情报 Meta 与 LG 正式确认合作伙伴关系，将合作开发下一代“XR 设备”

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2年前 (2024-02-29)

LG刚刚正式宣布与Meta达成一项XR“战略合作”。今天早些时候，马克·扎克伯格在LG位于首尔的总部与LG首席执行官William Cho和LG家庭娱乐部门总裁Park Hyoung-sei会面，最终敲定了合作的细节。据说，扎克伯格还向Cho展示 ...... 阅读全文

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优惠 Morph与Stability AI合作推出全新AI视频创作工具

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2年前 (2024-02-28)AI

Morph x Stability AI联手推出创新视频创作方案。新世代技术助您轻松将创意化为生动视频。只需输入文字、图片或现有视频素材，Morph Studio的一站式生成工具即可帮助您打造精彩故事。无缝衔接各环节，每个灵感瞬间均 ...... 阅读全文

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优惠现代化且简洁的 epub 阅读器Jane Reader

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2年前 (2024-02-28)工具

Jane Reader 是一个现代化且简洁的 epub 阅读器，具有令人赏心悦目的阅读体验，能使您更好地专注于阅读当中。Jane Reader拥有 Windows 与 macOS（Intel、M1）客户端，简洁、清爽，支持自动多栏、多主题、直排模式等 ...... 阅读全文

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优惠 Layout Learning：能够生成可以分解为独立对象的3D场景

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2年前 (2024-02-28)AI

这篇论文介绍了一种名为“布局学习”（Layout Learning）的方法，它能够生成可以分解为独立对象的3D场景。这种方法是无监督的，仅依赖于一个大型预训练的文本到图像模型的知识。核心思想是通过对3D场景的部分进行空间 ...... 阅读全文

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优惠 VastGaussian：用于大型场景的高质量重建和实时渲染

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2年前 (2024-02-28)AI

来自清华大学、华为诺亚方舟实验室、中国科学院的研究人员推出VastGaussian，它用于大型场景的高质量重建和实时渲染。想象一下，你想要创建一个虚拟城市或者重现一个历史遗迹，并且希望这个虚拟场景能够以照片般真实 ...... 阅读全文

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优惠大语言模型在微调（finetuning）过程中的缩放特性

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2年前 (2024-02-28)AI

谷歌研究人员发布论文探讨了大语言模型（LLMs）在微调（finetuning）过程中的缩放特性，特别是在不同因素（如模型大小、预训练数据量、微调参数量和微调数据量）的影响下，微调性能如何变化。研究团队通过系统实验， ...... 阅读全文

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优惠 DCA：帮助大语言模型（LLMs）处理和生成更长文本内容，而不需要额外的训练

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2年前 (2024-02-28)AI

这篇论文介绍了一种名为Dual Chunk Attention（DCA）的新方法，它旨在帮助大语言模型（LLMs）处理和生成更长文本内容，而不需要额外的训练。想象一下，你有一个能够聊天的机器人，但这个机器人在处理很长的对话或者 ...... 阅读全文

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优惠数据集和基准测试OmniACT：评估虚拟代理在执行计算机任务方面的能力

AI

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2年前 (2024-02-28)AI

这篇论文介绍了一个名为OmniACT的数据集和基准测试，旨在评估虚拟代理在执行计算机任务方面的能力。这些任务包括在桌面和网页应用中执行各种操作，如查看股票价格变化、在租房网站上查找房源、查看特定日期的天气等 ...... 阅读全文

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优惠微软发布论文全面解读OpenAI新模型Sora

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2年前 (2024-02-28)AI

来自微软和理海大学的研究人员发布论文，基于已经发布的内容和他们自己的逆向工程，全面回顾了 Sora 的背景、相关技术、新兴应用、当前的局限性和未来的机遇。首先，追踪了Sora的开发历程，并深入研究了构建这个“世 ...... 阅读全文

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优惠新型数据集LOCOMO：评估大语言模型（LLMs）在处理非常长期的对话中的记忆能力

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2年前 (2024-02-28)AI

北卡罗来纳大学教堂山分校、南加州大学、Snap的研究人员推出新型数据集LOCOMO，它专注于评估大语言模型（LLMs）在处理非常长期的对话中的记忆能力。在现有的研究中，对话模型通常只评估在不超过五个聊天会话的上下文 ...... 阅读全文

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优惠如何优化语言模型（LMs）的学习过程，目的是减少达到高性能所需的训练步骤

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2年前 (2024-02-28)AI

来自微软的研究人员发布论文探讨了如何优化语言模型（LMs）的学习过程，目的是减少达到高性能所需的训练步骤。研究者们提出了一种理论，用于最佳化LMs的学习，这涉及到最大化数据压缩比，即在“LM训练作为无损压缩”的 ...... 阅读全文

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优惠新型大语言模型BitNet b1.58

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2年前 (2024-02-28)AI

这篇论文介绍了一种新型的大语言模型（LLM），称为BitNet b1.58。这种模型的核心特点是使用了1.58位的参数（或权重），这意味着每个参数只有三种可能的值：-1、0和1。这种设计不仅在保持模型性能的同时显著降低了计 ...... 阅读全文

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