们在户外忙碌着,绣花、编马扎、包饺子,场面热闹欢快。老师和家长采取正确方法,帮助孩子掌握劳动技能,感受劳动带来的成就感,在劳动中学习成长。
今日晚间,小米汽车发布答网友问,针对网友关心的热点问题,官方做出回应。目前数据显示小米SU7有些人退订了,是否意味着能更快提车?标准版锁定订单后预计13-16周交付,Pro版预计16-19周交付,Max版则需24-27周交付。
随着2024年巴黎奥运会的脚步日益临近,距离盛大开幕仅剩不到四个月的时间,浙江义乌的商家们已经提前感受到了浓厚的奥运氛围,纷纷接到了大量与奥运相关的商品订单。今年1至2月,义乌对法国的出口额显著增长,达到了5.4亿元,同比增长了42%。奥运氛围的日渐浓郁,也让人们对这场体育盛事充满了期待和憧憬。
小米创始人雷军在微博上掀起了一股热潮,他宣布为小米代言人张颂文准备了一辆全新的小米SU7,并询问他喜欢哪种颜色。这一暖心之举迅速引发了网友们的热烈讨论,大家纷纷点赞,称赞雷军细心周到。这一评价无疑进一步彰显了小米SU7在市场上的强大竞争力。
香港居民北上消费的热情还在持续。继周末拉着行李箱挤爆深圳山姆店囤货之后,香港居民现在甚至开始涌入深圳城中村、街市、路边摊档,购买更具性价比的食品和日用品。(备注:文中皆是化名。
显示行业发展进程不断加快,对于创新技术需求日益增长。量子点作为当下炙手可热的一种前沿技术,吸引了众多企业布局。利亚德将继续扎根显示行业,借助先进技术为行业发展深度赋能。
快科技4月26日消息,雷军表示,小米SU7设计时就想着一定要让女车主喜欢。在北京车展上,比亚迪董事长王传福来到了小米的展台,小米董事长雷军向其详细介绍了小米SU7的细节,这款科技轿车零百 2.78秒,最高时速265公里。我送了一台给魏建军,他在他们测试场开到240迈很轻松。”雷军还介绍道,其把百姓理解的好开”进行了大量的拆解,比如风阻为0.195,转向和响应都做得极其的精准。为了让女车主觉得容易驾驶,SU7的外观没有那么大,转弯半径也很小,很灵活。这辆车初期设计的时候,就想着一定要让女车主喜欢这辆车,所以下了很大的功夫,最
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。
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