《《无人深空》上手体验评析》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:无人深空1.59更新了什么内 1.59版本更新内容一览在游戏无人深空里面1.59版本更新了什么呢,本次更新的文件非常大。相信很多小伙伴都非常的关心更新了什么内容吧,下面小编就给大家
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随着科技的不断发展,现如今3D打印机受到了越来越多普通消费者的喜爱,大家都很喜欢这种可以自由定制并打印自己喜欢的模具的感觉。不过由于很多人此前从未接触过3D打印机,在选购时往往没有什么方向,不知道什么样的3D打印机最适合自己。ELEGOO爱乐酷Saturn4Ultra土星是一款对于新手非常友好的光固化3D打印机,操作过程非常的简单,并且还具备智能检测功能,当遇到树脂
亚马逊的AI无人商店项目竟然是靠人工来识别商品,并且每1000笔交易就有700笔需要人工审核。亚马逊有一个JustWalkOut”的项目,顾客可以在无人商店里选好商品之后,直接走出去无需排队等待结账。亚马逊发言人表示:与许多人工智能系统一样,底层机器学习模型通过生成合成数据和注释实际视频数据来不断改进。
快科技4月19日消息,在第21届华为分析师大会上,华为副董事长、轮值董事长徐直军发表了题为《全面智能化之路》的主题演讲。徐直军提到,自动驾驶业务是华为最开始投资AI的重要领域,因为自动驾驶的目标是无人驾驶,是AI的应用最为挑战的场景之一。2019年在上海国际汽车工业展华为提出打造智能驾驶方案,2022年推出了自动驾驶ADS 1.0版本,基于高精地图把AI 规则”结合�
快科技5月1日消息,据杭州市经济和信息化局官网,今年3月,浙江省十四届人大常委会第九次会议批准《杭州市智能网联车辆测试与应用促进条例》,该《条例》于5月1日起施行。至此,杭州成为全国首个为智能网联车辆上路立法的省会城市,也是全国首个为低速无人车立法的城市。值得一提的是,杭州率先将全市八城区(上城区、拱墅区、西湖区、滨江区、萧山区、余杭区、临平区、钱塘区)和桐庐县城区共计3474平方公里作为智能网联车辆测试应用区域,服务人口数量超1000万。同时,杭州还将推进道路基础设施智能化改造升级,实现全市信号机及交通标?
今年清明假期期间,广东交通集团所属揭博高速水墩互通路段,出现了空中交警”无人机在空中智能巡检执勤”。为更好了解管辖路段交通状况,及时疏导交通,揭博高速选取车流量较大的路段为试点,首次部署无人机自动起降系统。对于轻微事故,无人机还配备了喊话器,即时拍照取证后,可喊话现场事故人员尽快驶离,避免二次事故。
快科技5月5日消息,当前国内一众新势力车企,普遍为自家车型配备了高阶智能辅助驾驶功能,一些车主为吸引眼球,故意采取危险驾驶的方式来使用智驾功能。日前,有博主分享了一段理想汽车在高速上无人驾驶”的视频。视频中,这辆理想汽车驾驶座没有做人,车辆打开了高阶智驾功能在高速上狂飙。并且,为了诱骗车辆的验证系统,司机还把安全带插扣扣了上去,自己则在后排拍摄无人驾驶”视频。博主直言,司机这样驾驶,就是以危险方式危害公众安全。网友们也发表了各自的意见,前排还有孩子,这家长真是不负责任到家了”、出了车祸又得写小作文
近日,在浙江台州温岭,一辆小货车因未拉手刹开启无人驾驶”模式,完全无视从其周围经过的车辆和行人,最终撞翻一辆电动车。4月1日中午,一位名叫李某的快递员驾驶小型货车在派送快递途中,将车辆停在路口未拉紧手刹便匆忙下车。根据交警部门的调查和责任认定,货车司机李某承担了此次事故的全部责任。
快科技4月26日消息,在今日的北京国际车展上,著名歌手汪峰在蔚来展台与蔚来汽车创始人、董事长、CEO李斌进行了亲密互动。在此期间,李斌亲自接待汪峰,并陪同他一同体验了蔚来ET7的后排空间和搭载的无麦K歌功能。在体验无麦K歌功能时,李斌当着汪峰的面唱起了汪峰的代表歌曲《北京北京》,而汪峰也随后展示了自己的歌艺,两人互动融洽。此外,李斌透露,早在12年�
现代汽车和起亚周六在京与百度签署了关于智能网联汽车的战略合作框架协议。根据协议内容,现代汽车和起亚将与百度共同在智能网联汽车、无人驾驶、智能交通系统、云计算等领域构建全新的商务生态系统。为了满足用户智能化的需求,起亚与百度文心一言合作开发全新车机系统,并在中国获得了L4级自动驾驶牌照,已经开始路试。
2024北京车展开幕首日,比亚迪仰望U8越野玩家版正式上市,价格为109.8万元起。U8越野玩家版针对越野性能作了有效提升,采用了更适配越野路况的热管理系统,车顶有独立可拆装行李框,可有效拓展利用空间,增加装载能力。动力系统方面,其配备了四电机,最大马力超过1100匹,依靠易四方对四轮扭矩的独立矢量控制,能实现车辆的极致稳定和安全,具备超强的越野实力,同时综合续航可达1000km,支持6kW外光电。
Remini利用先进的AI技术,为用户的照片和视频提供高质量的增强服务。它不仅能够修复老照片,提高肖像的清晰度,还能通过AI生成新的照片,满足不同行业的专业内容创建需求。产品以其快速、易用和惊人的效果受到全球数百万用户的喜爱。
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Story Diffusion 是一款利用人工智能生成连贯故事和相关视频的工具。用户可以轻松创建独特而有趣的故事和漫画艺术,无需艺术或编码技能。
Project Neo是Adobe推出的一款插件,它通过与Adobe Photoshop和Illustrator熟悉的控制和命令的简单操作,让你在几分钟内而不是几小时内,就能制作出出色的图标、生动的绘图和独特的三维形状。它为设计师提供了更多的颜色、中间调和阴影控制能力,通过增加深度和几何形状来增强设计。Project Neo与Creative Cloud无缝集成,增强了你的创意工具箱,让你能够轻松地导出完美的SVG和像素完美的图像,为你的2D设计增添活力。
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器,由Gradient AI Team开发,旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K,从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术,包括NTK-aware插值和RingAttention库,以高效地在高性能计算集群上进行训练。
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法,用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案,可以高效渲染远处内容,并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源,通过分而治之的方法训练大型场景,并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成(RAG)模型。该模型基于 Llama-3 基础模型,并使用改进的训练方法,特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩,显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进,通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B,都是使用Megatron-LM进行训练,然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色,适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点,它使用ollama Python客户端,允许用户轻松地将大型语言模型(LLM)集成到他们的工作流程中,或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力,使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM,以及使用精细调整参数进行LLM查询,同时保持生成链的上下文。
DrEureka是一个利用大型语言模型(LLMs)自动化和加速模拟到现实(sim-to-real)设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布,以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置,并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务,无需人工迭代设计。
The Shape of AI 是一个专注于人工智能交互模式的网站,它提供了关于如何在设计中融入人工智能的深入见解。该网站强调了用户体验的重要性,并探讨了在AI驱动的世界中,如何通过设计来优化人机交互。它包含了丰富的资源和工具,帮助设计师和开发者理解AI的新兴模式,以及如何利用这些模式来提升他们的产品和服务。
Llama-3 70B Instruct Gradient 1048k是一款由Gradient AI团队开发的先进语言模型,它通过扩展上下文长度至超过1048K,展示了SOTA(State of the Art)语言模型在经过适当调整后能够学习处理长文本的能力。该模型使用了NTK-aware插值和RingAttention技术,以及EasyContext Blockwise RingAttention库,以高效地在高性能计算集群上进行训练。它在商业和研究用途中具有广泛的应用潜力,尤其是在需要长文本处理和生成的场景中。
VILA是一个预训练的视觉语言模型(VLM),它通过大规模的交错图像-文本数据进行预训练,从而实现视频理解和多图像理解能力。VILA通过AWQ 4bit量化和TinyChat框架在边缘设备上可部署。主要优点包括:1) 交错图像-文本数据对于提升性能至关重要;2) 在交错图像-文本预训练期间不冻结大型语言模型(LLM)可以促进上下文学习;3) 重新混合文本指令数据对于提升VLM和纯文本性能至关重要;4) 标记压缩可以扩展视频帧数。VILA展示了包括视频推理、上下文学习、视觉思维链和更好的世界知识等引人入胜的能力。
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