比如搜索有机食品这个关键词时,包含的需求就有什么是有机食品、有机食品标志、有机食品种类、有机食品图片、购买有机食品等等等等...跟在“是什么”之后的通常就是“为什么”、“怎么做”这类需求,它们属于著名的长尾需求,虽然碎片化,但是总量非
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有开发者发现,NVIDIA已经低调放出了Streamline2.4.0SDK开发包,以及新版DLSS3.7.0,但官方尚未给出任何说明。Streamline使用来辅助DLSS技术开发的,大大简化了第三方程序集成支持DLSS的流程和难度。今年底有望看到下一代RTX50系列,到时候会不会同步带来DLSS4?
快科技4月18日消息,小米CEO雷军今天在抖音开启直播,聊聊小米SU7开售这些天”。这也是雷军首次针对小米汽车直播,直播间观看人数超10万,点赞量破1.9亿。直播中,有很多网友向雷军提问张颂文提车了没有?”雷军表示,这个我真的不知道,我要去问一下,车我们早就准备好了,可能张颂文老师是不是比较忙,还没来得及提车。此前,张颂文在与网友互动时被问到小米汽车
今天凌晨,今年全球唯一的日全食在北美洲地区精彩上演。特斯拉和SpaceX的首席执行官埃隆马斯克分享了由部署在近地轨道上的星链卫星捕捉到的日全食图像。中国上一次观测到日全食是在2009年7月22日下一次将在2034年3月20日。
快科技4月19日消息,昨日360集团董事长周鸿祎表示自己要卖掉陪伴自己9年的迈巴赫S600,换一台国产智能网联新能源车体验体验,并让网友推荐,且喊话国产汽车厂商,没想到热度直接爆表,动作快的如小鹏、极氪甚至直接将车送到了360公司楼下。周鸿祎刚刚更新视频表示,一条卖车视频居然让自己难以入眠,一方面是因为时差没倒过来,另一方面是有太多的朋友来推荐,自己就像是老鼠掉到米缸里,不知道该吃哪一个了。其表示:老余(余承东)和李斌都安排了人跟我对接,推荐他们的得意作品,小鹏动作最快,我太感动了,由于今天没回公司,明天上班
作为国宝,大熊猫的珍贵性不言喻,所以当它出事时,自然也会牵动万千网友的心。近日有网友发文称,自己在途经四川雅安宝兴县时发现一只在水中遇难的野生大熊猫,初判断为淹死或者从树上摔下来的。最细消息称,宝兴县林业局野生动植物保护股股长表示,已有人员到场处置,未在熊猫身上发现外伤,初查大熊猫系溺亡,排除人为因素,至于熊猫溺亡前有没有生病需要进行尸检。
快科技4月22日消息,据媒体报道,近日有消息称华为智界S7截胡”小米SU7的订单,购买任意一款智界S7,在付完尾款后,直接在车价上抵扣小米SU7锁单不可退的5000元定金。对此华为相关人士表示,目前对此不知情,这几个周末到门店试驾的消费者很多,大规模交付的能力也是消费者关注重点。今天有报道称,对于智界S7截胡”小米SU7一是,四川成都一家华为授权体验店工作人员�
大白兔奶糖、娃哈哈八宝粥、跳跳糖、南京板鸭……这些充满童年记忆的国产零食,点亮着一代代人的童年时光。近日传来娃哈哈创始人宗庆后因病离世的消息,让全网为之震惊和惋惜。也期待更多的国货品牌能够崛起,为中国实业的发展注入新的活力和动力。
出于站长们批量搭建网站群的市场需求,站群服务器已被作为一种更加经济实惠的选择。站群服务器,也就是多IP服务器,从字面理解就是有多个IP的服务器,它可为用户组建的多个网站配置独享IP地址,解决了多个网站域名解析到同一个IP地址的问题,这样搜索引擎也不会轻易将网站认定为“垃圾”网站,避免受到搜索引擎惩罚,对于网站的权重和排名会有一定提升会更安全。
快科技4月22日消息,小米SU7可谓是近期最热门的电动汽车了,目前也已经开售有一段时间了,在路上大家也能时不时看到这台新车。那么小米SU7到底在哪些城市卖得比较好呢,根据小米SU7全国上险城市分布数据,在4月8日-4月14日这一周,小米SU7上险量为2403台,分布在全国87个城市。其中排名第一的是北京,上险量为415台,北京第一毫不意外,毕竟是小米汽车的总部所在地。但排名第二的城市就有点意想不到了,竟然不是北上广深”的城市,而是杭州,以166台的上险量高居第二,超过了位居第三、四、五的上海、深圳和广州。此外,武汉、成都、苏州?
还记得曾经从英伟达和贝索斯们手里融了7360万美元,誓要以AI驱动的透明搜索体验挑战谷歌,俘获大批社区支持者的Perplexity吗?这家一直鄙视广告业务的硅谷明星AI公司,也准备开始卖广告了。看起来Perplexity已经想明白了,在探索成为一个更好的Perplexity2.0之前,它首先选择活下去。
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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