《Google+增加通讯录导入功能 暂不支持Facebook》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：
Google+新增通讯录导入功能...
据国外媒体报道，谷歌员工PaulLinder称，Google+现在允许用户从Outlook、Mac等导入通讯录，以便寻找并邀请更多用户加入Google+，但不支持Facebook...
有消息称，这项通讯录导入功能刚刚上线几小时，它提供了一个“上传通讯录（Uploadaddressbook）”的链接...
用户可通过该功能将Outlook、OutlookExpress、Gmail、Mac、Thunderbird等的通讯录导入Google+中...
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站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:Meta 近日宣布，将在其旗下社交媒体平台 Facebook 和 Instagram 上标记 AI 生成的内容，以提高内容透明度。这一变化将从五月开始实施。据悉，AI 生成的用户内容将带有“Made with AI”（由 AI 生成）的标签，以为其他用户提供更多的背景信息。此举旨在改善用户对内容的理解，并增加透明度。根据 Meta 的声明，AI 修改的内容将通过“检测行业共享的 A
有消息称Google将推出一款集多种功能于一体的AI视频工具——GoogleVids。这款工具旨在帮助用户轻松创作故事板，并通过AI技术协助编辑内容，选择适合的场景、图片和音乐，自动生成一个完整的类似PPT的宣讲视频。GoogleVids将于6月份登陆GoogleWorkspace，届时用户将能够更加便捷地使用这一工具，为自己的工作和学习带来更多便利。
今日，华为官方宣布将推出全新华为MateBookXPro笔记本，将在4月11日的华为鸿蒙生态春季沟通会上发布。华为常务董事、终端BGCEO余承东表示，这款产品不仅突破了轻薄与性能难以兼得的难题，更将首次支持华为盘古大模型，AI体验更进一步。快科技注：华为盘古系列基础大模型于2021发布，包括NLP、CV和科学计算大模型，后续发布了矿山、药物分子、气象、海浪等行业大模型。
今天小米汽车官方再次更新了网友们集中提出的问题，并给出了官方答复。对于小米SU7标准版的智驾方案，后期可能升级支持城市NOA吗？硬件差异导致SU7Pro/Max可以支持高速领航辅助、代客泊车辅助、城市NOASU7标准版则不支持城市领航辅助。
Google宣布扩充其Gemma开源家族，推出了两个新的模型:CodeGemma和RecurrentGemma。这两个模型的推出旨在进一步提升Gemma家族在自然语言处理领域的能力。这一更新将进一步优化模型的性能，为用户提供更好的使用体验。
GoogleVids是一款强大的在线视频编辑器，集成了谷歌Gemini技术，为您提供AI驱动的视频创作解决方案。您可以使用它快速创建富媒体视频内容，适用于工作、项目演示、教学等多种场景。要了解更多关于GoogleVids的信息以及开始使用这一强大视频编辑AI创作工具，请访问GoogleVids官方网站。
博主AbhishekThakur在博客中向大家展示了如何在MacBookPro上训练/微调Microsoft的最新phi-3模型!用户需要使用M1或M2mac来执行此操作。之后将使用AutoTrainAdvanced来微调phi-3。;）SFT和ORPO训练均在M2MaxMacBookPro上成功进行了测试。
华为宣布鸿蒙生态春季沟通会将于4月11日14:30举行。鸿蒙智行智界S7和华为MateBook新品将在本次发布会上亮相。在电池组方面，智界S7提供了三元锂电池和磷酸铁锂电池两种选择，续航里程覆盖550-855公里，让消费者无需担心续航问题。
今日，小米汽车官方发布小米SU7答网友问，解答了一键Boost模式、安装ETC注意事项等用户关注度比较高的问题。Boost模式在舒适、运动、运动、个性化M1、个性化M2所有驾驶模式下均可激活。在媒体实测中，小米SU7Max连续十次以上的一键Boost都未出现加速衰减的情况。
iQOO近日宣布，其最新的手机产品iQOOZ9Turbo和iQOOZ9系列将采用全新的144HzC8护眼屏。这款屏幕具有出色的显示效果，局部峰值亮度高达4500尼特，是该系列迄今为止最好的OLED屏幕。iQOOZ9Turbo还配置有全新的独立显示芯片，是同级别唯一一款双芯性能的智能手机.据悉，iQOOZ9Turbo将于4月24日正式亮相。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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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