《RIM证实布伦纳及米切尔两名高管离职》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:RIM证实布伦纳及米切尔两名高管离职RIM宣布,包括负责黑莓平台业务的高级副总裁艾伦·布伦纳(Alan Brenner)在内的两名高管将离职或已经离职。RIM在考虑包括出售公司在内
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5月18日凌晨,OpenAI安全主管、超级对齐负责人JanLeike在社交平台宣布,离开OpenAI。这也是本周三OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever辞职之后,又有一名高管辞职。2023年,Jan被《时代》周刊评为AI领域最具影响力的100位人物之一。
快科技5月27日消息,抖音最新发布了《2024抖音自然科学数据报告》,见证了抖音网友对于科学的好奇与热情。过去一年,超过77.3亿人次在抖音为自然科学内容点赞。科学实验类短视频累计时长已近2.3亿小时,相当于3亿多节科学课。在抖音上最受关注的科学家TOP10榜单中,钱学森夺得第一,袁隆平位居第二。随后才是爱因斯坦、牛顿、霍金等国外大名鼎鼎的科学家。1955年,钱学森冲破重重阻力回到祖国,他是中国航天事业奠基人,两弹一星”元勋,被誉为中国航天之父”和火箭之王”。TOP10榜单中还有杨振宁、达尔文、法拉第、薛定谔和居里夫人。抖?
据北京密云消防公告,在对当地某小区进行的消防安全检查中,消防救援支队发现该小区的两栋高层建筑疏散走道内各停放着一辆电动自行车。消防救援人员立刻联系了车主,并要求其纠正这一违规行为。即在高层民用建筑公共门厅、疏散走道、楼梯间、安全出口停放电动自行车或者为电动自行车充电,拒不改正的,对非经营性单位和个人处五百元以上一千元以下罚款。
谷歌今天证实,之前被泄露的一系列2500份内部文件是真实的。这些文件详细说明了谷歌正在跟踪的数据,其中一些数据可能被用于其严密保护的搜索排名算法。谷歌的含糊和措辞并没有帮助解决问题,但这些内部文件的涌入至少提供了一个了解这家主导互联网的公司的思考方式的机会。
日前,中汽研发布了最新一期的中国乘用车企业周销量排行榜,数据统计周期为6月3日-6月9日。比亚迪以5.33万辆的成绩,拿下了乘用车单周销冠,遥遥领先其它车企。至于日系车中的本田,东风本田和广汽本田均未挤进前十五阵营,日系车在国内市场空间被持续挤压。
快科技6月2日消息,在2024第二届未来汽车先行者大会上,华为常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东出席并演讲。当有现场观众提问华为是否有推出硬派越野的计划时,余承东回应称,公司内部正在讨论硬派越野车型。同时余承东也强调,即使与合作伙伴研发硬派越野,也要用新理念和新精神来打造。大家看到奔驰大G那种方盒子,很多硬派越野都是方盒子那种风格,如果我们要做的话,要重新定义硬派越野”,余承东说到,我们要做有差异化的,独特的创新”。然而这时主持人却突然插话说余总搂着点”,打断了余承东的讲述。后来据?
多家欧洲汽车企业的高管们认为,对中国电动汽车加征关税并不能有效保护欧洲汽车产业。这一原因是因为欧洲汽车巨头在重组业务和产品线以应对中国车企崛起方面已没有太多时间。尽管关税可能暂时减少中国制造商的成本优势,但德国汽车制造商警告,如果中国采取反制措施,对欧洲生产的汽车加征关税,欧洲将付出巨大代价。
快科技5月23日消息,今日,小米官网更新集团高管照片,包括一张全新管理团队的合照。今天中午,小米CEO雷军发布拍摄现场的视频,他表示,最近我们整个高管团队聚在一起拍了全家福和官网定妆照,视频发出后大家应该就能在官网看到更新了。在视频评论区,雷军还询问大家:我这身衣服选的怎么样”?合照中,雷军坐在中间C位,面带微笑,双手交叉胸前,他左右两边是�
大众集团首席财务官ArnoAntlitz在评论欧盟委员会主席冯德莱恩关于对中国电动车征收更高进口关税的言论时指出,提高关税并不能根本提升欧洲车企在电动车领域的竞争力。Antlitz认为,欧洲车企在未来两到三年内应专注于降低成本,以提高电动汽车的性价比并确保企业获得足够利润,为未来的转型提供资金。降低成本和加速创新是欧洲车企维持竞争力的关键。
OpenAI最近面临了安全团队成员的连续离职,其中包括AI策略研究员GretchenKrueger。她在2019年加入OpenAI,参与了GPT-4和DALL·E2的开发,并在2020年领导了OpenAI第一个全公司范围的“红队”测试。这些问题现在对人们和社区都很重要,它们影响着未来的各个方面如何以及由谁来规划。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用,通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯,并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具,使阅读变得习惯性和上瘾。此外,BookSlice还提供AI问答功能,帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法,在不降低性能的情况下,实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式,能够显著减少时间消耗,提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式,以图文、动画、视频、语音等多样化内容,使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识,还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术,适合各种背景的学习者,旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎,它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息,提供直接、精准的答案,并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
Dream Machine是由Luma Labs开发的一款先进的人工智能模型,旨在快速从文本和图片生成高质量的、逼真的视频。这个高度可扩展且高效的变换模型直接在视频上训练,使其能够产生物理上准确、一致且充满事件的镜头。Dream Machine AI是朝着创建通用想象力引擎迈出的重要一步,使每个人都能轻松访问。它可以生成带有平滑动作、电影质量和戏剧元素的5秒视频片段,将静态快照转化为动态故事。该模型理解物理世界中人与人之间、动物和物体之间的互动,允许创建具有极佳角色一致性和准确物理的视频。此外,Dream Machine AI支持广泛的流畅、电影化和自然主义的摄像机运动,与场景的情感和内容相匹配。