12月11日,今天深圳通官方正式宣布,明年将会支持Apple Pay公交卡功能,届时用户将可在 iPhone 或 Apple Watch 上通过 Apple Pay,使用深圳通卡支付公共交通费用。在今天岭南通也宣布同样在2020年支持Apple Pay公交卡功能。
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12月11日,今天深圳通官方正式宣布,明年将会支持Apple Pay公交卡功能,届时用户将可在 iPhone 或 Apple Watch 上通过 Apple Pay,使用深圳通卡支付公共交通费用。在今天岭南通也宣布同样在2020年支持Apple Pay公交卡功能。
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有知情人士爆料,苹果已悄然关闭了FineWoven生产线,这似乎预示着这款饱受争议的配件材质即将走到尽头。FineWoven在2023年9月的iPhone15系列发布会上初次亮相,当时被寄予厚望,旨在取代原先的皮革配件材质,为苹果用户带来全新的使用体验。具体细节可能会在今年晚些时候发布的iPhone16系列发布会上揭晓。
知名爆料人MarkGurman最近透露,苹果公司已经决定放弃为AppleWatch开发MicroLED屏幕,但仍在考虑将MicroLED技术应用于其他未来产品。苹果放弃这一项目的主要原因是成本过高和设计复杂性。苹果并未因此停止创新的步伐,仍在积极寻找新的技术和产品方向。
4月17日,OpenAI在社交平台宣布,在API仪表盘中新增“项目”管理功能,帮助企业、个人开发者更精细化的管理、跟踪模型。项目的功能包括,模型的选择、功能、线程、助手、模型微调、数据存储等,同时可以将创建的API项目与团队中的其他成员共享。每个组织都会有一个“默认项目”,无法配置限制或重命名,无法添加成员和服务帐户,并且它继承组织的完整配置。
月之暗面宣布Kimi大模型学会了使用工具,即API已支持ToolCalling功能。通过这个功能,开发者可以让Kimi大模型与各种自定义外部工具进行交互,从拓展AI应用的想象空间。月之暗面表示,随着外部工具调用能力的提升,基于大模型的AIAgents应用将进入新阶段,为用户带来更多可能性,从聊天对话到完成各种任务,融入用户实际工作流程。
当今的汽车,如果没有冰箱、彩电、大沙发,那就是落后于时代。未来的汽车,AI科技将成为必备属性,尤其是AI大模型将成为汽车的灵魂,决定产品的核心竞争力。得益于百度AI大模型的深度赋能,极越汽车机器人将在奔赴未来的路上持续进化,以不断完善的高阶智驾、智舱产品和创新数字化服务,为用户带来充满惊喜的极智出行体验。
苹果中国官网最新上架了翻新版AppleWatchUltra2,有白色、蓝色和橙色三种颜色,标配海洋表带,售价5499元。全新版本售价6499元,便宜了1000元。AppleWatchUltra2搭载第二代超宽频芯片,配备双频GPS,最长续航可达36个小时,低功耗模式续航72个小时。
购物、外卖、金融等App已经成为智能手机的必备软件,但现在也要小心App也有假。不法分子为牟取不当利益,仿冒一些正版App,推出李鬼”式App,诱骗用户下载安装使用。尤其是要提醒家里老年人,在超市、街头不要轻易参加扫码免费领鸡蛋、抽纸等活动,以免手机中个人信息泄露或财产损失。
百度百科官方宣布,为进一步优化用户体验,其现有的App将于2024年6月30日正式下线相关功能将迁移至百度App中的“百度百科”小程序。随着App的下线,用户们将无需再下载或更新这款独立的App。他们也对用户的新体验充满期待,希望能在新的产品中再次为大家服务。
文心一言APP上线新功能,让用户能够在短短两秒内打造出专属的定制声音。想要体验这一神奇功能,只需打开文心一言APP,然后选择创建智能体。还可以点击对话框上的通话按钮,与你自己构建的数字分身实时对话,音色和音调都与你本人完全一致。
4月5日凌晨,OpenAI在官网宣布新增6个全新微调API功能,以扩展自定义模型,帮助企业、开发人员更好地构建特定领域、精细化的ChatGPT应用。这些功能包括:基于Epoch的检查点创建、Playground新功能、第三方集成、全面验证指标、超参数配置和更详细的微调仪表板改进。如果对模型的请求超时或找不到模型名称,可能是因为模型仍在加载中,可在几分钟后重试。
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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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Workers AI LLM Playground是一个在线平台,允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动,旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境,以更好地理解和利用大型语言模型(LLM)的能力。
PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型,通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰,同时提供多种应用,如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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