如果要小编推荐一款正规靠谱的小额贷款，那么微粒贷是好选择。小编自己平时遇到资金周转问题也会用微粒贷借钱应急。今天一并给大家就微粒贷开通、借款相关问题做个简单的介绍，希望能给有给需要的小伙伴一点帮助。
开通微粒贷其实非常简单方便，纯线上操作，不用提供纸质材料，在微信【服务】或手机QQ【QQ钱包】中，找到“微粒贷借钱”入口图标，点击进入页面后按提示填写信息就能开通。不过由于微粒贷采取的是官方邀请制，若没有看见入口则暂时无法使用，这种情况下大家保持个人良好信用耐心等待即可。
另外要注意下的是，微粒贷暂无APP！市面上所谓的“微粒贷APP”都是假的，一定要注意。微粒贷开通也不需要付费，无需抵押和担保，任何让你付费开通微粒贷的消息也都不要相信。
开通微粒贷获取额度后，点击进入微粒贷借钱页面后，按照指引：申请借钱—输入借款金额—设置还款期数—选择收款银行卡—验证身份证信息，几步完成后通过审核即可完成借款申请。申请成功后，微粒贷的放款速度也是相当快的，一般两三分钟内就会到账。
好了，今天就给大家介绍这么多，若想更详细地了解微粒贷，尽量通过官方渠道咨询。
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很多用户都把微粒贷作为平时生活中资金周转应急的首选。不过，这几天小编也还是遇到一些新手小伙伴对微粒贷的一些基本情况不太了解，比如入口在哪怎么开通，利息是多少，还款方式有哪些，能否能提前还款等等。小编今天就给大家来个详细解答，希望帮助大家后续能更好地轻松使用微粒贷借钱。微粒贷是微众银行推出的小额贷款，是正规银行产品，大家可以在微信「�
在使用各类贷款产品时，牢记还款时间可是十分重要的事情，看到身边有不少朋友是微众银行微粒贷的用户，今天就简单给大家盘点一下微粒贷的还款方式吧，希望能对大家有帮助。方式一：自动还款这是微粒贷最常见、最实用的还款方式，在使用微粒贷借款时会默认还款方式为自动还款，在还款日会自动从还款银行卡中扣除所需金额，用户可以点击微粒贷右上角“...”查询借还记录，点击其中某笔借据查看借款详细信息，包括还款日、自动还款银行账户等。方式三：提前还款可以提前还款也是我喜欢使用微粒贷的重要原因之一，大家都知道微粒贷是可以选择5/10/20期还款的款灵活度非常高，同时微粒贷还支持提前还款不会收取任何违约金，这一点足以让资金短期周转变得更划算。
DreaMoving是什么？DreaMoving是阿里一个基于扩散模型的可控制视频生成框架，用于生成高质量的定制人类舞蹈视频。DreaMoving能够适应大多数风格化扩散模型以生成多样化的结果。
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Claude3模型家族是Anthropic推出的下一代AI模型，包括Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus三个不同能力的模型。这些模型在多种认知任务上设立了新的行业基准，提供从即时响应到复杂任务处理的不同选择。要了解更多关于Claude3的信息，欢迎访问官方网站。
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开源大模型食用指南是一个旨在帮助用户学习和应用开源大模型的全流程指导教程。它提供了详细的环境配置、模型部署、高效微调等方法，以简化开源大模型的使用和应用，让更多普通学习者能够轻松上手。要获取更多详细信息并开始您的开源大模型之旅，请访问开源大模型食用指南官网。
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产品简介：FacetAI是一款创新的图像编辑工具，以实时图像生成和精确控制图像元素为核心优势，为广告制作和产品图像设计领域带来革命性变化。用户可通过直观的画布操作实现对图像元素的精准控制，提高工作效率。侧边栏第二个按钮还支持对生成的图片进行风格，色调，光线的调整，这里就不一一赘述，大家可以根据自己的喜好来调整。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
