近期,一些家长在社交媒体上反映,他们通过小天才电话手表App与孩子沟通时,一些日常用语如“我是你妈”、“打断你腿”等被系统提示为“可能含有不适宜内容”,无法发送,这让家长们感到困惑和哭笑不得。
小天才电话手表官方客服对此回应称,手表设计了一些保护孩子的功能,旨在创造一个绿色沟通环境,过滤掉敏感词汇或不文明用语,无论是家长与孩子还是孩子之间的聊天,这些内容都发不出去。
客服还提到,系统既有自动过滤机制也有人工审核,最近加强了违禁词的限制,提醒得更频繁。
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很多人可能没想到,近段时间以来,只卖纯电动车的蔚来突然像是开了挂一样,销量蹭蹭往上涨,在5月单月卖出了2万台,创下新纪录!问题在于蔚来已经很长一段时间没有发新车了,子品牌乐道虽然已经开启预售,但目前尚未上市,那么到底是什么让蔚来疯狂卖车呢?李斌没有提到但也很重要的一点在于,小米SU7的火爆出圈儿让非常多的消费者关注到纯电动车由于小米SU7等待时间过长,溢出的流量就覆盖到了友商身上,蔚来是最直接收益的那一个。
网上关于谷歌AIoverview的讨论沸沸扬扬,简直快要扛起X平台科技区的流量大旗。这款在2023年5月就推出测试版的AI搜索,在正式上线前已处理了超十亿次查询,却依旧没能逃过翻车的命运,原因是它仍无法判断“人能不能吃石头、喝胶水”。现在它连承认“圣诞老人不存在”也要被指控,因为这可能会“浇灭孩子们的童心”。
快科技5月28日消息,京东前副总裁蔡磊回应被指装病,他说,近期网络大量账号对我恨之入骨般的持续抹黑造谣,连我的病都是装的,我没有时间、精力和能力应对。近期在ICU还没有出来时就迫不及待与尹烨总讨论渐冻症肌肉时空组学的科研新成果及应用,我希望宝贵的时间用在这里。与此同时,华大集团CEO尹烨发布微博称,华大已经用时空组学技术对渐冻症肌肉活检样本检测有了全新的发现,6月初会一起公布,另外我本人一直在捐赠渐冻症项目。公开报道显示,2019年,蔡磊被确诊 渐冻症”,之后,创立渐冻症患者大数据平台爱斯康医疗并出任董事长。?
网络上不时响起针对女装尺码越来越小、女性外貌标准日益狭隘的质疑声。有专家指出,这些现象背后其实隐藏着资本的影子。我们也需要倡导一种更加健康、包容的审美观念,让女性在追求美的道路上不再受到束缚和限制。
曾备受瞩目的网红邵雨轩和她的搭档张小花在两年的沉寂后,再次合体出现在公众视野。邵雨轩在一档综艺节目中,对于“疯产姐妹”停更两年的原因进行了解释。在2024年5月20日,邵雨轩时隔2年更新了视频并合体,被问及是否回归,邵雨轩回复称“回来了但没完全回来”。
年仅17岁的中专女生姜萍在全球数学竞赛中脱颖出,成功闯入前12强,这一喜讯迅速在网络上引起广泛关注。在这一成就的背后,她的数学老师王闰秋也受到了大家的瞩目。”因此,他希望能尽自己所能去帮助学生,让他们看到数学领域的广阔天地,并知道未来还有无限可能。
即人们熟知的凤姐,近日在其个人短视频账号上发声,坚决要求媒体和公众停止未经允许的偷拍行为,保护她的个人隐私。一段在纽约中央公园拍摄到的凤姐照片在中国社交平台广泛传播,引起了她的强烈不满。她希望能在一个相对安静的环境中,过上普通人的生活。
欧盟委员会近日宣布,计划从7月4日起对从中国进口的电动汽车征收临时反补贴税。中国电动汽车制造商蔚来汽车表示强烈反对,认为增加关税会阻碍全球电动车贸易,对环保、减排和可持续发展产生负面影响。蔚来的立场和应对策略表明,尽管面临国际贸易环境的不确定性,公司仍致力于通过创新和灵活的市场策略,推动电动汽车的普及和可持续发展。
网络上掀起了一股关于海底捞特岗技能比赛的讨论热潮。这场技能考核比赛的冠军将有机会获得高达50万元的奖金,引发了社会各界的广泛关注。对于消费者来说,能够享受到更加专业和贴心的服务,也是一种极大的满足和享受。
今日,小米公司发言人官微针对近日有部分媒体对小米不再使用徐汇滨江相关地块报道进行回应与澄清。小米不再使用徐汇滨江相关地块”的报道存在严重失实。小米集团公关部总经理王化回应媒体表示:市政规划用地发生改变,政府有需求收储。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用,通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯,并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具,使阅读变得习惯性和上瘾。此外,BookSlice还提供AI问答功能,帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法,在不降低性能的情况下,实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式,能够显著减少时间消耗,提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式,以图文、动画、视频、语音等多样化内容,使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识,还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术,适合各种背景的学习者,旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎,它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息,提供直接、精准的答案,并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。