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30年前,一个操作系统是安装在一个实际的电脑上,G.ho.st(全球主机操作系统)已经能够提供一个完全托管在网络上的操作系统.

G.ho.st网络操作系统是"开放"的,集成了所有最好的软件同时提供了一个个人的桌面,个人登陆其他网站的平台和一个虚拟的文件系统.

(带有一个桌面,文件系统和软件等.)但并不是安装在任何一台实际的电脑上.相反,它是“托管”在一个英特网上专业的数据中心同时可以从任何浏览器里进入.

比如你可以在任何的网吧或者学校里登陆G.ho.st查看你个人的G.ho.st桌面,上传图片,聊天,和使用基于网络的软件创建文档比如GoogleDocs.接着你可以关闭浏览器,不留下任何痕迹.今后你可以从家里登陆,或者你的手机,也可以从任何地方进入来完成你遗留下来的事情。

G.ho.st虚拟电脑服务已经面向中国用户免费开放.登陆UI和OpenAIAPI构建。遵循原子设计原则,以提高代码质量。

这篇论文系统评估了大型语言模型(LLMs)生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力,并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息,但使用代码表示图像进行研究。LLM生成的图像虽然不像自然图像,但在图像生成和纠正方面的结果表明,准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外,利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验,突出了只使用LLMs就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。

ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,非常适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。

aMUSEd是一个开源平台,提供各种自然语言处理(NLP)模型、数据集和工具。其中包括aMUSEd,一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型(MIM),用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散(latentdiffusion),MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外,MIM可以通过仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点,可以直接生成256x256和512x512分辨率的图像。

HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成相关数据的基础设施,以及用于挖掘根本原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。

VCoder是一个适配器,可通过辅助感知模式作为控制输入来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoderLLaVA是基于LLaVA-1.5构建的。VCoder不微调LLaVA-1.5的参数,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。VCoder在COST数据集上进行了基准测试,在语义、实例和全景分割任务上都取得了不错的性能。作者还发布了模型的检测结果和预训练模型。

PoseAnything是一种基于图形的通用姿势估计方法,旨在使关键点定位适用于任意物体类别,使用单个模型,需要最少带有注释关键点的支持图像。该方法通过全新设计的图形转换解码器利用关键点之间的几何关系,提高了关键点定位的准确性。PoseAnything在MP-100基准测试中表现优异,超过了先前的最先进技术,并在1-shot和5-shot设置下取得显著改进。与以往的CAPE方法相比,该方法的端到端训练显示出可扩展性和效率。

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Empatyzer是一个人工智能辅助系统,可以帮助提升团队内部的沟通效率和质量。它通过对每个团队成员的性格和文化特征进行分析,给出个性化的沟通建议,让团队成员之间更好地理解彼此,找到最佳的沟通方式。该系统可以为企业员工提供全年无间断的沟通技能培训,并立竿见影地提升团队沟通水平。

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deepin深度看图是deepin操作系统内置的图像查看工具,支持浏览、编辑、管理本地图片。最近推出AI插件,提供图像上色、提升分辨率、模糊背景等8种AI图像增强功能,无需联网和GPU支持,可在PC单机上实时运行,大幅提升图片质量。

QuickBloxChatUIKits是一个集成了AI功能的聊天界面设计工具包。它提供预先设计的UI组件,可帮助用户快速轻松地创建令人惊叹的聊天界面,并与强大的SDK实现无缝集成。用户可以节省大量设计和开发时间,专注于为客户创造最佳用户体验。这个工具包简化了设计过程,使开发人员能够专注于将UI组件与聊天应用程序的后端功能集成。同时,UI工具包提供一系列特定于聊天的UI组件,如聊天气泡、输入字段、消息线程等,还有预先设计的工作流程和屏幕,可以轻松嵌入到应用程序中。它还支持跨平台集成,兼容多种框架和编程语言。用户可以根据自己的需求和受众对聊天界面进行个性化定制,同时还预先集成了AI功能,如快速准确的答案辅助、实时语言翻译和消息重述。QuickBloxChatUIKits是一款功能丰富的聊天界面设计工具,可应用于iOS、Android、React和Flutter平台。

Snzzle是一款AI驱动的工具,通过几次点击和按键,生成引人注目的项目描述和相关标签,确保您的作品集在您付出最少努力的情况下脱颖而出。此外,Snzzle还提供深入的分析,帮助您追踪作品集的表现,轻松监控页面访问量、用户互动和点击,让您清晰了解作品集的影响和受众参与。Snzzle还能提升您在招聘者眼中的可见度,确保您的技能和项目脱颖而出,增强您获得理想工作机会的前景。此外,Snzzle还能将您的作品集转化为潜在客户的线索生成中心,捕获访客的电子邮件,构建感兴趣客户的邮件列表。Snzzle还能无缝链接到您的代码库,让您能够直接展示您的编码技能。此外,Snzzle还能将您连接到一个充满活力的社区,为您提供与同行、导师和合作者无与伦比的网络。Snzzle提供免费、基础、高级三种套餐供用户选择,帮助用户以零前期成本区别自己的专业形象。

本文提出了一种简单有效的个性化图像复原方法,名为双枢纽调谐。该方法包含两个步骤:1)通过微调条件性生成模型来利用编码器中的条件信息进行个性化;2)固定生成模型,调节编码器的参数以适应强化的个性化先验。这可以生成保留个性化面部特征以及图像退化属性的自然图像。实验证明,与非个性化方法相比,该方法可以生成更高保真度的面部图像。

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