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  • 在这个AI技术飞速发展的时代,「SoColoring」应运而生,它是一款结合了人工智能的在线著色图生成器。只需几个简单步骤,您的想法和创意就能转化为线稿,并且可以直接打印成图卡进行着色。 功能介绍 创意转换:将您的 ...... 阅读全文

    优惠 RSRD:让机器人通过观看人类的单眼(monocular)视频演示来学习操纵有活动部件的物体

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    AI
  • 加州大学伯克利分校的研究人员推出一种名为“Robot See Robot Do”(RSRD)的新方法,它能让机器人通过观看人类的单眼(monocular)视频演示来学习操纵有活动部件的物体。这种方法可以用于多种场景,比如教机器人如何 ...... 阅读全文

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  • 新颖的高斯喷射框架Disco4D:用于从单张图像生成和动画化4D人体
    AI
  • 南洋理工大学、商汤科技研究院和上海人工智能实验室的研究人员推出一种新颖的高斯喷射框架Disco4D,用于从单张图像生成和动画化4D人体。简单来说,如果你给Disco4D一张人的图片,它能基于这张图片创建出一个详细的3D ...... 阅读全文

    优惠 新型大型多模态模型LLaVA-3D:能够理解和处理三维(3D)空间信息,而不仅仅是传统的二维(2D)图像和视频

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    AI
  • 香港大学和上海人工智能实验室的研究人员推出新型大型多模态模型LLaVA-3D,它能够理解和处理三维(3D)空间信息,而不仅仅是传统的二维(2D)图像和视频。想象一下,你有一个AI助手,不仅能看懂图片和文字,还能理解 ...... 阅读全文

    优惠 多模态大语言模型EMOVA:使大语言模型具备端到端的语音能力,同时保持领先的视觉-语言性能。

  • 多模态大语言模型EMOVA:使大语言模型具备端到端的语音能力,同时保持领先的视觉-语言性能。
    AI
  • 香港科技大学、香港大学,、华为诺亚方舟实验室、香港中文大学、中山大学和南方科技大学的研究人员推出多模态大语言模型EMOVA,使大语言模型具备端到端的语音能力,同时保持领先的视觉-语言性能。通过一个语义-声学解 ...... 阅读全文

    优惠 可学习剪枝方法MaskLLM:通过在大语言模型中建立半结构化(或“N:M”)稀疏性来减少推理过程中的计算开销

  • 可学习剪枝方法MaskLLM:通过在大语言模型中建立半结构化(或“N:M”)稀疏性来减少推理过程中的计算开销
    AI
  • 英伟达和新加坡国立大学的研究人员推出可学习剪枝方法MaskLLM,旨在通过在大语言模型中建立半结构化(或“N:M”)稀疏性来减少推理过程中的计算开销。MaskLLM不采用新的重要性标准,而是通过Gumbel Softmax采样将N:M模 ...... 阅读全文

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  • Real Address Generator 是一个免费的地址生成器,能够快速生成包含姓名、电话、地址和邮编的真实感信息。支持包括美国、英国、法国、德国、中国、日本、印度、澳大利亚、巴西、加拿大、俄罗斯、南非、墨西哥、韩国 ...... 阅读全文

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  • 当您需要为您的网络项目注册域名时,选择一个既实惠又可靠的注册商至关重要。但面对众多域名后缀和注册商,如何找到最省钱的解决方案呢?这时,「TLD-List」域名资料库就能大显身手了。 TLD-List 简介 TLD-List 是一 ...... 阅读全文

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  • Send.cm 提供了一个免费的大文件传输平台,强调用户隐私保护,包括端到端加密、无广告、无追踪器,且无需注册即可上传和下载文件。这项服务几乎拥有无限容量,只要文件在30天内被下载过,就会被保留,且没有流量或下 ...... 阅读全文

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  • Epic Games本周免费领取《精灵与老鼠》,下周免费游戏将是《Bear and Breakfast》
    Epic Games
  • Epic Games本周要免费送冒险游戏《精灵与老鼠(The Spirit and the Mouse)》,领取时间为9月26日晚上23点到10月3日晚上23点,在此之前免费领取即可永久保留这些作品。下周的免费游戏是管理冒险游戏《Bear and Break ...... 阅读全文

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  • 新型多模态方法MonoFormer:核心思想是使用单一的Transformer来处理两种不同的生成任务
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  • 百度 VIS 和悉尼科技大学的研究人员推出一种新型多模态方法,称为MonoFormer。这个方法的核心思想是使用单一的Transformer来处理两种不同的生成任务:基于自回归(autoregression)的离散文本生成和基于扩散(diffus ...... 阅读全文

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  • TIME-MOE:用于时间序列预测的大规模基础模型
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  • 普林斯顿大学、松鼠AI学习和格里菲斯大学的研究人员推出新框架TIME-MOE,它是一个用于时间序列预测的大规模基础模型。TIME-MOE的核心是一个新颖的、高效的解码器-只有的Transformer模型,它采用了专家混合(MoE)架 ...... 阅读全文
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