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成功立下“真还传”人设的罗永浩,再一次被投资人郑刚拉下了水。9月24日凌晨,紫辉创投合伙人、锤子科技早期投资人郑刚又在朋友圈炮轰罗永浩,称“约定好与老罗和锤子科技商谈还款事宜,再度遭遇临时变卦。
9月21日,阿里云创业者计划正式对外发布。将通过专属产品服务、云资源补贴、创业成长加速、联合品牌推广四大权益,全面支持勇于探索商业模式的公司在云上成长。在智能化浪潮之下,阿里云将通过创业者计划,支持30000家初创公司抓住云AI的时代机遇,快速成长。
豆绘AI平台隶属于南京豆绘科技有限公司,专注于为建筑室内园林景观从业者提供空间设计AI服务。该平台拥有多项功能,包括AI绘图、AI设计助手以及AI全景合成,不断进行更新和改进。豆绘AI通过将AI技术融入艺术领域,为用户所带来了全新的绘画体验,协助用户迅速掌握绘画技巧,从提高创作效率。
吉野家的幸福丼饭成为了一道备受人们喜爱的美食。无论是忙碌的白领还是匆忙的学生,纷纷将吉野家所代表的温暖和惬意铭记于心。不同的人都能在这里寻找属于自身个人的幸福。
创业不容易,能成功背后也是付出了很大的努力,所以你会轻易创业吗?90后小伙王大力14年来创业7次,第7次创业摆摊榨果汁,因为榨汁全程公开,解压又放心,吸引众多年轻人。通过制定对自己最合适的创业计划、组建高效的团队以及不断学习和成长,我们大家可以在创业的道路上取得成功。
各位村民好,我是村长。90%以上的人首次创业都会以失败告终,回想毕业到现在也快十年了。所有的创业者都会经历失败,因为你再怎么说,怎么提醒,都不如他自己在失败中深刻的感受一次,才能明白别人说的是对的,这就是当局者迷的状态。
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今年特别难看到投资人雪中送炭了,更多是锦上添花。在AI领域,想要获得融资这件事越来越难了,创业者的道路也慢慢变得难走。其次还要对员工们进行精神上的激励,让大家在拿到工资的同时感觉自己在公司里有所收获、有所成长。
高血脂做为“三高”三巨头之一,在很多人的印象中似乎是中老年人的专利,但其实,近年来不少人因青睐高油、高糖、高热量的不合理膳食饮食、长期不健身活动不足的生活方式,导致血脂异常问题已开始趋向年轻化。那么我们该怎么应对?为了调节血脂,健康生活方式的养成是必不可少的,与此同时,舒百宁的助益也不可或缺。
看大熊猫、逛川剧院、举办城市主题直播,最近现身成都为演唱会做准备的蔡依林,开启了“特种兵”式打卡模式,带着快手用户线上解锁成都吃喝玩乐攻略,全方位、沉浸式感受成都魅力。谈及这次来成都的感受,她表示:“以前都没时间观光旅游,这次吃喝玩乐都收集到了,所以心情又更加愉悦了。慢慢的变多有烟火气的明星直播还在快手继续,期待更多明星给用户所带来不一样的体验。
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DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。
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ODIN(Omni-Dimensional INstance segmentation)是一个模型,能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能,并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时,它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时,它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合,实现新的能力。CALM(Composition to Augment Language Models)引入模型之间的交叉注意力,以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括:(i)通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据,在新任务上扩展LLMs的规模;(ii)保持现有模型权重不变,因此保留现有的能力;(iii)适用于不同的领域和设置。实验证明,将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强,在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上,结果绝对改善了高达13%。类似地,当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时,在代码生成和解释任务上,相对于基础模型,我们看到了高达40%的改进,与完全微调的对应模型不相上下。
这款产品是一种3D GAN技术,通过学习基于神经体积渲染的方法,能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器,加速3D GAN训练,使用更少的深度采样,实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素,同时学习高质量的表面几何,合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量,为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
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3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战,并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中,给定一张任意四足动物的图片,我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。