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2024-12-01
12月1日 微软发布 Co-op Translator 可以一次性将Markdown 文件和和图像翻译成多种语言
Co-op Translator:微软推出面向开发者的开源多语言翻译工具 🚀 快速阅读 自动化翻译:自动将Markdown文件和图像中的文本翻译成多种语言。 Markdown保持:翻译过程中保持Markdown文件的格式和结构不变。 图像文本翻译:从图像中提取文本并进行翻译,实现图像内容的多语言化
2024-12-01
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人工智能
2024-11-30
11月30日 阿里推出QwQ-32B模型,挑战OpenAI推理技术
阿里推出QwQ-32B模型,挑战OpenAI推理技术 近日,阿里巴巴的Qwen团队推出了一款名为QwQ-32B-Preview的新一代推理型人工智能模型。这款模型拥有325亿参数,支持处理长达32,000词的输入提示,其性能在某些基准测试中超越了OpenAI的o1-preview及o1-mini两款
2024-11-30
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人工智能
2024-11-28
11月29日 Anthropic的Claude AI现在可以用各种语言风格回答问题
Anthropic的Claude AI现在可以用各种语言风格回答问题 Anthropic 宣布其 Claude 人工智能(AI)聊天机器人现在可以用多种风格做出回应,以更好地匹配用户的沟通偏好、语气和结构,可以选择的新风格包括正式、简洁和解释,此外也可以自定义风格。 如果选择"正式",Claude将
2024-11-28
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人工智能
2024-11-28
11月28日 吴恩达开源大模型套件:11 个模型平台一种方式调用,已获星标超 1.2K
吴恩达开源大模型套件:11 个模型平台一种方式调用,已获星标超 1.2K 吴恩达发布的开源大模型套件 aisuite,不到半天就斩获了 1200 + 星标。 它把 11 家知名大模型平台集中到了一起,统一了接口,可以用相同的方式调用不同模型。 切换模型时,只需要改动一个字符串,不用在不同的 API
2024-11-28
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人工智能
2024-11-27
11月27日 Generative Omnimatte:谷歌推出的的视频分解技术
Generative Omnimatte:谷歌推出的的视频分解技术 Generative Omnimatte简介 Generative Omnimatte是由Google DeepMind团队开发的一种创新视频分解技术,它能够将视频解析成包含独立对象及其相关效果(如阴影和反射)的RGBA omnim
2024-11-27
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人工智能
2024-11-26
11月26日Anthropic 发布了 「模型上下文协议」MCP 无缝连接本地和远程数据源
Anthropic 发布了 「模型上下文协议」MCP 无缝连接本地和远程数据源 Anthropic 发布了 Model Context Protocol (MCP),一个旨在将 AI 助手与数据源(如本地内容存储库、业务工具、开发环境)无缝连接的开放标准。该协议通过改善 AI 获取数据的能力,使模型
2024-11-26
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人工智能
2024-11-25
11月25日 NVIDIA 发布一款音乐生成模型:Fugatto 可以对声音生成与转换进行精细化控制
NVIDIA 发布一款音乐生成模型:Fugatto 可以对声音生成与转换进行精细化控制 NVIDIA 发布了一款音乐生成人工智能模型:Fugatto。通过简单的文本提示或音频输入,用户可以创作全新的声音景观或修改已有的声音元素。例如,用户可以通过文字提示创作音乐片段、调整语音的口音与情绪、添加或删除
2024-11-25
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人工智能
2024-11-24
11月24日 OminiControl:基于FLUX.1的通用的控制框架 通过参考图像来控制图像生成的结果
OminiControl:基于FLUX.1的通用的控制框架 通过参考图像来控制图像生成的结果 🚀 快速阅读 功能:OminiControl 支持主题驱动控制和空间对齐控制,适用于多种图像生成任务。 技术:通过参数重用机制和统一序列设计,实现高效的多模态注意力交互。 应用:适用于艺术创作、游戏开发、
2024-11-24
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2024-11-22
FastAPI笔记
@fastapi框架 fastapi,一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的web框架。 fastapi是建立在Starlette和Pydantic基础上的,Pydantic是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档的库。Starlette是一种轻量级的ASGI框架/工具包,
2024-11-22
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编程coding
2024-11-22
11月22日 aiOla发布Whisper-NER:引领语音识别技术的开源AI模型
语音识别技术近年来取得了显著进步,人工智能(AI)的飞跃不仅提升了其可访问性和准确性,但也面临着诸多挑战,尤其是在识别人名、地名和特定术语等口头实体时。问题不仅局限于将语音精确转换为文本,更在于如何实时提取有意义的上下文信息。当前的系统往往需要依赖独立的工具来完成转录和实体识别,这不仅导致了延迟、效
2024-11-22
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