Mozilla明年推火狐4.0版 以Chrome为榜样
9月8日消息,Mozilla最近发布了一个产品图线路,其中包含从现在至2010年年底发布的新产品的许多细节,其中包括什么时候发布火狐浏览器的下一个重要的升级版。
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苹果公司于4月25日发布了iOS17.5、iPadOS17.5、macOS14.5和watchOS10.5的第三个公测版。这些更新的内容与昨天发布的Beta3版本完全相同,并邀请用户进行测试体验。还需要服从苹果公司的公证程序并公布透明的数据收集政策。
Meta计划在下周预演其大型语言模型Llama3的两个基础版本。Llama3预计将支持多模态功能,允许用户输入文本和图像予以回应。预计将Meta在全球夏季推出完整的Llama3模型。
Meta公司宣布了一项重大技术进展,发布了其最新的开源模型——Llama3。这一模型包含两种参数规模:8B和70B,预计将于今年7月正式面世。MetaAI还整合了搜索功能,可以直接访问网络上的实时信息,无需切换应用。
【新智元导读】Llama3的开源,或将催生数十亿美元新产业。发布不到一周的时间,全网各种测试微调都开启了。但在还没有发布GPT-5之前,初创公司需要有危机感了。
公民实验室近日发布的《Thenot-so-silenttype》报告揭示了百度、荣耀、科大讯飞、OPPO、三星、腾讯、vivo和小米等八家主流供应商输入法的安全漏洞问题,引起了广泛关注。这些漏洞的严重性在于,它们允许专家窃听”用户敲击输入的内容,对用户的隐私安全构成了严重威胁。这体现了供应商对用户隐私和数据安全的重视,也表明他们在积极履行企业社会责任,保障用户权益。
Gorq的iOS应用已经推出,旨在为用户提供快速高效的输出服务,该应用支持的模型有Llama38B、70B、Llama270B、Mixtral8X7B、Gemma7B。安装地址:https://testflight.apple.com/join/Y9X0wGsiGorq的处理速度在App端的体验会更直观,LLM响应对话内容推理时间在1s内,再加上语音合成时间,实时对话就更流畅了。为了让用户更加方便地安装和使用,开发者提供了TestFlight链接。
微软已邀请部分新版必应用户测试“responsetone”功能/特性,允许用户切换“创意”、“平衡”和“精确”三种模式,呈现不同的聊天内容。目前SmallAI已全面接入微软必应模型,开放全体用户使用!www.smallai.chat介绍一下这三种功能/特性:1.“创意”:用户启用该模式之后,能够产生更多原创和富有想象力的回应,它的回答更像和你的好友聊天。用户除了通过点击屏幕上的图标进行切换模式之外,也可以通过命令的方式输入“Changemodeto…”进行调整。
Llama3-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型,通过ORPO方法进行微调的中文聊天模型。该模型在处理中文问题时,相较于原始模型,减少了使用英文回答和混合中英文回答的情况,同时减少了表情符号的使用,使得回答更加正式和专业。Llama3-8B-Chinese-Chat模型在数学问题解答、写作和编程示例方面也表现出色,能够提供清晰、准确的解答和示例代码。
LLM界的「真·OpenAI」,又来整顿AI圈了!业内惊呼:首个开源GPT-4级的模型,终于来了!开源模型追上闭源模型的历史性一刻,或许就在眼前了?一石激起千层浪,Llama3才刚刚发布没几小时,就破纪录地登顶了HuggingFace排行榜。Meta共开源了Llama38B和Llama370B两款模型,分别有预训练和指令微调两个版本。MetaAI即将在Quest头显中推出。
在当今音乐和人工智能技术的交汇点上,Suno模型以其独树一帜的能力站在了前沿。这一模型由一支位于剑桥的由音乐家和人工智能专家组成的团队开发,他们是Meta、TikTok和Kensho等先驱科技公司的自豪校友【SunoAI】。这标志着人工智能在艺术创作领域的又一重大突破,让每个人都能成为音乐家,无论他们的技能或经验如何。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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Workers AI LLM Playground是一个在线平台,允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动,旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境,以更好地理解和利用大型语言模型(LLM)的能力。
PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型,通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰,同时提供多种应用,如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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