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在数字化时代，信息的传播和获取变得越来越便捷。一款名为NoLang的工具引起了广泛关注，它能够直接将用户输入的任何主题或网页链接转换成视频。NoLang目前仅支持日语和英语，对于其他语言的用户来说，使用起来可能会有一定的不便。
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型，对于打工人来说简直不要太方便。上海AILab，香港中文大学等研究机构提出的InternLM-XComposer2-4KHD模型让这成为了现实。IXC2-4KHD将多模态大模型支持的分辨率提升到了4K的水平，研究人员表示目前这种通过增加切块个数支持更大图像输入的策略遇到了计算代价和显存的瓶颈，因此他们计划提出更加高效的策略在未来实现�
MidrealAI互动小说游戏进行了一次重要的更新，推出了全新的网页版本。这一版本的发布使得用户不再需要在Discord平台上进行操作，大大提高了用户的使用便利性。在我尝试的过程中发现，之前中文的小说常常会有逻辑问题，但在这次的更新之后，这个问题得到了很大的改善。
今天凌晨，苹果推送了iOS17.5开发者预览版Beta2系统。苹果已经为iOS17.5加入了网页上下载安装App的功能，允许开发者直接在其网站上提供App以供下载。非营利组织、经认可的教育机构和政府实体免收该费用。
今年五一”假期经调休后共放假5天假，时间为5月1日至5月5日。根据目前铁路客票提前15天预售的规则，今日可购买5月5日的返程票，当天也将是旅客集中返程的高峰。在候补列车时，打开接受新增列车”按钮，填写所需列车需求，当有新增列车时，系统自动为旅客兑换车票。
特斯拉首席执行官马斯克在社交媒体平台上透露，特斯拉将根据进展里程碑逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney马斯克指出，特斯拉的工程师受到OpenAI的挖角，对方开出的高薪诱人，但他将加强防范措施以保持团队完整。通过提高薪酬水平，马斯克力图留住特斯拉的人工智能精英团队，抵御外部挖角，保持公司的AI领先地位。
北京大学最近发布了一种新的图像生成框架，名为VAR。这一突破性的技术首次使GPT风格的自回归模型在图像生成上超越了扩散transformer，同时展现出了与大语言模型观察到的类似Scalinglaws的规律。VAR算法为计算机视觉中的自回归算法设计提供了新的见解，有望推动这一领域的进一步发展。
今日，小米汽车发布小米SU7答网友问，解答了非创始版小米SU7什么时候开启交付、车身贴膜需要注意什么等网友关注较高问题。对于非创始版的小米SU7什么时候开启交付？非创始版小米SU7、小米SU7Max将于4月下旬陆续启动交付，小米SU7Pro会在5月下旬陆续启动交付。
特斯拉首席执行官马斯克在面临激烈的人才争夺战中，果断采取行动，不断提高人工智能工程师的薪酬水平。他在自己的社交媒体平台X上发帖透露：特斯拉正根据进展里程碑，逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。他以多元化的方式切入AI领域，不仅推动特斯拉内部自动驾驶技术的AI研发创立了新创公司xAI，进一步拓展AI技术的应用边界。
在如今汽车成为日常出行必需品的时代，购车已成为许多家庭的重要计划之一。对于信用记录为空白的朋友来说，贷款购车似乎是一道难以逾越的障碍。我们也提醒大家在贷款购车时务必量力行，选择最适合自己的金融产品。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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站长 AI 是一个强大的 AI 工具合集，通过人工智能技术为用户提供内容鉴定、编程辅助、SEO 优化、智能写作等多种功能。其主要优点包括高效提升工作效率、帮助用户解决难题、节省时间成本、提高内容质量等。站长 AI 定位于为广大站长和创作者提供便捷、智能的工具支持。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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