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虚拟人是指具有数字化外形的虚拟人物,含有由数据建模、物理仿真、画面渲染等组成的外在形象,由智能AI或真人操控来形成的内在灵魂。作为人工智能技术的产物,虚拟人呈现出智能化与逼真化的特性,被广泛应用于影视、文娱、游戏、教育等生活领域。网络虚拟主播作为虚拟人产业成长较快的市场,诞生了雪域任运、关小芳等明星IP,未来,随着更多正向、交互性强的明星IP涌现,虚拟人技术有望成为直播带货产业的重要驱动力之一。
在逾百年的历史长河中,沛纳海不断推陈出新,打造了一款又一款经典之作。9点钟位置的Super-LumiNova®夜光表盘的小秒盘,则是对原型的又一次致敬。作为时尚界的领军品牌之一,手表排行榜前十名的沛纳海也将继续以其匠心制表的精神,为钟表爱好者带来更多的惊喜与体验,满足他们对于历史、质感与功能性的追求。
随着互联网技术的飞速发展和普及,我们正迎来一个“互联网灵活就业”的全新时代。在这个时代,数字经济蓬勃发展,政府也出台了一系列政策来支持和鼓励这一趋势。随着数字经济的不断发展和深入应用,新工宝有望引领更多行业走向“互联网”的新时代。
继《沙丘2》与《哥斯拉大战金刚》之后,传奇影业又将非虚构文学作品《核战争:命运脚本》的影视改编权收入囊中,准备将其搬上大银幕。公司希望时下银幕宠儿维伦纽瓦在忙完《沙丘3》之后继续为公司效命,最好能出任《核战争》项目的编导。如果维伦纽瓦能如愿完成《沙丘3》,则双方的共赢合作关系有望延续,牛蛙版《核战争》一触即发。
苹果公司宣布,从本周二开始,它将面向欧盟用户开放iOS应用程序的网络分发。这意味着选择加入并符合苹果标准的开发者,将能够直接向欧盟用户提供从他们自己网站下载的iPhone应用程序。这是一项新功能,它正在开始提供,但不确定有多少开发者实际上愿意利用该选项。
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3月28日,第十一届中国网络视听大会在四川成都举行。本届大会以“极视听强赋能”为主题,在主论坛上,快手联合创始人杨远熙发表了《云程发轫,向新行,快手聚势赋能网络视听行业新质生产力》主题演讲,重点分享了快手在优质内容、创新技术等领域的探索和经验。大会重点围绕深耕精品内容、壮大主流舆论、强化科技赋能、深化行业治理、加强国际传播等议题展开,聚焦微短剧国际传播、网络视听内容出海、城市国际传播、国际网红传播等内容,组织论坛、发布会、首映礼、合作签约等活动。
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FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序,可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字,并根据父母的喜好进行学习,为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别,然后选择以下两个选项之一:名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好,并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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