据36氪8月20日消息,支付宝官方今天宣布正式开放“运动步数”能力接口,该能力目前面向所有企业级开发者免费开放。接入运动步数能力接口的商家,经用户授权后即可获得用户最近 30 天内的运动步数数据,步数信息会在用户访问小程序时更新。
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据36氪8月20日消息,支付宝官方今天宣布正式开放“运动步数”能力接口,该能力目前面向所有企业级开发者免费开放。接入运动步数能力接口的商家,经用户授权后即可获得用户最近 30 天内的运动步数数据,步数信息会在用户访问小程序时更新。
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字节跳动旗下的AI创作平台Dreamina宣布开放内测,用户可以通过访问官网体验其强大的功能。在内测期间,每天的名额有限,先到先得。Dreamina还支持修整图片的大小比例和模板类型,以满足用户在不同场景下的需求。
临近五一假期,4月25日,全国千万商家联合支付宝启动“春季消费节”。为助力消费提振,支付宝投入10亿红包并进一步开放平台能力,出行、餐饮、零售等多个行业的商家和机构,都可通过线下铺设红包码,或在线上发优惠券、直播等方式,获取更多的客流消费,共同打造一个更有烟火气的消费节。在2022年的两场消费节中,平台数字化发券撬动杠杆可达1:25,以杠杆效应持续带动了消费。
“近半年来,泛财商作者开号量涨了6倍,万粉以上创作者数量增长53%,泛财商内容月均播放量增长了18倍。还有超150家券商、基金公司入驻蚂蚁财富号,为用户提供财商教育、陪伴服务,各机构、创作者发布内容一年增2.5倍。符合平台心智的泛财商内容已然在高速增长中打响了支付宝内容化的第一枪,在如今各种App平台都布局短视频的大前提下,如何精耕细作让合适的内容找到“肥沃的土壤”成为了新的命题沉淀多年的支付宝已然给了泛财商内容肥沃的生存土壤,“数字生活助手”的形象也将为流量商业化带来更大的想象空间。
在深度学习领域,扩散模型作为生成建模的前沿方法已经得到广泛应用。DMs的一个关键缺点是其较慢的采样速度,这主要是由于需要通过大型神经网络进行多次顺序函数评估。在视频生成方面进行了研究,发现使用优化计划可以在视频生成过程中产生更加稳定的视频,减少随时间推移的颜色失真。
支付宝被曝推出了新的AI产品!量子位了解到,支付宝对一款AI智能助理进行灰度测试。这款AI产品入口,就在支付宝最核心的首页位置,但又隐藏得较深。你被灰度到了吗,欢迎分享你的体验和感受。
过去一段时间,字节飞书裁员千人,游戏业务也被重整和出售。但在其他业务大力收缩的同时,抖音支付仍在衔枚疾进。抖音支付进军线下,不仅会给抖音生活服务及整个字节带来助力,也有可能成为又一场巨头战争的开端。
支付宝正在悄悄推出一款全新的AI智能助理产品,正在进行灰度测试。这款AI助理隐藏在支付宝首页右上角的加号菜单中,如果你幸运地被纳入灰度测试范围,就能看到"智能助理"的入口。不过一旦正式上线,相信必将为支付宝用户带来更加智能化的使用体验。
微博热搜上出现了一则令人关注的消息——“支付宝崩了”。众多网友纷纷表示,他们的支付宝无法正常使用,包括蚂蚁能量收集等功能都受到了影响。值得欣慰的是,经过一段时间的紧急处理,已有大量网友反馈称支付宝已经恢复正常。
在这个人人是探店博主的时代,中腰部探店博主陷入到极度内卷之中。2018年,抖音成立POI团队开始探索“本地生活”赛道,两年后,抖音建立本地探店达人体系,达人探店视频开始风靡短视频平台。对于探店博主来说,借助快手、小红书、支付宝平台级活动和流量分成的双重价值,是全新的机会。
济南高新区一家甘肃麻辣烫门店在开业仅18天后便宣布关门,引起了广泛关注。该店老板刘先生为了开设这家门店,投入了大量心血和资金。我们也要学会从失败中汲取经验,不断提升自己的能力和素质,为未来的创业之路做好更充分的准备。
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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