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1视频生成模型“新王登基”,Sora何以成为全球焦点?2023年以来,多模态视频生成技术取得了显著的进展和突破,从Runway到Pika再到年末的VideoPoet,视频生成模型进入到加速阶段。2024年2月,OpenAI旗下视频生成模型Sora正式对外发布。这样不仅能确保画面风格的统一性和一致性能提高影视制作的效率和质量。
话题华为呼吁全国应用尽快加入鸿蒙”冲上微博热搜榜。近日,华为徐直军在华为分析师大会上表示,打造鸿蒙原生应用生态是2024年最关键的事。这意味着鸿蒙生态进入第二阶段,将加速千行百业的应用鸿蒙化,给消费者带来原生精致、原生易用、原生流畅、原生安全、原生智能、原生互联等极致体验。
上海市通信管理局最近发布了《2023年上海市电信和互联网行业发展白皮书》,详细呈现了上海信息通信业的现状和水平。据《白皮书》显示,上海移动电话用户总数达到4594万户,移动电话普及率达到185.5部/百人,位居全国第一。《白皮书》还显示,2023年,上海市规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入4167.8亿元,同比增长17.5%,占全国互联网业务收入的23.8%,在全国排名第二。
受国际局势等各方面影响,美国股市遭遇大幅抛售,其中科技股损失惨重。当地时间4月15日,美股三大股指全线收跌,当天美科技股七巨头”总市值一夜蒸发约2976亿美元。本周华为又推出了Pura70系列高端旗舰,机构预计出货量至少千万级别,将在苹果最大市场的中国抢夺大量iPhone份额,预估苹果销量会持续大幅下跌。
4月28日,2024年庆祝“五一”国际劳动节暨全国五一劳动奖和全国工人先锋号表彰大会在北京人民大会堂举行。安凯客车丁延松榜上有名,获评2024年“全国五一劳动奖章”。丁延松,安凯客车整车试验室首席高 级技师、”丁延松汽车试验技能大师工作室”带头人。从事客车道路试验工作近三十年,先后获评安徽省首届“江淮十大杰出工匠”、“安徽省五一劳动奖章”、2023安徽�
从去年起,个税清缴多了一个抵税项——个人养老金。作为养老体系第三支柱,个人养老金制度在2022年11月开闸,2023年个税清缴时已有不少人实实在在享受到了节税优惠。当前,又到一年个税清缴时,享受税收优惠的个人养老金再次成为一大关注点。人社部在1月下旬的发布会上宣布,“试水”一年多后,个人养老金将从36城试点走向全国。有统计显示,目前可供选择的个人养�
在生机勃发的春日,一场引领中医药产业革新风潮的盛事在浙江杭州拉开帷幕——浙江国医堂“健康中国·共同富裕暨共富系统健康驿站中医馆连锁”项目推广会于2024年4月14日在杭州总部盛大举行。本次会议特邀浙江国医堂总裁刘军、国内资深市场营销专家朱明辉及各中小企业杰出代表出席会议共襄盛举。浙江国医堂将继续做深、做细、做好中医药这篇文章,为推动全民健康事业的发展不懈努力,共同开创健康产业的美好未来。
大模型话题王,再次易主。一个神秘模型突然杀入众人视野,能力超越一众开源模型,甚至包括GPT-4。这样一下子,是OpenAI匿名发布新模型炒作的可能性更大了一些。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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