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Sing Something：K歌达人的Draw Something
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Meta的Threads日活用户超越 X，成为更受欢迎的社交平台
Meta旗下的社交平台Threads最近在美国的日活用户人数已经超过了埃隆・马斯克旗下的X。根据数据情报平台Apptopia的估计，自去年12月以来，Threads的日活用户在美国已经超过X。尽管X的月活跃用户仍远远超过Threads，Meta首席执行官马克・扎克伯格对此似乎并不担忧，他在二月份告诉投资者:“我很乐观地认为我们可以继续改进和增长的步伐，并展示一个友好的讨论型应用可以像最受欢迎的社交应用一样被广泛使用。
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Nothing 宣布其耳机将支持 ChatGPT
Nothing近日宣布，计划将ChatGPT与其智能手机和耳机更深度整合。此举将为公司的客户提供更快速的服务。该博客文章表示:“Nothing还将通过在NothingOS中嵌入系统级入口点到ChatGPT，包括截屏共享和Nothing风格的小部件，改善Nothing智能手机用户体验。
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ThinkPad思考·AI空间揭幕，ThinkPad T14p AI 2024新品亮相
4月23日，联想举办ThinkPadAI春季新品探秘之旅暨ThinkPad思考·AI空间揭幕活动，ThinkPad首席产品官张豪宣布，备受期待的AI高性能专业工程师本——ThinkPadT14pAI2024当日正式开售。ThinkPad首席产品官张豪活动现场，张豪详细介绍了全新ThinkPadT14pAI2024在“高效办公”与“专业创作”方面为用户带来的全新AI体验。联想AIPC旗舰新品ThinkPadT14pAI2024，不仅是联想创新力的集中体现，更让AI技术�
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扎克伯格称 Meta 需要数年才能从生成式 AI 赚钱
在Meta的首季度财报电话会议上，CEO马克・扎克伯格向投资者表示，生成式AI的热潮已经到来，但不要指望它能很快带来利润。Meta公司净利润在上个季度已经达到120亿美元，营收为365亿美元，但未来其营收增长有望放缓，同时在AI和元宇宙方面的支出也创下历史新高。但现在似乎很明显，时尚AI眼镜也有一个有意义的市场无需显示屏。
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Meta将为智能眼镜引入强大AI功能
Meta将在4月为其Ray-Ban智能眼镜引入一系列相当强大的AI功能。这些新功能将允许用户通过一个简单的命令快速识别他们正在查看的物体。这些新功能无疑将为用户带来更加便捷、实用的智能眼镜体验。
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AI换装MagicClothing： 专注实现可控的换装效果
MagicClothing是一个AI换装项目，该研究是基于OOTDiffusion的一个分支版本，专注于实现可控制服装驱动的图像合成。MagicClothing的特色功能包括:可控服装驱动图像合成，MagicClothing专注于实现可控服装驱动的图像合成，用户可以通过调整服装和文本提示的强度来控制合成图像的效果。MagicClothing提供了一种可控服装驱动的图像合成技术，具有广泛的应用场景，可为时尚设计、艺术创作、零售行业等领域带来创新和便利。
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Meta开放Horizon OS 引发新一轮头显和元宇宙热潮
Meta创始人扎克伯格宣布，Meta将开放支持Quest的操作系统MetaHorizonOS，允许其他公司基于其生态系统设计更多头戴显示器。联想、微软和华硕等科技巨头都是Meta的首批合作伙伴。虽然推出新产品可能需要几年时间，但Meta已为这个新计划做好了准备，并将尽快将这一体验带给大家。
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Meta 在 WhatsApp 中加入实时AI图像生成功能
当用户在与MetaAI的聊天中开始输入文本到图像的提示时，将看到随着添加更多关于想创建的内容的细节，图像如何变化。在Meta分享的示例中，一个用户输入了提示:“想象一场在火星上进行的足球比赛。这一新功能是Meta在其所有应用程序中推出AI功能的一部分，包括WhatsApp、Instagram、Facebook和Messenger。
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什么是MTIA？Meta研发AI定制芯片有多强性能参数介绍
MTIA是Meta自研的下一代AI加速芯片。该产品在计算能力和内存带宽上都有显著提升，可以更高效地支撑Meta的排序和推荐模型应用。点击前往MTIA官网体验入口需求人群:"为Meta的AI模型推理提供硬件基础设施支持"使用场景示例:MTIAv2加速提升了Meta社交网络的推荐能力，为用户提供更个性化的内容推荐MTIAv2支撑了Meta广告系统的排序和推荐模型，提升了广告投放的效果MTIAv2成为MetaAI基础设施的重要组成部分，为各类AI应用提供高性能的硬件支持产品特色：提供高计算性能和内存带宽支撑Meta的排序和推荐模型应用与Meta软件栈深度集成，实现高效运行详情请访问MTIA官网。
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Meta AI 发布开源基准数据集OpenEQA 促进AI代理的 “体验智能”
MetaAI研究人员今天发布了OpenEQA，这是一个新的开源基准数据集，旨在衡量人工智能系统对“体验式问答”的能力——这种能力使人工智能系统能够理解现实世界，从回答有关环境的自然语言问题。这一数据集被Meta定位为“体验智能”领域的关键基准，其中包含超过1，600个关于180多个真实环境的问题。为了衡量人工智能代理的性能，研究人员使用大型语言模型自动评分，衡量人工智能生成的答案与人类答案的相似程度。
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Align Your Steps:一种优化扩散模型采样时间表的方法，以提高生成模型的输出质量。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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