《Facebook向开发者推新移动广告业务:付费推广 》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:Facebook向开发者推新移动广告业务:付费推广 据国外媒体报道,Facebook将允许应用开发者以付费方式推广他们的应用,这可能是Facebook为破解移动创收难题的一
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媒体报道称,特斯拉时隔六年重新在老对头扎克伯格创办的社交媒体平台Facebook上创建了官方账号。根据账号的截图显示,该账号名为特斯拉北美”。他的个人从未使用过Facebook,因此他的公司也不会在该平台上投放广告或寻求代言。
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
3 月 14 日,微博(09898.HK,股价77. 1 港元,市值 181 亿港元)发布 2023 年第四季度及全年财报。四季度,微博总营收4. 637 亿美元,约合33. 18 亿元人民币,剔除汇率因素,总营收同比增长5%。其中,广告营收达到4. 037 亿美元,约合28. 86 亿元人民币,剔除汇率因素,广告收入同比增长5%。四季度调整后营业利润为1. 459 亿美元,约合10. 34 亿元人民币,调整后营业利润率31%。2023 年全�
在人工智能技术迅速发展的今天,每一次技术革新都为行业带来了新的机遇与挑战。为了进一步探索与推动人工智能领域的创新发展,由联想拯救者、AIGC开放社区、英特尔联合主办的“AI生成未来·第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛”正式开放报名,希望同广大开发者一起探索AI世界的无限可能和精彩创新。期待每一位参赛者都能在联想拯救者最强AIReadyPC和英特尔高性能算力的�
哪个区域市场、什么品类还存在增长空间?现金为王的时代,哪些区域市场更值得投放?4月10日,全球营销效果衡量平台AppsFlyer发布了最新一期《广告平台综合表现报告——区域特别版》,基于2023年11月至2024年2月期间,全球30,000移动应用共计189亿次总安装量、86亿次非自然安装量,统计分析了200多个区域市场,形成了涵盖Android和iOS端14个游戏品类和15个非游戏品类的全球区域潜�
在技术飞速发展的时代,人工智能的发展给科技行业的就业前景带来了一些阴影。为了正视这一紧迫问题,知名软件开发人员RodRobinson近期在其RodTechTalk频道分享了专业见解。通过持续学习、保持相关性并发挥独特技能,开发人员可以在日益自动化的世界中制定成功之路。
英特尔宣布,他们将通过推出一个新的AIPCDeveloperProgram子计划,进一步推进其人工智能PC加速计划,为软硬件人工智能开发者提供各种新的工具包和开发套件。最初于10月23日推出的AIPC加速计划旨在连接硬件供应商和软件开发者,利用英特尔丰富的资源和经验,开发一个更广泛的生态系统,以适应世界向以人工智能开发驱动的转变。开发者可以在官方网页上加入AIPC加速计划,或者发送电子邮件至AIPCIHV@intel.com以获取更多信息。
名为“青藤之恋”的高学历实名制恋爱App获得了华为应用商店《开发者说》的栏目推荐。《开发者说》是华为应用市场内容推荐栏目,也是开发者向用户呈现应用故事的窗口,栏目传递了应用在诞生之初不为人知的想法、应用在开发设计中发生的背后故事等。青藤之恋团队表示,将继续致力于为用户打造一个更加真诚、安全的交友平台,让每一位用户都能在这里找到属于自己的幸福。
在今天的Create2024百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏发表了人人都是开发者”的主题演讲。李彦宏认为,过去开发者用代码改变世界;未来,自然语言将成为新的通用编程语言,你只要会说话,就可以成为一名开发者,用自己的创造力改变世界。ModelBuilder更适合专业开发者使用,可以根据开发者的需求定制任意尺寸的模型,并根据细分场景对模型进一步精调SFT,这样就能达到更好的效果。
OpenAI为开发者添加新功能,以增强对微调的控制,并宣布新方法来构建与OpenAI的自定义模型。这意味着开发者可以开发和训练一个特定于某个组织、业务领域、任务需求的模型。丰富的文档和社区支持:OpenAI提供了丰富的文档、教程和案例研究,以帮助开发者了解如何最有效地使用其工具和服务来构建自定义模型。
AI 3D Generation是Spline推出的一款3D设计工具,它支持文本到3D生成和图像到3D生成,允许用户通过简单的文本提示或2D图像自动创建出详细且精确的3D模型。该工具具有生成变体与混合、直观且适合初学者、创建独特的3D库、平台集成与实时协作、易于集成和发布等功能。
FocuSee 自动跟踪光标移动,应用动态缩放效果,为您节省宝贵时间和额外的努力。适用于演示,教程,推广视频等多种场景。
Ai-to-pptx 是一个使用 AI 技术 (ChatGpt 和 Gemini) 制作 PPTX 的助手,支持在线修改和导出 PPTX。主要功能包括使用 ChatGPT 等大语言模型生成大纲、允许用户再次修改内容、选择不同模板、在线修改 PPTX 的文字、样式、图片等,支持导出 PPTX、PDF、PNG 等多种格式。价格为付费,商业授权价格为 22000 元人民币或 3000 美元。
CodeQwen1.5是一个基于Qwen语言模型的代码专家模型,拥有7B参数,支持92种编程语言,最长支持64K的上下文输入。它具备代码生成、长序列建模、代码修改和SQL能力等,旨在提高开发人员的工作效率,简化软件开发流程。
PixArt-Sigma是一个基于PyTorch的模型定义、预训练权重和推理/采样代码的集合,用于探索4K文本到图像生成的弱到强训练扩散变换器。它支持从低分辨率到高分辨率的图像生成,提供了多种功能和优势,如快速体验、用户友好的代码库和多种模型选择。
InstantMesh是一个基于LRM架构的前馈框架,用于从单张图像高效生成3D网格。它支持低内存GPU环境,并能生成具有纹理映射的3D网格模型。
MagicClothing是一种基于潜在扩散模型(LDM)的新型网络架构,专门用于服装驱动的图像合成任务。它能够根据文本提示生成穿着特定服装的定制化角色图像,同时确保服装细节的保留和对文本提示的忠实呈现。该系统通过服装特征提取器和自注意力融合技术,实现了高度的图像可控性,并且可以与ControlNet和IP-Adapter等其他技术结合使用,以提升角色的多样性和可控性。此外,还开发了匹配点LPIPS(MP-LPIPS)评估指标,用于评价生成图像与原始服装的一致性。
FireCrawl 是一款由 Mendable.ai 开发的开源项目,它能够无需站点地图即可抓取任何网站的所有可访问子页面,并将这些内容转换为干净、格式化的Markdown文档。它特别适合数据科学家、机器学习工程师、内容创作者和市场分析师使用,以从网站内容中提取有价值的信息。FireCrawl 能够处理使用JavaScript动态渲染的内容,提供API服务,支持自托管,并与多种开发者工具和框架集成。
Atlas是波士顿动力公司开发的一款先进的人形机器人,它结合了数十年的研究和实际经验,旨在解决当今工业领域中最艰巨的挑战。新一代的Atlas机器人是全电动的,比以往的液压版本更强大,动作范围更广,能够更高效地完成各种任务。Atlas机器人配备了新的AI和机器学习工具,如强化学习和计算机视觉,以确保它们能够适应复杂的现实世界情况。此外,Atlas将与波士顿动力公司的Orbit™软件集成,该软件提供了一个集中的平台来管理整个机器人车队、站点地图和数字化转型数据。
Stable Diffusion 3是一款先进的文本到图像生成系统,它在排版和提示遵循方面与DALL-E 3和Midjourney v6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构,使用不同的权重集来改善图像和语言的表示,从而提高文本理解和拼写能力。Stable Diffusion 3 API现已在Stability AI开发者平台上线,与Fireworks AI合作提供快速可靠的API服务,并承诺在不久的将来通过Stability AI会员资格开放模型权重以供自托管。
奇布塔是基于人工智能生成技术的绘本创作平台,提供各种风格的有声绘本创作功能,帮助用户创作优质的绘本内容。定价灵活多样,定位于绘本创作者和儿童阅读者市场。
VASA-1是由微软研究院开发的一个模型,专注于实时生成与音频相匹配的逼真人脸动画。该技术通过深度学习算法,能够根据输入的语音内容,自动生成相应的口型和面部表情,为用户提供一种全新的交互体验。VASA-1的主要优势在于其高度逼真的生成效果和实时响应能力,使得虚拟角色能够更加自然地与用户进行互动。目前,VASA-1主要应用于虚拟助手、在线教育、娱乐等领域,其定价策略尚未公布,但预计将提供免费试用版本供用户体验。
Stable Diffusion 3是Stability AI推出的最新创新,为创造性图像生成带来突破性的AI。它提供了改进的文本到图像生成算法、多模态能力和用户友好的许可证,免费使用SDXLTurbo.ai。革新设计、动画、游戏等领域,提升文本到图像生成、多模态能力和用户友好的许可证。探索、创造、转化。
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ZeST是由牛津大学、Stability AI 和 MIT CSAIL 研究团队共同开发的图像材质迁移技术,它能够在无需任何先前训练的情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。ZeST支持单一材质的迁移,并能处理单一图像中的多重材质编辑,用户可以轻松地将一种材质应用到图像中的多个对象上。此外,ZeST还支持在设备上快速处理图像,摆脱了对云计算或服务器端处理的依赖,大大提高了效率。
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