《建站前该思考什么问题》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:交个朋友回应罗永浩再成被执行人:老罗努力赚钱中凤凰网科技讯 6月11日消息,近日,罗永浩因质押合同纠纷再被执行1853万元,对此@交个朋友直播间在微博回应称,此费用是经营手机期间公
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欧盟与日本在思考生成式人工智能方面存在「趋同」,一位高级官员周一表示。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney「我看到我们在AI和生成式AI方面有很多趋同之处,」欧盟委员会负责价值观和透明度的副主席VeraJourova在接受采访时表示。讨论正朝着启动人工智能框架咨询的方向前进,但涉及人工智能的公司行为准则还需要进一步工作,Jourova表示。
海南的地图上,陵水一直是一个小众的宝藏秘境:原生态的自然景观与人文景观,绚丽的落日,果冻般的玻璃海,未被完全发掘的户外运动宝藏地……灵气十足的陵水,仿佛琼岛一个天地初开的小宇宙;这样的特质似乎也与我国著名科学家钱学森先生对于“VirtualReality”的翻译——灵境,发生着跨越IM电竞官方入口时间的共鸣。在这个属于科技爆炸的时代,全新的虚拟现实正以潜移默化的能量和创造力冲击着它与现实之间的次元壁,带给人们关于似近若远的虚拟世界无尽的遐想和思考。随着首届“元创·灵镜”科技艺术节的发布,“灵镜元计划”后续将通过志愿者招募计划,、线上功能性数字文旅小程序、艺术家驻地创作等持续激活原生态的陵水现实之下的数字活力,以开放性的气质吸引每一位感兴趣的创造者的加入。
如果能以3D方式展示矩阵乘法的执行过程,当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。矩阵乘法已经成为机器学习模型的构建模块,是各种强大AI技术的基础,了解其执行方式必然有助于我们更深入地理解这个AI以及这个日趋智能化的世界。下面的可视化显示了一个注意力头,其权重张量wQ、wK_t、wV、wO被低秩分解wQ_A@wQ_B等替换。
ChatGPT、百度文心一言、Bard等大语言模型展现出了超强的创造能力,加速了生成式AI的应用进程。但AI模型只能基于训练数据执行各种任务,无法像人类一样利用生活知识、过往经验用于复杂的推理和决策。ACE框架展示了如何更好地利用大语言模型的潜力,将其打造为推动认知发展的核心引擎,为人工常识推理提供动力。
中国科学院与耶鲁大学的研究人员共同提出了一种名为「思维传播」的全新框架,旨在提升大型神经网络模型的推理能力,使其能够更像人类一样进行类比思考。这个框架的灵感源自人类认知,即人们在面对新问题时常常将其与已经解决的类似问题进行比较,以推导出解决策略。「思维传播」为改进模型的推理能力指明了新方向,有望使大型语言模型更接近人类的推理方式。
根据人工智能内容检查器和抄袭检查服务Originality.ai的最新分析,目前排名前100位中至少有26个网站已经屏蔽了OpenAI于8月7日推出的网络爬虫GPTBot。这比上个月增加了250%,当时在排名前1000位的网站中,只有69家屏蔽了GPTBot。(这就是为什么在文章开头写了「至少」。
作者:JenniferZhang,中华区总裁对出海企业来讲,比获取流量更难得是如何获取并有效运营真实的海外流量。我曾在一个公开演讲中,和大家分享过一个亲身经历的关于DairyQueen的故事:我的一位美国高中同学,他家有一个传统的家族习惯:在每年生日当天,全家要一起去DairyQueen庆祝。之后带着丰富的行业和管理经验,先后加入戴尔和奥美,担任DigitalMarketing相关的IM电竞官方入口管理职位。
如今正是吃柚子的季节,民间素有秋冬吃柚,赛过吃肉”的说法。许多果农将尚未达到最佳成熟期的柚子提前出售,以增加收入。4.高血压患者服药时不要吃柚子专家建议,在服用降压药期间,不要吃西柚或喝西柚汁,否则可能会产生严重的中毒和副作用,例如血压突然下降。
快科技9月29日消息,这些年智能电视的不断发展,虽然内容上不断的丰富,但体验上的缺陷却越来越大,因为各种广告、套娃会员的情况越来越多。尤其是对于很多老年群体来说,想要观看到一个节目需要好几步的操作,极为繁琐,而且各平台都要单独收费,想要有一个丰富的观看体验必须开通多个会员,不过这个情况将会在年底得到改善。最近,广电总局官方发文表示,将�
9月28日,国新办举行权威部门话开局”系列主题新闻发布会。国家广播电视总局副局长朱咏雷谈到,到今年年底,全国有80%的有线%的IPTV用户可以实现开机就看电视直播频道。当前智能电视开机后往往会停留在主界面上,想要看电视直播还需要多个步骤,甚至需要安装额外的直播APP,对于老人来说操作难度很高。不少人吐槽看电视直播频道难、遥控器多、操作复杂”,另外电视机跟机顶盒的连线也比较多。对此,广电总局高度重视人民群众的呼声,把解决电视操作复杂问题、实现简单容易收看电视直播频道作为民心工程全力推进。而对于电视套
HITWIT.AI是一个教育平台,提供10分钟高强度学习课程,结合多模态人工智能和元认知。用户可以从任何文档、视频或主题学习,并获得思维导图和图表,以及最佳间隔的测验来保持记忆。平台致力于帮助用户从人工智能中学习,让用户能够与人工智能进行对话交流,提供个性化的学习体验。用户可以选择自己感兴趣的学习内容,AI导师将与用户进行对话交流,找到并填补学习中的空白。此外,HITWIT.AI还提供FIT分数来衡量用户的学习进度,并提供长期记忆的最佳间隔重复测验。
SciPub+是一款AI驱动的学术写作助手平台。它提供10个写作助手,涵盖学术论文的各个环节,包括提纲、文献综述、方法与结果、介绍、结论等,辅助用户高效完成学术论文写作。其AI算法能自动生成推荐框架,协助克服写作障碍,减少不必要的重复改写。平台秉承学术界最佳实践,输出符合学术标准的高质量学术论文。
RingleDingle是一个提供自定义音乐贺卡服务的网站平台。用户可以自主设计贺卡图像,生成唯一的朗朗上口的歌曲,制作带音乐动画的电子贺卡。无需绘画技能,即可打造独一无二的音乐贺卡。
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GreenThumb Beta是一款园艺问题智能助手,能够回答与园艺相关的问题。它基于AI技术,提供快速准确的园艺知识解答。产品定位于为园艺爱好者提供便捷的问题解决方案。定价灵活,可根据用户需求提供不同的服务套餐。
Aspire Avatars是一款AI头像创作应用,提供高质量且价格实惠的头像包。用户只需用相机拍摄自拍,即可快速创建逼真的头像,应用还提供不断更新的各种主题,满足用户不同的需求。无论是用于游戏、社交媒体、职业头像还是纯粹娱乐,头像都是用户探索数字世界的通行证。产品定位于提供高质量、真实、多样化的头像创作体验。用户可免费下载应用,也可通过应用内购买获取更多头像包。
这款应用是一款集成了GPT和文本转语音功能的AI助手,能够实现消息同步、自定义提示、文本转图像以及键盘扩展等功能。用户可以在iPhone、iPad和macOS设备上进行多设备同步使用,支持多语言,提供订阅服务。通过iCloud实现消息同步,支持Shortcuts和Siri,同时还集成了稳定扩散模型。用户还可以自定义对话内容和提示,并且通过键盘扩展功能在任何应用中快速使用AI。此外,用户还可以预览和拖动生成的图像至其他应用中。
AI Repurpose Video 是一款利用人工智能将长视频转换为短视频剪辑的工具,适用于 Reels、TikTok、YouTube 等社交媒体平台。通过 AI Repurpose Video,您可以在社交媒体上获得更高的用户参与度。该产品提供准确的说话者识别,确保剪辑后的视频保持上下文和连贯性,捕捉原始视频中每个声音的精髓。AI Repurpose Video 还提供多种时尚且可定制的字幕样式,让您的文字视觉上更具吸引力,与品牌或个人风格保持同步。此外,该产品还能自动识别最佳时刻,并为您的视频提供相关和引人注目的 B-roll 素材,让您的叙事更加出色。通过 AI 支持的字幕翻译,打破语言障碍,将您的内容传播到全球各地的观众。AI Repurpose Video 可将冗长的视频转换为适合社交媒体的短内容,一次创作,永久复用。
BetterLegal Assistant是一款基于AI的在线合同分析工具。它可以在几分钟内分析合同的关键条款,帮助用户理解合同的隐藏影响,避免盲目签署法律文件。该工具支持50多种语言,提供合同公平性评估、潜在负面影响、建议谈判要点等六大功能。定价仅需几美元,大大节省了昂贵的法律顾问费用。
Autonoma是一个AI驱动的代码文档生成工具。它可以自动为代码库生成文档,支持Confluence类似的界面。主要功能包括:自动生成代码注释和文档;文档实时更新;支持多种语言;导出多种格式文档等。
HyFluid是一种从稀疏多视角视频中推断流体密度和速度场的神经方法。与现有的神经动力学重建方法不同,HyFluid能够准确估计密度并揭示底层速度,克服了流体速度的固有视觉模糊性。该方法通过引入一组基于物理的损失来实现推断出物理上合理的速度场,同时处理流体速度的湍流性质,设计了一个混合神经速度表示,包括捕捉大部分无旋能量的基础神经速度场和模拟剩余湍流速度的涡粒子速度。该方法可用于各种围绕3D不可压缩流的学习和重建应用,包括流体再模拟和编辑、未来预测以及神经动态场景合成。
KORUS是一个革命性的动态数字收藏品,与知名唱片公司mau5trap合作,邀请了3位具有突破性的艺术家。用户可以体验独特的音乐AI带来的持续性内容和 DROP。
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MLX是一种类似NumPy的数组框架,专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计,由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似,但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API,紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括:可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是,MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中,可以在任何受支持的设备类型(CPU、GPU等)上执行操作,而无需执行数据复制。
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