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黑暗武士魔法系的加点与排列：...
还是提点一下吧，反正不外乎也就是圣物套+贺拉斯，假猪套+遗魂艾，史诗套+强散这些破事，附魔打孔与各种业物理与魔法走势是一样的，只不过黑暗武士能控能打，百分比固伤混合，看你是用什么作输出技能了...
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小鹏汽车推出了G6580长续航Plus版，限时17.99万元起，拥有高阶智驾全域800V。相比于售价18.99万的580Pro版，新车砍掉了一些配置，包括方向盘加热、前排座椅通风和主驾专享扬声器，同时前排座椅电动调节从12向变成6向，音响扬声器数量从18改成8个。G6提供后驱和四驱两种动力版本，其中后驱版最大功率218千瓦，峰值扭矩440牛米，零百加速5.9秒;四驱版综合功率更是达到了358千瓦，峰值扭矩660牛米，百公里加速3.9秒。
今晚，小米汽车CEO雷军继续更新抖音视频，他在最新的视频中解答了小米汽车工厂员工数量。包含工程师在内，工厂员工数量不到1300人，这么少的人是因为工厂的自动化程度特别高，核心工艺100%都是自动化生产，正是因为有这样的自动化程度，我们的生产效率特别高。有网友评论表示，这格局也太大了帮友商加销量。
RekaAI近日宣布推出其最新力作——RekaCore，这是一款前沿的多模态语言模型，拥有强大的性能和灵活的部署方式。该模型像Gemini一样可以直接分析图片、视频、音频，评测得分与GPT-4和Gemini-Ultra接近。通过Edge、Flash和Core等系列模型的全面支持，Reka已经准备好迎接更广泛的挑战，展望未来，我们期待着与更多愿意加入我们的伙伴共同探索多模态世界的无限可能。
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型，对于打工人来说简直不要太方便。上海AILab，香港中文大学等研究机构提出的InternLM-XComposer2-4KHD模型让这成为了现实。IXC2-4KHD将多模态大模型支持的分辨率提升到了4K的水平，研究人员表示目前这种通过增加切块个数支持更大图像输入的策略遇到了计算代价和显存的瓶颈，因此他们计划提出更加高效的策略在未来实现�
司马阅1.5版本更新后，司马阅对文档的识别、提取、回答的精准度都更上一个台阶……
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腾讯广告一站式AI广告创意平台“腾讯广告妙思”上线图生图能力。通过上传一张参考图，妙思的AI模型便能迅速生成相似图片，实现所见即所得，让创意素材焕发新生。在游戏行业和网服行业中，CTR分别提升了19%和18%，展现出强大的市场竞争力。
在计算机视觉和图形学领域，材质迁移技术一直是研究的热点之一。牛津大学、StabilityAI和MITCSAIL的研究团队共同开发了一种名为ZeST的创新方法，它能够在无需任何先前训练的情况下，实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。研究团队将继续探索如何将ZeST扩展到更广泛的应用领域，并进一步提升其性能和效果。
DesignEdit是一款突破性的图像编辑软件，它采用了设计领域中常见的图层概念，为用户带来了一种全新的空间感知图像编辑体验。通过将复杂的图像编辑任务分解为多层潜在的编辑操作，DesignEdit实现了对象移除、多对象编辑、镜头平移和缩放、排版编辑以及跨图像合成等一系列高级编辑功能。这不仅为创意设计提供了无限的可能性，也为图像合成和视觉特效制作带来了新的解决方案。
小米SU7汽车系列将全面配备智能驾驶功能，但消费者对其是否依赖地图数据存在疑问。小米汽车官方给出了明确答复。雷军进一步表示，小米的目标是到2024年进入智能驾驶行业第一阵营。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
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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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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