文中涉及到了关于机器学习算法、图像生成和视觉领域的话题。文章主要讲述了谷歌DeepMind和美国麻省理工学院的研究人员在视觉领域开发了新的模型 Fluid,实现了自回归模型在文生图任务上的大规模扩展。 重点: 1. FLUID:使用连续 Token 扩展自回归文本到图像生成模型。 2. 自回归模型在视觉质量和评估指标上表现优于离散Token化过程导致的信息丢失。 3. 随机顺序模型在生成多个对象和复杂场景时表现更好。 4. FLUID模型在多个指标上取得领先,但仍有提升空间。 5. 重视探索扩大自回归模型在视觉领域的作用。 6. 大力推进对自回归模型在视觉领域的改进和优化。
OpenAI推出代码大模型(Code LLMs),使得代码生成工作有了巨大变革,可以自动生成代码并辅助代码审查、错误调试和代码补全等任务。该模型源自墨尔本大学、复旦大学等高校,已全面公开,有助于提升开源代码模型与商业化代码模型的性能和透明度。研究团队旨在填补这一空白,通过使用GitHub上的公开库和Web数据库中的代码相关的Web数据来填充数据集,包括排除超过8MB的非文本文件、仅保留特定编程语言的文件,以确保数据的多样性和可靠性。
华中科技大学推出针对多模态大模型(LMM)在视觉任务中的应用挑战的解决方案——PSALM模型,该模型以统一框架实现普遍性分割任务,具有高效参数优化和多任务统一等特点。PSALM在多个已见分割任务上展现出超群表现,优于传统参数过大且功能单一的模型,充分体现了多模态大模型在视觉任务中的巨大潜力。
出门问问算法团队发布万字长文,解构中国如何复刻OpenAI的Sora。尽管Sora在视频生成领域实现了碾压式超越,但其技术细节并未公开。本文基于实战经验和相关文献,对Sora的技术路线进行有理有据的猜想,并探讨复刻Sora所需关注的重点。
11月2日,泡泡玛特在菲律宾的首个快闪店开业,实现了在东南亚六国的线下门店全面覆盖。 2021年以来,泡泡玛特在新加坡开出东南亚首店,之后一直保持稳步增长。数据显示,2023年全年,海外市场营收同比增长134.9%。这意味着它已经成为推动海外业务的关键力量。 泡泡玛特重视线下实体店,与当地艺术家合作,打造有文化感的品牌,并且强调品牌文化对用户吸引力的重要性。
段推出了量化的股权激励制度,涵盖了科研、技术、财务等多个领域,大大提升了员工的工作积极性和效率。 总结起来,国企改革深化行动中,市场化经营机制的构建和完善以及收入分配机制的改革都是重中之重。其中,市场化经营机制的改革推动了国有企业的发展活力和效率的提升,促进了业务质量的提高;而收入分配机制的改革则为科技创新和人才发展提供了强大的动力,也使得国企成为推进原始创新制度安排的重要力量。同时,国有企业也在努力将激励资源向科创、技术人才和技术一线倾斜,发挥出优秀的“头雁效应”,实现了人力资源的优化配置。
投资者最大愿望之一是赚得更多、波动更少。在金融学上,夏普比率衡量投资承受的风险产生的超额回报。全球最赚钱的对冲基金达里欧创立的桥水基金取代了肯·格尔和他的城堡基金成为新一届"对冲基金之王"。2022年美国市场遭受股债双杀,导致许多顶级对冲基金巨额亏损,而Citadel却在这场动荡中取得了巨大的利润。
美国总统选举结果将影响美联储的决策,但目前主流预测显示美国今年还将经历两次降息。
力可以掩盖商品本质,甚至会成为饭圈乱象的关键因素。艺人、企业家等其他角色也可以尝试直播带货,但必须保持专业性和专注度。虽然主播光环可能吸引眼球,但其内容的真实性应该被认真对待。此外,商业模式也值得深入讨论,包括主播流量价值、商品价格透明度等。总之,直播带货仍需成熟运作来保证商品和服务的质量,避免出现负面影响。
人工智能在古典学领域的应用越来越广泛,尤其是在文本数字化、文字识别、残缺文本复原方面取得显著成果。然而,在古典语言教学和研究中仍存在一些弊端,如缺乏词典数据支持和翻译准确性不足。为了解决这些问题,一些学者担忧过度依赖AI会削弱学生对古典语言学习的乐趣和成就感。未来,AI技术有望在碑铭学等领域发挥更大作用,但仍需关注在场感和成就感等研究乐趣。各种大学和政策组织正在制定使用生成式人工智能的指导原则和指南。
小米15系列手机销量已破万台,卢伟冰透露小米空调销量并被批评为虚假;小米手环首销翻倍,Watch S4销量翻倍;年内净增5000家小米之家,目标年底净增加5000家小米之家。
网易游戏营销总经理张海星在公司内部办公软件POPO上被查到失踪。目前张海星仍有微信联系,但他并未说明具体离职原因。近期又有另一批员工受到影响。目前正配合公司接受调查。关于张海星是否涉嫌违法违纪还需等待进一步调查结果。曾有传闻称张海星已被控制,但他很快辟谣并为自己负责的产品打上了广告。张海星负责多款重点产品的营销,对外title为网易营销总经理。
高度耐用的数据存储设备来保证准确性。 因此,FeRAM凭借其高速读写能力和高耐久性成为了存储器市场的关注焦点。然而,与传统存储器相比,FeRAM在数据写入方式、功耗、读写速度及读写耐久性上有所区别。冯逸新的演讲进一步解释了这种差异,并强调了FeRAM在未来智能化和能源效率方面的潜力。 Part 2 FeRAM 的应用领域 FeRAM已经在汽车电子、智能电网、工业自动化、医疗设备和通讯等行业获得了实际应用。此外,它还被广泛用于存储在手机、电脑和其他数字设备中的大量数据。 总的来说,FeRAM以其高速读写能力、高耐久性和较低的功耗吸引了许多行业用户的注意。
颜水成已于近日离职昆仑万维,加入天工智能联席CEO及2050全球研究院院长。 颜水成在计算机视觉和机器学习领域有超过20年的经验,并且曾带领团队获得多个奖项。他提出的“Network in Network”网络结构在计算机视觉深度学习中占有重要地位。颜水成的离职引发关注,特别是在AI领域,颜水成是一位具有影响力的学者。