2020企业如何定制个性化专属微信红包封面？
2020-01-14 10:46 · 稿源： 站长之家用户
“春节即将到来，我们在红包上也有一些新的创造，可能也会吸引你来发挥你的创造力。” 1 月 9 日，“微信之父”张小龙在 2020 微信公开课PRO上透露称。不久微信就揭晓了悬念，这个"新的创造"指的是——红包封面。说到红包，在这里小编不得不向大家推荐一款鱼塘(微信)红包， 2020 年
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Long-LRM:高效3D高斯重建模型，实现大场景快速重建
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BitNet:1位大型语言模型推理框架
BitNet是由微软开发的官方推理框架，专为1位大型语言模型（LLMs）设计。它提供了一套优化的核心，支持在CPU上进行快速且无损的1.58位模型推理（NPU和GPU支持即将推出）。BitNet在ARM CPU上实现了1.37倍到5.07倍的速度提升，能效比提高了55.4%到70.0%。在x86 CPU上，速度提升范围从2.37倍到6.17倍，能效比提高了71.9%到82.2%。此外，BitNet能够在单个CPU上运行100B参数的BitNet b1.58模型，实现接近人类阅读速度的推理速度，拓宽了在本地设备上运行大型语言模型的可能性。
Meta-spirit-lm:一个用于自然语言处理的先进模型
Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型，它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色，如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言，极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注，可以用于研究和商业用途，但需遵守FAIR Noncommercial Research License。
Spirit LM:多模态语言模型，融合文本和语音
Spirit LM是一个基础多模态语言模型，能够自由混合文本和语音。该模型基于一个7B预训练的文本语言模型，通过持续在文本和语音单元上训练来扩展到语音模式。语音和文本序列被串联为单个令牌流，并使用一个小的自动策划的语音-文本平行语料库，采用词级交错方法进行训练。Spirit LM有两个版本：基础版使用语音音素单元（HuBERT），而表达版除了音素单元外，还使用音高和风格单元来模拟表达性。对于两个版本，文本都使用子词BPE令牌进行编码。该模型不仅展现了文本模型的语义能力，还展现了语音模型的表达能力。此外，我们展示了Spirit LM能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务（例如ASR、TTS、语音分类）。
MetaGPT Framework:多智能体框架，实现自然语言编程
MetaGPT是一个多智能体框架，它通过自然语言编程技术，能够模拟一个完整的软件公司团队，从而实现快速开发和自动化工作流程。它代表了人工智能在软件开发领域的最新进展，能够显著提高开发效率，降低成本。MetaGPT的主要优点包括高度自动化、多智能体协作、以及能够处理复杂的软件开发任务。产品背景信息显示，MetaGPT旨在通过AI技术，为用户提供一个能够快速响应开发需求的平台。目前，产品似乎处于测试阶段，用户可以通过加入等待列表来体验产品。
MeshUP:多目标3D网格变形技术
MeshUp是一种先进的3D网格变形技术，它能够将源网格变形为多个目标概念，并且可以直观地控制每个概念表达的区域。这项技术允许用户通过文本查询或图像来定义概念，并且可以选择网格上的任意数量的顶点来选择局部区域。MeshUp通过一种新颖的得分蒸馏方法——混合得分蒸馏（Blended Score Distillation, BSD）来有效地控制概念的影响并将它们混合在一起。BSD在去噪U-Net的每个注意力层上操作，提取并注入每个目标的激活，从而计算出变形梯度。此外，MeshUp还创建了一个概率性的兴趣区域（Region of Interest, ROI），将其转化为3D一致的掩码，以控制这些激活的表达。MeshUp在多个方面超越了现有的文本到3D生成模型，提供了更好的三角剖分和几何细节，并且是首个支持局部变形能力的方法。
Meta Lingua:高效的大型语言模型（LLM）研究代码库
Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型（LLM）训练和推理库，专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件，使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估，并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中，但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。
ReviewPower:一站式分析G2和Capterra的可信评论平台
ReviewPower是一个集G2和Capterra评论于一体的平台，提供强大的功能，帮助用户从可信评论中获取新的价值。它通过结合两家平台的评论，使用先进的过滤和搜索选项，让用户能够轻松找到符合特定需求的评论。此外，平台还提供AI辅助功能，使用Chat GPT-4模型帮助用户处理评论、分析和总结数据，从而提取更多价值。
Highperformr for Teams:AI驱动的社交媒体管理工具，助力团队协作与内容发布
Highperformr for Teams 是一款专为社交媒体管理设计的AI驱动工具，它帮助初创公司和小型企业轻松发布内容、增长员工倡导、触达正确受众、启动社交销售并轻松发现竞争对手意图。产品通过一站式管理，简化了社交媒体营销工作流程，支持团队协作、内容创建、发布调度、自动化重发布等功能。Highperformr for Teams LTD版本为一次性付费，提供终身访问权限，无需额外订阅或费用，非常适合团队使用。
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Podcast Genie是一个利用人工智能技术，帮助用户快速生成播客内容的平台。它通过提供多种AI声音选择，允许用户上传自己的脚本或使用大型语言模型生成脚本，从而简化了播客的制作过程。这个平台特别适合那些希望快速、轻松地制作出专业级别播客内容的个人或企业。Podcast Genie提供了不同级别的定价计划，满足从入门级到专业级用户的需求。
Token Counter:AI模型令牌计数和成本估算工具
Token Counter是一个在线工具，用于计算文本中的令牌数量并估算使用AI模型的成本。它支持多种AI模型，如OpenAI和Anthropic，并提供了实时的令牌计数和成本估算。该工具对于管理API成本、估计处理时间以及确保输入不超过模型限制至关重要。Token Counter的主要优点包括高准确性、多语言支持、实时计数以及易于使用的界面。它适用于需要处理大量文本数据的开发者和企业，帮助他们更有效地管理和优化AI模型的使用。
Inquisite:AI驱动的深度研究工具
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