《圣诞节iPad魔术合集》文章已经归档,站长之家不再展示相关内容,下文是站长之家的自动化写作机器人,通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻,欢迎联系我们帮它成长:
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Replicate上的“SDXLfine-tunes”收藏包含了一系列基于SDXL模型的精选微调模型,这些模型专为生成特定视觉风格和主题的高质量图像设计。这些微调模型利用了大型生成模型SDXL的强大功能,通过针对特定内容进行优化和调整,为用户提供了丰富的视觉创作工具。还有galleri5/icons模型,这是一个SDXL微调模型,专门用于生成光滑的图标和扁平的波普构成主义图形,带有粗边缘,基于Bing
苹果官网近日发布了一则开发者公告,宣布计划在今年晚些时候为欧盟地区的iPad开放侧载功能。最初,欧盟将iOS、Safari和AppStore列为拥有看门人”资格的平台。对于很多用户来说,iPadOS能开放侧载是一件好事,虽然是被动的,但也标志着苹果封闭的应用生态又向开放前进了一小步。
北京时间5月7日晚10点,将有一场盛大的Apple特别活动即将拉开帷幕。此次特别活动的海报中,一支醒目的手写笔引人注目,这似乎在预示着苹果将发布新一代ApplePencil以及全新的iPad系列产品。苹果发布会已正式官宣,这款最强iPadPro的发布可谓蓄势待发。
苹果官方已正式公告,一场名为“放飞吧”的特别活动定于5月7日盛大举行这场活动的焦点无疑将是备受瞩目的2024款iPadPro及iPadAir等新品。除了新品的发布,据可靠消息透露,苹果还将揭晓iPadOS18系统的一些重要更新,其中就包括了期待已久的原生计算器功能的加入。我们期待在即将到来的“放飞吧”特别活动中,一睹这一新功能的真容。
苹果iPadOS17.5测试版已经正式发布,开发者通过测试版代码发现,新款iPadPro采用了OLED面板,这是苹果历史上首款采用OLED屏幕的平板设备。iPadOS17.5测试版代码中曝光了四款新iPad设备,分别被标识为iPad16,3、iPad16,4、iPad16,5和iPad16,6。苹果计划在5月份的第二周推出iPadPro,但这次不会举办发布会是直接上架发售。
今日晚间,苹果官方宣布将于北京时间5月7日晚10点举行Apple特别活动。这次苹果特别活动的海报中出现了一支手写笔,表明苹果将在5月7日当天发布新一代ApplePencil和iPad系列新品。为了解决烧屏问题,苹果新款iPadPro采用了全新的串联堆叠OLED技术,它具有两个发射层,与单层OLED面板相比,双层结构面板的屏幕亮度可扩大2倍,使用寿命可延长4倍。
苹果公司在iPad诞生后的第14个年头,正计划为iPad系列设备推出一款原生计算器应用程序。这一计划有望在iPadOS18中得以实现,并预计会在即将于6月10日召开的全球开发者大会上正式发布。苹果官方尚未针对这一传闻做出正式回应,我们在此提醒广大消费者保持理性态度,静候官方消息。
苹果公司宣布将于5月7日晚上10点举办一场特别活动,主题为“放飞吧”,预计将推出新款iPad和配件。苹果通常是在3月底或4月初举办春季特别活动,今年宣布在5月进行,相比以往稍显延后,但也给粉丝带来了更多期待。根据公开爆料,新款iPadPro将首次采用OLED面板iPadAir将首次提供12.9英寸屏幕的选项。
据彭博社MarkGurman的最新爆料,苹果公司即将在5月份发布新版iPadPro,这款设备将直接搭载M4芯片,跳过M3版本。M4芯片继续采用台积电3nm工艺,其主要改进在于提升神经网络引擎的性能,这将使得AI功能运行更加流畅。苹果在AIGC领域的具体表现,预计将在今年的WWDC上揭晓,值得业界和消费者期待。
据爆料人MarkGurman透露,苹果将于5月7日举行的发布会预计仅持续35分钟,届时将推出4款新品:iPadPro、iPadAir、ApplePencil和妙控键盘。其中新款iPadPro将提供11英寸和12.9英寸两种尺寸,首次采用OLED屏幕,支持LTPO技术和120HzProMotion显示,采用双串联结构,具有高亮度、长寿命和更好的电池续航表现。妙控键盘是为新款iPadPro量身打造的配件产品,也将在本次发布会上展示亮相。
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型(LLM)在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口,使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估(绝对评分)和成对排名(相对评分),能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估,解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
OpenAI Assistants API quickstart with Next.js 是一个使用OpenAI的Assistants API和Next.js框架快速搭建聊天机器人的模板项目。它支持流式传输、代码解释器和文件搜索等高级功能,旨在展示如何在Next.js应用中集成OpenAI的强大能力。
phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库,专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接,还包含了训练、推理、部署的相关教程,旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。
Secret Llama 是一个免费且完全私密的聊天机器人,与ChatGPT不同,它完全在您的浏览器内运行,意味着您的对话数据不会离开您的电脑。首次加载可能需要一些时间,因为模型需要完全下载到您的电脑上,但之后可以断开WiFi工作。支持Chrome和Edge浏览器,需要GPU,不推荐在移动设备上使用。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型,它通过一致自注意力机制和运动预测器,能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像,并且可以扩展到视频生成,为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响,并且鼓励用户负责任地使用该工具。
AWPortrait是一款专注于AI生成肖像照片的模型,致力于通过技术提升照片的真实感。它通过不断优化训练,使得生成的人物肖像更加逼真,加入了东方元素,如旗袍和汉服,增强了室内外效果,优化了面部特写的变形问题,并允许调整人物年龄。AWPortrait适用于个人和商业用途,但需遵守相应的使用协议。
ollama-reply是一个开源的浏览器扩展,它利用Ollama Llama3模型的强大功能来生成吸引人的社交媒体回复,旨在促进用户的社交增长。这个工具被设计为MagicReply的免费和开源替代品。它不仅免费使用,而且高度可定制,可以适应任何Ollama模型,并根据用户的需求调整回复内容。
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用,它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储,支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是,思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术,使得大型语言模型(LLM)和嵌入模型能够在本地运行。同时,也支持连接到OpenAI或兼容的API,如Oobabooga。
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,特别擅长处理复杂的文本查询,例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上,如FinanceBench基准测试中,准确率显著高于传统的RAG基线模型。
prettygraph是一个基于Python的Web应用程序,由@yoheinakajima开发,展示了一种新的UI模式,用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型,旨在提供一种简单的UI想法,通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。
WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库,特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2,创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人,能够预测用户提示和助手回应。
Frame是Brilliant Labs推出的一款AI眼镜,它通过集成的AI技术,为用户提供实时的视觉分析和翻译功能。这款眼镜结合了OpenAI和Whisper技术,允许用户通过视觉和听觉来搜索和理解他们所看到和听到的内容。Frame的主要优点在于它的开放源代码特性,鼓励开发者、艺术家和黑客探索和创造新的功能,推动产品的创新和个性化。此外,它还包括了Mister Power功能,确保全天候的电池续航。
Omniplex是一个开源的AI平台,它致力于通过建立核心功能和基本特性来提升用户体验。该平台正在积极开发中,专注于实现最佳实践、优化代码库,并引入新特性。Omniplex使用TypeScript作为编程语言,React作为前端框架,Next.js作为Web框架,并结合了Firebase、Vercel AI SDK等技术栈。
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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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。