《移动广告贡献Twitter大半营收 超Facebook谷歌》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:Twitter将收购移动广告技术公司Tap Commerce新浪科技讯北京时间7月1日早间消息,据美国科技博客Re/code报道,知情人士透露,Twitter将收购美国移动广告技术公司
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站长之家6月16日消息:Meta原计划于6月26日开始在Facebook和Instagram上使用用户帖子进行AI训练。Meta已经暂停了这一计划,原计划是通过处理大量用户数据,为欧洲带来新的AI体验。我们提出的案件仍在进行中,需要作出决定。
跨境电商成为出海关键力量随着国内行业竞争加剧,越来越多的品牌开始寻找新的出路,将视线转向海外,以越发广泛和深入的态势进军海外市场,并不断追求产品、流量、渠道及服务的升维化与精细化。想要在海外市场站稳脚跟,拥有稳定的客户群体,品牌影响力必然是重中之重。现在YinoLink易诺是Facebook、Google的官方一级代理商是TikTokforBusiness授权广告代理商,除了能够为广告主提供免费的开户、充值服务外提供一对一的投放建议指导。
在今日凌晨的微软Build开发者前瞻大会上,微软正式发布了被称为史上最强”的全新SurfaceLaptop,国行起售价为11188元人民币。新款SurfaceLaptop在设计上进行了全面升级,屏幕边框收窄,触控板和键盘面板也经过了重新设计,整体造型更加圆润时尚。设备将预装Windows1124H2版本,但许多CopilotAI功能要等到今年晚些时候24H2版本广泛推广时才能使用。
苹果将在6月的WWDC开发者大会上展示其AI的应用,重点关注日常生活中的应用。根据彭博社记者MarkGurman的报道,"ProjectGreymatter"是这一计划的核心,苹果计划将其添加到Safari、Photos和Notes等重要应用程序中,同时还包括OS功能的改进,比如更好的通知功能。该公司希望利用其庞大的用户基础,并像往常一样将隐私置于营销的中心位置。
谷歌发布了一项名为HyperDreamBooth的革命性模型训练方法,该方法在生成AI领域取得了显著的进步,尤其是在个性化模型训练方面。尽管这一技术具有突破性,谷歌并没有计划将其开源。谷歌的这一贡献为AI领域提供了新的可能性,同时也为未来的研究和应用设定了新的标准。
GitHub最新宣布了其2024年加速器计划,将支持11个前沿的开源人工智能项目。这些入选项目涵盖了机器学习框架、生物医学研究、AI模型测试平台等多个领域,旨在推动AI技术的创新和应用。其目标是促进和传播RAG技术在LLM中的使用。
上海交大和香港中文大学的研究团队推出了一个名为Bootstrap3D的新框架,它通过结合微调的3D感知多模态大模型,能够自动生成任意数量的高质量多视角图片数据,显著提升3D生成模型的能力。这个框架的合成数据集已经全面开源,供研究人员和开发者免费使用。实验结果证明,使用TTR策略的多视图扩散模型在图像-文本对齐、图像质量和视图一致性方面表现优异,有效提升了多�
今天腾讯游戏宣布,《宝可梦大集结》即将登陆腾讯NintendoSwitch。腾讯将在不久的将来开启一场由部分国行版NintendoSwitch用户参加的集结测试”。你可以与队友们协力合作,获取分数并取得最终的胜利。
集当前热门标签于一身的StatterNetwork,在6月7日迎来了主网上线一周年纪念日,根据原始白皮书的描述,主网币STT每12个月会进行一次减产,每次减少产出25%。主网发布一周年之际,也恰逢STT迎来历史上第一次减产。Statter作为公链领域的新星,仅上线一年的时间就在加密领域大放异彩,STT的持币用户更是超过了4万,相信接下来的时间,更多的生态应用、交易所以及新技术已经准
人们发现了一个有趣的现象,即AI模型在选择数字时表现出类似人类的购买和避好行为,这证明了模型在回答问题时重复训练数据中的常见内容。这种行为具有确定“人性化”的特点,虽然模型本身并不具备人类的认知能力。在这些系统的互动中,人们需要牢记它们只是模仿的人类行为并非真正思考或理解。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
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。