《下一个新东方应该具备什么样的气质?》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:北京又有19家校外培训机构违规被通报 新东方、学而思在列北京市教育委员印发《北京市教育委员会关于检查校外培训机构发现问题的通报》(京教函[2021]267号)。通报指出
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日前,Redmi品牌总经理王腾来到郑州出差,这是他离开河南后第一次回郑州出差,周末他还在二七万达小米之家进行站店。王腾在站店时接待了一位使用了5年的小米MIX2用户,陶瓷机身到现在依旧崭新如初,用户非常喜欢一直不舍得换。小米MIX2正面是一块5.99英寸18:9全面屏,搭载骁龙835处理器,标配6GB运存,彼时起售价为3299元。
东方甄选在618大促期间的直播带货风格受到了广大网友的关注和热议。曾经以“全网最有文化的直播间”自居的东方甄选,如今却以“买买买”的嚎叫式带货方式亮相,这一转变让不少网友感到失望和困惑。当被问及直播带货经验时,俞敏洪以自嘲的方式回应称:“东方甄选现在也做得乱七八糟,没有任何向你提建议的本领。
今天凌晨,新东方创始人俞敏洪发布长文就对近日在直播中发表的东方甄选做的乱七八糟”后面会稍微远离生意,不喜欢在生意中打拼了”等争议言论,进行了回应。俞敏洪表示,东方甄选做的乱七八糟”只是和朋友之间谦虚的表达,新东方的人都知道,这是他的习惯表达,其不只在一个场所说过东方甄选被我做的乱七八糟”,这是一种习惯的表达。
大模型已经具备知觉?AI教母李飞飞的最新回答旗帜鲜明:No。她和斯坦福逻辑学家、哲学家JohnEtchemendy刚刚发表一篇合著文章,标题很直接:文章中还写道:这与图灵奖得主YannLeCun的最新观点不谋合。Claude3表示:李飞飞说得对。
通过梳理中东市场泛娱乐下载和营收Top100数据,声网发现1v1社交、Dating、语聊和直播是最为突出的四种主流场景。不过也要注意的是,随着赛道的发展,产品功能融合趋势明显,很多应用涵盖超过三种使用场景。更多内容请关注声网官方公众号获取。
向来气势如虹的周鸿祎,也有畏难打怵的时候。周鸿祎突然改了口,要收回大半个月前"所有企业家都适合做IP"的断言,“企业家要做好思想准备,你要成为一个高尚的人,你要成为一个脱离了低级趣味的人,你要成为一个道德上没有任何瑕疵的人,要不然所有人都拿放大镜看你,你就完蛋了。于当下的东方甄选言,消除曲解的最有效路径,并非自我辩白和急于澄清是专心解决长期发展问题,最终用价值释放去捍卫市值、消除误会。
自2023年12月底董宇辉创立新账号“与辉同行”以来,其粉丝量持续攀升,目前已超过1920万。在董宇辉的引领下,“与辉同行”不仅带货成绩斐然,甚至已经超越了其老东家东方甄选。俞敏洪在直播中直言“东方甄选现在做得乱七八糟”,引发了社会各界的广泛关注。
这个618,东方甄选上热搜的次数有点多。5月31日,在物美创始人张文中的直播间,张文中提及向俞敏洪学习直播带货经验时,俞敏洪称“东方甄选现在做得乱七八糟,没有任何向你提建议的本领”。这一定会有一个艰难的阵痛期,但东方甄选必须要加速了。
“东方甄选现在做得乱七八糟,没有任何向你提建议的本领。”俞敏洪的一句话,直接让东方甄选的股价三天蒸发30亿港元。只是更商业的尝试,或许和俞敏洪理想化的“允许亏损五年”有所冲突,才会让在直播时表示“远离生意场”的俞敏洪,说出“东方甄选现在做得乱七八糟”这句话。
据海南发布官方公众号介绍,近日位于文昌的海南商业航天发射场进行了液氮加注调试。本次氧氮调试工作圆满成功,也意味着一号发射工位大型设备设施调试全面结束。与之相匹配的海南商业航天发射场项目技术区三平厂房也正在全力加快建设。
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。
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