《李彦宏在母校北大 本科生毕业典礼上的讲话》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:李彦宏在母校北大 本科生毕业典礼上的讲话北大第一次搞这么集中式的毕业典礼,激情四射,泪如泉涌。开始前,他们大呼:师兄你好!真亲切啊。李彦宏全员信:百度造
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麦可思研究院最新发布的《中国2018-2022届大学毕业生培养质量跟踪评价蓝皮书》揭示了一个引人注目的现象:近年来,越来越多的大学应届毕业生不再将一线大城市作为唯一的就业目标是开始将视线投向小城市,掀起了一股回县城就业的新潮流。《蓝皮书》的跟踪统计数据显示,应届本科生毕业半年后在县城就业的比例显著上升,从2018届的20%增长至2022届的25%,增长幅度达到5个百分点。他们的就业满意度也从2018届的67%提升到了2022届的76%。
近日,北大毕业女生摆摊卖手串月入5万”一事引发热议。当事人因找工作不顺利,选择了二次创业,在市集上摆摊卖手串,生意越做越好,每个月能够获得3-5万元的收入。摆摊的魅力也许就在于此,让生活充满了希望。
最近一段时间,诸多大佬纷纷下场开直播。仿佛直播成了一个新的战场,不赶紧开直播就会贻误战机。或许研究研究雷布斯的营销之道,真能找到新的思路。
大模型颠覆一切,终于还是颠到了本小编头上。还是一个一句话就被打造出来的Agent。超级个体时代,我们手握AI技术面对的,不仅是一场技术的革命,更是一次个体可能性的全面释放。
在Create2024百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏分享了他对于AI技术发展趋势的独特见解。他明确指出,开源模型在当前的AI发展中正逐渐显露出其局限性,预示着其可能逐渐落后于时代。通过灵活应用文心4.0等基础模型,百度正致力于推动AI技术的更广泛应用,以满足不同场景下的多元化需求。
在今天的Create2024百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏发表了人人都是开发者”的主题演讲。李彦宏认为,过去开发者用代码改变世界;未来,自然语言将成为新的通用编程语言,你只要会说话,就可以成为一名开发者,用自己的创造力改变世界。ModelBuilder更适合专业开发者使用,可以根据开发者的需求定制任意尺寸的模型,并根据细分场景对模型进一步精调SFT,这样就能达到更好的效果。
在近日的一次内部讲话中,百度董事长李彦宏给开源大模型泼了不少冷水。李彦宏认为,大模型开源的意义不大,闭源模型在成本和能力上会持续领先。其实你仔细听听李彦宏说的是有道理的,他是说在写古诗方面,百度超过了GPT4,”周鸿祎的这番言论也引发了现场轰笑。
“过去这一年,我跟很多创业者、开发者交流,感觉大家都处在一种‘FOMO’状态,既兴奋、又害怕错过。”面对在生成式AI浪潮中正被彻底改变的开发者群体,4月16日对外演讲中,李彦宏率先谈起了他们所遭遇的选择迷茫问题。在文字、图片、语音、视频等多模态大模型的长期竞争中,留给李彦宏的新挑战之一便是,如何带领百度继续保持模型性能的领先优势。
在Create2024百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了他的见解,他强调了未来AI应用发展的一个重要趋势。李彦宏认为,大型的AI原生应用将主要基于MoE,即大小模型的混合使用非仅依赖单一模型解决所有问题。智能体还具备在环境中持续学习、实现自我迭代和自我进化的能力。
教育部公布了2023年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,并发布2024年普通高校本科专业目录。这份目录中共计包含93个专业类、816种专业,其中新增的24个本科专业中,就包括足球专业。学生在练习足球时,需要完成各种跑动等,这既锻炼了学生的协调性和灵活性,又充分锻炼了学生的力量素质。
DuerOS X是小度基于百度文心大模型推出的全球首个AI原生操作系统。它彻底颠覆了传统的人适应系统的模式,实现了端到端连接用户的意图与任务,极大地拓展了操作系统的边界。DuerOS X全面应用了文心大模型,通过模型路由架构,能够灵活调度不同的文心模型去解决不同难度的问题,更高效、更精准、更经济。个性化长短记忆的存储、提取和理解能力,使得DuerOS X能够更清楚地记住历史内容与用户个性化偏好。此外,多模态感知技术的应用,让DuerOS X产生更丰富的感知力,无论是通过语音、文字还是表情与小度沟通,都能准确地理解用户的意图,并给出恰当的回应。
abab 6.5系列包含两个模型:abab 6.5和abab 6.5s,均支持200k tokens的上下文长度。abab 6.5包含万亿参数,而abab 6.5s则更高效,能在1秒内处理近3万字的文本。它们在知识、推理、数学、编程、指令遵从等核心能力测试中表现出色,接近行业领先水平。
mistral-common是一套帮助您处理Mistral模型的工具。它不仅包含文本到token的转换,还增加了工具解析和结构化对话。目前发布了三个版本的tokenizer,分别适用于不同的模型集合。
AI 3D Generation是Spline推出的一款3D设计工具,它支持文本到3D生成和图像到3D生成,允许用户通过简单的文本提示或2D图像自动创建出详细且精确的3D模型。该工具具有生成变体与混合、直观且适合初学者、创建独特的3D库、平台集成与实时协作、易于集成和发布等功能。
FocuSee 自动跟踪光标移动,应用动态缩放效果,为您节省宝贵时间和额外的努力。适用于演示,教程,推广视频等多种场景。
Ai-to-pptx 是一个使用 AI 技术 (ChatGpt 和 Gemini) 制作 PPTX 的助手,支持在线修改和导出 PPTX。主要功能包括使用 ChatGPT 等大语言模型生成大纲、允许用户再次修改内容、选择不同模板、在线修改 PPTX 的文字、样式、图片等,支持导出 PPTX、PDF、PNG 等多种格式。价格为付费,商业授权价格为 22000 元人民币或 3000 美元。
CodeQwen1.5是一个基于Qwen语言模型的代码专家模型,拥有7B参数,支持92种编程语言,最长支持64K的上下文输入。它具备代码生成、长序列建模、代码修改和SQL能力等,旨在提高开发人员的工作效率,简化软件开发流程。
PixArt-Sigma是一个基于PyTorch的模型定义、预训练权重和推理/采样代码的集合,用于探索4K文本到图像生成的弱到强训练扩散变换器。它支持从低分辨率到高分辨率的图像生成,提供了多种功能和优势,如快速体验、用户友好的代码库和多种模型选择。
InstantMesh是一个基于LRM架构的前馈框架,用于从单张图像高效生成3D网格。它支持低内存GPU环境,并能生成具有纹理映射的3D网格模型。
MagicClothing是一种基于潜在扩散模型(LDM)的新型网络架构,专门用于服装驱动的图像合成任务。它能够根据文本提示生成穿着特定服装的定制化角色图像,同时确保服装细节的保留和对文本提示的忠实呈现。该系统通过服装特征提取器和自注意力融合技术,实现了高度的图像可控性,并且可以与ControlNet和IP-Adapter等其他技术结合使用,以提升角色的多样性和可控性。此外,还开发了匹配点LPIPS(MP-LPIPS)评估指标,用于评价生成图像与原始服装的一致性。
FireCrawl 是一款由 Mendable.ai 开发的开源项目,它能够无需站点地图即可抓取任何网站的所有可访问子页面,并将这些内容转换为干净、格式化的Markdown文档。它特别适合数据科学家、机器学习工程师、内容创作者和市场分析师使用,以从网站内容中提取有价值的信息。FireCrawl 能够处理使用JavaScript动态渲染的内容,提供API服务,支持自托管,并与多种开发者工具和框架集成。
Atlas是波士顿动力公司开发的一款先进的人形机器人,它结合了数十年的研究和实际经验,旨在解决当今工业领域中最艰巨的挑战。新一代的Atlas机器人是全电动的,比以往的液压版本更强大,动作范围更广,能够更高效地完成各种任务。Atlas机器人配备了新的AI和机器学习工具,如强化学习和计算机视觉,以确保它们能够适应复杂的现实世界情况。此外,Atlas将与波士顿动力公司的Orbit™软件集成,该软件提供了一个集中的平台来管理整个机器人车队、站点地图和数字化转型数据。
Stable Diffusion 3是一款先进的文本到图像生成系统,它在排版和提示遵循方面与DALL-E 3和Midjourney v6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构,使用不同的权重集来改善图像和语言的表示,从而提高文本理解和拼写能力。Stable Diffusion 3 API现已在Stability AI开发者平台上线,与Fireworks AI合作提供快速可靠的API服务,并承诺在不久的将来通过Stability AI会员资格开放模型权重以供自托管。
奇布塔是基于人工智能生成技术的绘本创作平台,提供各种风格的有声绘本创作功能,帮助用户创作优质的绘本内容。定价灵活多样,定位于绘本创作者和儿童阅读者市场。
VASA-1是由微软研究院开发的一个模型,专注于实时生成与音频相匹配的逼真人脸动画。该技术通过深度学习算法,能够根据输入的语音内容,自动生成相应的口型和面部表情,为用户提供一种全新的交互体验。VASA-1的主要优势在于其高度逼真的生成效果和实时响应能力,使得虚拟角色能够更加自然地与用户进行互动。目前,VASA-1主要应用于虚拟助手、在线教育、娱乐等领域,其定价策略尚未公布,但预计将提供免费试用版本供用户体验。
Stable Diffusion 3是Stability AI推出的最新创新,为创造性图像生成带来突破性的AI。它提供了改进的文本到图像生成算法、多模态能力和用户友好的许可证,免费使用SDXLTurbo.ai。革新设计、动画、游戏等领域,提升文本到图像生成、多模态能力和用户友好的许可证。探索、创造、转化。
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ZeST是由牛津大学、Stability AI 和 MIT CSAIL 研究团队共同开发的图像材质迁移技术,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。ZeST支持单一材质的迁移,并能处理单一图像中的多重材质编辑,用户可以轻松地将一种材质应用到图像中的多个对象上。此外,ZeST还支持在设备上快速处理图像,摆脱了对云计算或服务器端处理的依赖,大大提高了效率。