《起底比特币投机:高频、搬砖这下儿成本高了》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:虚拟货币挖矿究竟有多耗电?比特币挖矿1年超瑞典全国用电量研究数据显示,截至2021年5月10日,全球比特币挖矿的年耗电量大约是149.37太瓦时。如果把比特币视作一
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iQOO为iQOO12Pro推送了系统更新,新版系统带来了全新的全高频1440HzPWM调光功能。当闪烁频率超过1250Hz时,频闪对人眼造成的影响大大减少,因此高频PWM调光既拥有优于DC调光低亮度显示效果不佳的优势,又克服了低频PWM调光易导致视觉疲劳的问题,堪称OLED屏幕最佳实力拍档。iQOO12Pro还拥有三主摄,新机搭载5000万像素超大底追光主摄5000万像素超广角6400万像素潜望式长焦,支持OIS光学防抖。
部分用户发现,有小米SU7门店展车的座椅出现鼓包”和包浆”,这是什么情况呢?小米汽车官方进行了详细解答:小米SU7的展车座椅采用Nappa真皮材质,真皮属于天然材料,此类材质都有一个通性,如果长时间挤压会导致真皮内部的纤维组织被拉伸,这时候皮质需要休息一下”,也就是在压力消失后,纤维组织才会慢慢恢复到紧致的状态。并且座椅随整车质保,请大家放心使用。
2024年对于英雄联盟职业联赛言意义非凡,作为该项赛事“新十年”的开启节点,是电竞迷关注的焦点。今年英雄联盟全球季中冠军赛更是将于2024年5月在成都举办,众多LPL战队为了有机会能在国内无数电竞迷面前展现硬核实力,势必会在春季赛中展开激烈的比拼。此次Lexar雷克沙与BLG电子竞技俱乐部英雄联盟分部强强联手,开启战略合作新征程,代表着Lexar雷克沙在电竞领域的进一步布局,通过“组合拳”激发更多玩法,持续为全球电竞玩家带来更多性能卓越的存储产品。
距离比特币减半还有两天,你做好准备了吗?作为最近币圈最火的话题之一,比特币减半吸引了全球投资者的目光。在澳大利亚ASIC等权威监管机构的监督下,我们全力打造高安全性、高透明度的智能交易平台,通过透明的市场准入机制和收费结构,超低点差和强大的管理系统,为客户的每一笔交易提供助力。
3月30日,iQOO12系列手机迎来了灰度更新PD2307_A_14.0.18.11.W10.V0101L18版本。该版本带来了多项重要功能和优化。如果还没有进行更新的用户可以考虑一下升级了。
随着香港于2024年4月推出现货比特币ETF进入市场,国际加密货币行业正在经历重大转变。推出现货比特币ETF是一项艰巨的任务,需要与众多机构合作,香港批准现货比特币ETF为银行和私人贷款机构提供了一个充满机遇的金矿。匿名注册可以保护客户的隐私秒合约交易则使用户能够快速交易并提高交易效率。
最近比特币价格出现大规模抛售和暴跌的情况,超过15万人在虚拟货币市场爆仓。这种价格波动引起了投资者的关注和担忧,也对整个虚拟货币市场造成了影响。要获取更多详细信息并开始您的AI「比特币」之旅,请访问AIbase官方网站。
快科技4月24日消息,小米集团创始人雷军今日一早分享了一张引人注目的照片。照片捕捉了一个日常场景:雷军在等待红绿灯时偶遇了小米SU7,而其独特的海湾蓝色在传统的黑白灰车流中显得格外醒目。有趣的是,雷军此前透露自己拥有两辆小米SU7汽车。除了海湾蓝(带有创始铭牌编号1810)外,他还有一辆霞光紫色的小米SU7,内饰采用紫外紫内。从分享的照片来看,雷军当天�
特别是比特币减半对市场的潜在影响、区块链技术的未来走向,以及模因币的市场地位等关键问题。
比特币经历了一轮显著上涨后,开始了高位调整阶段。今日市场再现剧烈波动,比特币价格短时间内大幅下挫,一举跌破67000美元的关键点位,跌幅超过5%。市场观察人士普遍认为,本轮比特币价格震荡下行的原因主要在于美联储降息预期的减弱以及ETF需求的降温。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序,可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字,并根据父母的喜好进行学习,为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别,然后选择以下两个选项之一:名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好,并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持,包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等,帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT,支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界,还拥有丰富想象力,具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性,面向未来,灵活架构将能够兼容更广泛的模态,进一步拓展多模态通用能力的边界。