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3月26日,腾讯云对外透露,旗下关系型数据库管理系统软件TDSQL、数据库迁移平台DTS-DBbridge已与巨杉数据库SequoiaDB完成产品兼容性认证。测试结果表明,通过DTS-DBbridge可以将巨杉数据库的常规表、分区表、主子表等表库的数据顺利迁移到TDSQL,数据同步到TDSQL后兼容性良好,数据一致性校验符合预期,整体业务运行稳定,安全可靠。借助DTS-DBbridge的迁移能力,巨杉数据库用户可以将数据库的对象结构信息、核心数据以及应用平滑迁移至TDSQL,保障业务的平稳发展和进一步拓展。
最新开源大语言模型DBRX以其惊人的1320亿参数量成为业界新宠。该模型不仅在语言理解、编程和数学等方面超越了业内领先的开源模型在效率上有所突破。随着其在各项基准测试中的优异表现,DBRX有望成为未来开源大模型发展的重要里程碑,为人工智能领域的进步贡献力量。
WotoKOL卧兔网络旗下产品——WotoHub平台的管理看板与用户中心两大核心板块迎来重大革新升级。本次更新不仅深度聚焦于数据深度优化,更在视觉交互与信息呈现维度实现了突破性变革——创新引入团队/账号双重视角查看管理模式。WotoHub将持续倾听用户声音,不断创新升级,为广大用户提供更卓越的使用体验。
Redmi今晚发布了性能旗舰Tubro3,搭载大光圈超感相机索尼光喻LYT-600,带来更全面的旗舰体验。RedmiTurbo3搭载5000万像素LYT-600主摄,配备同价位段尺寸最大f/1.59光圈,进光量相比上一代提升65%。RedmiTurbo3支持全链路HDR和全链路P3,软硬件深度融合,打通了包括拍照、后期合成制作、显示端各个环节,支持至高4K30FPSHDR10影片录制,画面色彩效果更加丰富艳丽,RedmiTurbo3支持至高4K60FPSOISEIS双防抖,从技术层面降低了用户创作视频的门槛。
现如今海外网红营销赛道,已赫然成为商业领域中一股不容忽视的力量。就在在企业积极拓展海外市场疆界,寻求全球化战略布局过程中,有两个问题常常困扰大家:一方面,卖家尝试通过细微的标签找寻意向红人时,却因标签过多陷入搜索结果局限的窘境;另一方面,若选择放宽关键词范围,却又会导致搜索结果庞杂不精确,匹配意向红人如大海捞针。WotoHub坚守在技术创新前沿,依靠独到的战略远见与先进的算法力量,使用户能够更加广泛且有效地接触全球范围内的高品质带货红人,从为广泛的用户群打造卓越的产品应用体验,并最大化服务价值的输出。
从品牌扬帆出海到红人经济如火如荼,市场趋势、红人影响力与消费者行为交织碰撞,犹如一场炽热的“化学反应”,重塑跨境行业营销版图,催生出新时代的营销浪潮。但亲历者都知道,在一众数据洞察和效果评估的背后,都有许多“麻烦事”,其中以产品寄样追踪,红人履约转化为典型代表:1.产品多数据杂,来源各异,全面产品营销的表现数据整合困难2.跟进红人样品签收情况,产品杂,红人多,追踪效率低难度大3.协作难度高,团队信息不对称加剧产品寄样管理的信息差这不仅影响决策的时效性和准确性,同时还会降低效率,增加运营成本。以上就是本次产品中心全新重构的重点内容。
月之暗面旗下Kimi智能助手基础模型更新至moonshot-v1-20240416版本。Kimi在本次更新中推出了几项新功能和改进:1.模型能力提升:Kimi的基础模型更新至moonshot-v1-20240416版本,加强了联网模式下的首字返回速度,提升了逻辑推理能力,特别是数学和编程方面的能力,同时也改进了翻译准确性和其他体验优化。以上是Kimi在本次更新中推出的新功能和改进,希望能为用户带来更丰富的交互�
CBInsights最近发布了2024年度Top100人工智能公司报告。该报告选择了来自16个国家/地区最具潜力的100家人工智能公司进行评选。该报告全面评估了来自16个国家/地区100家最具潜力的人工智能初创公司,为投资者和行业提供了有价值的参考。
RedmiTurbo3今晚正式登场,新机对散热系统进行了全方位升级,性能释放无压力。RedmiTurbo3搭载旗舰级散热技术循环冷泵,相比于传统VC均热板,采用气液分离设计,形成顺畅单向循环,可以大幅提高热扩散速度,极大缩小冷热两端温差,扩大机身有效散热面积,等效导热能力达到传统VC的3倍。值得一提的是,Redmi这次还将冰封循环冷泵散热系统魔改到友商Ace3V手机上,据说实测改装后的友商效果整机温度降低近2C,平均帧率提升3fps。
著名开源大模型平台Stability.ai在官网正式发布了音频模型StableAudio2.0。这一版本支持用户通过文本或音频生成多种类型的高质量音乐,时长可达3分钟44.1kHz。随着Stability.ai不断推出新功能和技术,用户可以期待更多高质量、多样化的音乐生成体验。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率,可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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