《Facebook将允许针对特定手机或电脑推送广告》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：
Facebook将允许开发者针对特定手机或平板电脑推送广告...
也就是说，在新的参数下，广告商和开发者们不仅可以选择操作系统来推送广告，如Android和iOS，而且还可以限制广告推送用户的机型以及设备所使用的固件版本...
比如，广告开发商可以向搭载Retina显示屏的iPadMini用户单独推送广告，还可以限制推送给搭载了iOS7版本以上的设备...
如一家旅游公司发现，他们大部分的手机营收都来自于iPhone5s机型，而现在他们可以专门瞄准这部分用户来推送公司的广告宣传...
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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
HuggingFace最近发布了一款名为“HuggingChat”的iOS客户端应用，为用户带来了便捷。用户现在可以在手机上访问和使用HuggingFace平台上托管的各种开源模型。HuggingFace的这一创新举措，再次展示了其在语言模型领域的领先地位和对用户需求的关注。
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。
据名记马克古尔曼最新曝料，苹果已经在着手开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。根据Canalys机构曝光的路线图，M4系列芯片有望2025年第1季度上线，将主打AI功能。主流笔记本在性能上已经几乎达到天花板，很难会带来大幅度的体验提升，所以AI将会成为下一步的重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
苹果高管再次为配备8GB内存的MacBook产品辩护，认为这是非常合适的选择。Mac营销团队的埃文-巴泽在接受媒体采访时表示，8GB的MacBook非常适合”日常工作。苹果擅长通过存储空间赚钱，即使存储空间价格相对较低，他们仍然可以实现高额利润。
产品简介：FacetAI是一款创新的图像编辑工具，以实时图像生成和精确控制图像元素为核心优势，为广告制作和产品图像设计领域带来革命性变化。用户可通过直观的画布操作实现对图像元素的精准控制，提高工作效率。侧边栏第二个按钮还支持对生成的图片进行风格，色调，光线的调整，这里就不一一赘述，大家可以根据自己的喜好来调整。
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。
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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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