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一则关于女子在租住民宿发现多个隐藏空间的视频引发了国内多家媒体的关注。这位女士在入住民宿时,意外发现卧室里的镜子竟然隐藏着一个空间,足以容纳一人。消费者在挑选民宿时,不应仅依赖平台上的美照应结合以往消费者的真实图片和评论,做出更为明智的选择,避免陷入不必要的麻烦。
一名女子发视频称,在租住的民宿无意中发现了多个隐藏空间。该民宿卧室里的镜子拉开后竟然有一个隐藏空间,里面可以容纳一个人。值得一提的是,鉴于部分商家利用消费者对民宿周边环境不熟悉等情况特意美化宣传图片,建议消费者不要只根据平台上商家过度修饰的美照来挑选民宿应着重参考以往消费者上传的真实图片和评论来避免踩坑”。
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在周二发布的开发者更新中,《守望先锋2》游戏总监AaronKeller确认了一个令玩家振奋的消息:从4月中旬的第10赛季开始,新角色将不再需要玩家购买付费通行证来解锁,所有英雄赛季上线即可直接使用。AaronKeller表示:英雄作为游戏中最激动人心的新增内容,我们期待所有玩家在游戏发布时都能立即体验到。”随着这些积极的变化和承诺,我们有理由相信,在不久的将来,国服玩家们将能够再次畅玩暴雪旗下的经典游戏,体验其中的精彩与乐趣。
随着春运的落幕,被困在海南的电动车即将踏上归途。今年春节期间,新能源车在高速公路上的流量显著增长,占比达到了10.04%,较年同期有了明显的提升。这一举措不仅解决了车主的燃眉之急,也为车企提供了正面的宣传机会,增强了用户对品牌的认同感。
快科技3月18日消息,就在刚刚,卢伟冰突然发布了一个视频(今天下午参加高通发布会,卢伟冰开着小米SU7去参加的。),用来回应网络上那些质疑小米汽车空间小的。今天下午我乘坐小米SU7时,有一张照片,前排座椅因为被拉到最后,引发了一些关于车内空间的误解。空拍了个小视频,跟大家简单介绍下,看看小米SU7的车内空间。”卢伟冰说道。从现场展示的视频看,小米汽车SU7前排拉到最后时,后排的腿部空间并没有之前网上说的那么不堪。这也引发网友的热议,有网友表示,C级轿车啊,质疑内部空间的是不是在强行增智慧?这都是因为小米汽车太受
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各有关高校:为了深化我国高校地理信息科学及遥感技术相关专业大学生的实践与创新能力,培养地理信息创新人才,推广国产地理信息技术在高校中的广泛应用,培养大学生的实践能力、团队协作精神和创新能力,锻炼专业技能,提升个人综合素质,由中国测绘协会主办,苍穹数码技术股份有限公司承办的第四届“苍穹杯”全国大学生空间信息技术大赛正式启动。现将有关�
Make-Your-Anchor是一个基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架。它只需一段1分钟左右的视频素材就可以自动生成具有精确上身和手部动作的主播风格视频。该系统采用了一种结构引导的扩散模型来将3D网格状态渲染成人物外观。通过两阶段训练策略,有效地将运动与特定外观相绑定。为了生成任意长度的时序视频,将frame-wise扩散模型的2DU-Net扩展到3D形式,并提出简单有效的批重叠时序去噪模块,从而突破推理时的视频长度限制。最后,引入了一种基于特定身份的面部增强模块,提高输出视频中面部区域的视觉质量。实验表明,该系统在视觉质量、时序一致性和身份保真度方面均优于现有技术。
Garment3DGen是一个基于网络的工具,它允许用户通过简单的拖放界面来创建和预览3D服装模型。用户可以选择不同的服装类型,调整尺寸和颜色,然后生成可以用于进一步设计或打印的3D模型。
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Grok-1.5是一种先进的大型语言模型,具有出色的长文本理解和推理能力。它可以处理高达128,000个标记的长上下文,远超以前模型的能力。在数学和编码等任务中,Grok-1.5表现出色,在多个公认的基准测试中获得了极高的分数。该模型建立在强大的分布式训练框架之上,确保高效和可靠的训练过程。Grok-1.5旨在为用户提供强大的语言理解和生成能力,助力各种复杂的语言任务。
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LMSYSOrg是一个组织,旨在使大型模型及其系统基础设施的技术民主化。他们开发了Vicuna聊天机器人,其在7B/13B/33B规模下可以印象GPT-
4,实现了90%ChatGPT质量。同时,还提供ChatbotArena以众包和Elo评级系统进行大规模、游戏化评估LLMs。SGLang提供了复杂LLM程序的高效接口和运行时环境。LMSYS-Chat-1M是一个大规模真实世界LLM对话数据集。FastChat是一个用于训练、提供服务和评估基于LLM的聊天机器人的开放平台。MT-Bench是一个用于评估聊天机器人的一组具有挑战性、多回合、开放式问题。
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4、Vision、Perplexity、Claude和Groq,以及本地模型如Ollama。AliceApp支持创建个人助理,专注于营销、销售、法律等任务,并能够与您的应用程序进行通信,执行命令。
ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。Jamba是目前该规模下唯一可在单GPU上支持14万字符上下文的模型,成本效益极高。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
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