站长之家(ChinaZ.com)12月20日 消息:北京时间12月18日23时59分,甘肃临夏州积石山县发生62级地震甘肃和青海部分地区受灾严重,灾情牵动社会各界的心。
昨日晚间,小杨哥公司三只羊集团宣布捐款1200万元驰援甘肃地震灾区。用于甘肃地震灾区采购应急物资、灾情紧急救援以及受灾地区灾后重建工作。
三只羊集团表示,将持续关注受灾地区的实际需求,全力支持救援工作,与受灾地区群众风雨同舟,共克时艰。
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站长之家(ChinaZ.com)12月20日 消息:北京时间12月18日23时59分,甘肃临夏州积石山县发生62级地震甘肃和青海部分地区受灾严重,灾情牵动社会各界的心。
昨日晚间,小杨哥公司三只羊集团宣布捐款1200万元驰援甘肃地震灾区。用于甘肃地震灾区采购应急物资、灾情紧急救援以及受灾地区灾后重建工作。
三只羊集团表示,将持续关注受灾地区的实际需求,全力支持救援工作,与受灾地区群众风雨同舟,共克时艰。
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在iPhone14Pro系列中,苹果将主摄镜头的像素从1200万提升到了4800万,但超广角镜头仍然保持着1200万像素的水准。直至iPhone15Pro系列,1200万像素的超广角镜头仍然是苹果的标配。在iPhone上,空间视频以常规的二维视频形式呈现在VisionPro上,则以3D形式展示,呈现更为震撼的视觉效果。
头部主播做直播带货有多赚钱?行业人士曾打过一个有趣的比喻:看他们带货就像是在看一台齿轮疯狂转动的印钞机。以三只羊为例,《合肥日报》报道称,2023年他们营业额近150亿,如果用20%的抽佣来粗算利润,疯狂小杨哥和他的团队相当于一年疯狂揽金30亿。面对如此高的收益诱惑,小杨哥却从去年开始明显放慢了带货的频率。先是从原先的一周两播,改为一周一播。截至发稿
“辛选没有大家理解的那么赚钱!”38节大促结束一周后,快手头部主播辛巴突然宣布要淡出带货直播间。他完成了龙年首播,第三方数据显示,这场直播上架了近200款产品,累计销售额超5.4亿元。2024年会有黑马闪现吗?卡思仍然保持期待。
短剧已然成为了众人哄抢的“香饽饽”。小杨哥公司“三只羊网络”入场拍短剧的消息引发热议。尤其是小杨哥这样的超头网红入场,其自带的巨额流量、账号矩阵以及在直播带货行业十分娴熟的切片玩法,是否会给短剧行业带来新的想象空间,又会将短剧行业的发展带向何处有待继续观察。
京东与联想达成全新战略合作,双方明确了未来三年联想在京东全渠道销售超过1200亿元的目标。双方将互为首个AIPC先锋伙伴,共建AI终端产业生态,加速AIPC等AI设备落地。京东零售与联想天禧生态打通,为用户提供更智能、开放的AI应用生态体验。
快科技4月17日消息,如今,网红经济成了时代潮流,许多网红以超强的吸金带货能力受到关注,其中就包括疯狂小杨哥”。不过,疯狂小杨哥”已开始从带货转型到短剧赛道。日前,三只羊剧场”官方抖音账号上线,标志着该机构正式进入短剧制作领域,账号简介显示,自制精品短剧将陆续更新。该机构首部作品名为《傅爷,你的替嫁新娘是大佬》,目前已经开机。从现场海�
前两天刚刚疯传的Suno挑战者、“音乐版Sora”正式现真身:正式名称Udio,已完全免费开放,每人每月有足足1200首额度,网友们都玩疯了。有人居然写了首催更奥特曼快点发布GPT-5的金属作品:咳咳,更高能的甚至还创作出了脱口秀……!创始人看完都直拍大腿:这绝对是我们意料之外的功能。Udio目前完成的种子轮融资中,投资人包括ins的联创兼CTOMikeKrieger、谷歌Gemini负责人OriolVinyals�
不少消费者推崇的法国巴黎水”出事了,被曝细菌超标,并且遭大规模销毁。当地时间本月25日,法国卫生总局发布通知称,知名气泡矿泉水品牌巴黎水”的200万瓶气泡水,因被怀疑沾染了有害细菌已被销毁。值得一提的是,这并非是雀巢首次因饮用水安全问题被曝光,今年1月份,雀巢方面承认违法使用紫外线灯、碳过滤等方法给天然矿泉水做消毒处理,法国检察机关对其在法国经营饮用水的分公司就净化天然矿泉水的方法展开刑事调查。
站长之家(ChinaZ.com)4月9日 消息:比利时计算机视觉初创公司RoboVision最近宣布成功获得4200万美元的融资,这笔资金将用于推进其AI-enabled视觉平台在全球范围内的发展和拓展。这轮A轮融资由Target Global、Astanor Ventures和Red River West领投,使RoboVision的总融资额达到6500万美元。RoboVision的首席执行官Thomas Van den Driessche表示,公司将利用这笔投资加强全球业务,并“进一步巩固我们在AI�
特斯拉人工智能经理ParilJain近日透露:截至2024年3月,我们基于端到端NN神经网络的驾驶策略已在美国部署到约200万辆汽车上。全球范围内的600多万辆汽车已经运行了其他安全Autopilot软件堆栈。这个数额与在道路上安装了特斯拉设计的AI推理计算机并由司机训练的汽车的价值约2500亿美元相比,根本不值一提。
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。
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