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今天下午雷军在抖音开启直播,辟谣了自己爽文人生”的传言。自己并不是高考状元,也没有考700多分。爽文”并不能将一路的艰辛轻描淡写,不断经历失败和挑战后始终坚持奋斗才是成功的秘诀。
雷军今日清晨在微博中向众人致以问候,并分享了他昨晚发布会后的心境。他写道:“昨晚的发布会,对我来说就像一场高考,我本以为之后可以好好休息一觉。这一目标的实现,离不开雷军及小米团队的共同努力和不懈追求。
高考数学140分以上即可破格被高校”录取的话题,引起网友关注热议。有媒体进行了调查,发现消息来源可能是一批全国名校陆续发布的强基计划”招生简章。有业内人士指出,数学非常强的学生,其它科总分也不会太低数学能考140分以上,在很多重高都是凤毛麟角。
快科技3月29日消息,今天一早,雷军发微博向大家问早安。他写道:昨晚的发布会,对我来说就像一场高考,我本以为之后可以好好休息一觉。然而,早晨很早就醒了。”备战高考需要三年,雷军造车也历经三年时光。而昨晚,小米SU7正式上市,雷军终于交出了他的答卷。究竟能得多少分呢?上市仅27分钟,大定销量达到50000台,这或许是最好的评判。三年前,当小米宣布涉足汽车领域的那一天,雷军站在舞台上,满怀信心地说:这将是我人生的最后一次创业,我愿意用我全部的声誉为小米汽车而奋斗。”雷军坦言,过去的三年里,他每一天都战战兢兢。但?
老陈哭了。“家不成家,事业不成事业,每天挨人骂,孩子都跟着我挨骂”,他双眼噙满眼泪,抬手抹了一把涨红的脸。直播间的另一头是打扮成“西厂公公”的娱乐主播雨化田。距离两个人上一次这么受到大众关注,时间已经过去了三年。这三年里,连麦的主播几乎没有发生太大的改变,而老陈的人生则走向了一条截然不同的道路。老陈原名叫陈国平,三年前的他还是秦皇�
23日,在贵州发生了一场因交通事故起的争执。一位是三轮车师傅,另一位是的士司机,因为这场意外产生了摩擦。也呼吁社会各界加强交通安全教育,提高人们的交通安全意识,减少类似事件的发生。
为响应国家积极推动“以竹代塑”的倡议 ,作为行业环保先行的倡导者,好莱客紧跟国家政策步伐,以“践行绿色发展”为理念,不断进行材料技术创新升级,掀起新一轮的健康环保升级浪潮。早在2020年,好莱客就已创新推出具有“竹纤维基材”及“纳米净醛抗菌饰面”双重专利技术的原态净醛竹板,不仅积极践行国家倡导的以竹代木、以竹代塑,促进生态资源可持续发展,
美国初创公司rabbit.tech推出的口袋AI设备RabbitR1曾一度引起轰动,声称该设备能够代替用户执行任务,让用户远离应用程序的束缚。Rabbit首批1万台竟在短短一天内就被抢购一空,其售价为199美元不过,有开发者在github曝光,这其实是一种欺骗,并表示即将发布这款所谓的大语言模型的源代码的一部分,揭露真相。值得一提的是,爆料还称,Rabbit这个团队两年前还在推销NFT。
4月15日-17日,第61届中国教育高等教育博览会在福州盛大举行。本届高博会以“职普融通·产教融合·科教融汇”为主题,服务教育、科技、人才“三位一体”协同发展。伯索将一如既往“再接再厉、步履不停”,打造卓越产品,与每一位教育者同行。
4月14日,在江苏南京,一场体考800米跑的赛道上,上演了一幕令人动容的情景。一名男生在距离终点不远的地方意外摔倒,但他并未放弃是选择坚持爬过终点。虽然他在比赛中遭遇了挫折,但他的坚持和勇气却赢得了人们的尊重和喝彩。
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Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展,它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态,通过插件和系统整合,轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成,提供代码段的重写功能,并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合,使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包,它提供了一套生产就绪的应用程序,可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型,并且可以连接到企业数据和特定团队,以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型,它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336,并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计,具有强大的多模态学习能力,适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法,能够在不需要进一步训练的情况下,根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架,并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法,ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节,同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型,通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术,动态调整特征图大小以解决对象复制问题,并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096,同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音(Text-to-Speech, TTS)的模型,它在2024年4月发布,包含了V1的所有功能,并进行了改进。它采用了不同的训练策略,提供了更好的音质,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外,它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩,并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆,即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。