显然，与一些开发人员合作更容易，但我敢肯定我们中的许多人所在的团队更喜欢现状。你知道类型。您看到了一项新技术的一些好处，他们更喜欢经过实践检验的真实方法。例如，DBA/C#程序员尝试使用LinQ的优势(不一定是LinQtoSQL，只是一般的LinQ)。例如，当一个项目需求是跨平台的时候...而不是考虑如何通过VMMachine在Mac上运行Windows，而是引入使用相对较新的Silverlight或用Java创建它的想法(作为调查的一个选项)。我知道大多数人不喜欢超出他们的舒适范围，所以这需要一些说服力，而且并非所有新技术都具有商业意义......但是您如何说服您的团队考虑新的技术？
Sora刚发布不久，就被逆向工程“解剖”了？！来自理海大学、微软研究院的华人团队发布了首个Sora相关研究综述，足足有37页。他们基于Sora公开技术报告和逆向工程，对模型背景、相关技术、应用、现存挑战以及文本到视频AI模型未来发展方向进行了全面分析。连计算机视觉领域的AI生成模型发展史、近两年有代表性的视频生成模型都罗列了出来：网友们也属实没想到，仅仅过了半个月、Sora还暂未公开仅有部分人可使用，学术圈相关研究竟出现得这么快。不少网友表示，综述非常全面有条理，建议全文阅读。那么这篇综述具体都讲了啥？量子位在不改变原意的基础上，对部分内容进行了整理。目录逆向工程剖析Sora技术细节整体架构多
最近，文生视频模型Sora掀起了新一轮生成式AI模型浪潮，模型的多模态能力引起广泛关注。现在，AI模型在3D内容生成方面又有了新突破。专长于视觉内容生成的 StabilityAI继图片生成（StableDifussion3上线）、视频生成（StableVideo上线）后紧接在3D领域发力，今天宣布携手华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSR。TripoSR能够在0.5s的时间内由单张图片生成高质量的3D模型，甚至无需GPU即可运行。TripoSR模型代码：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSRTripoSR模型权重：https://hu
室温超导LK-99，又有新瓜可尝了。万众期待之下，LK-99作者之一的金铉卓教授，刚刚在美国物理学会三月会议（APSMarchMeeting）上带来全新报告。主题很简单，就是最新材料配方以及室温超导的证据。热度之高，据网友现场传回的消息，是“晚来了几分钟，挤不进去一点”。值得关注的是，这一次，在金教授的PPT上，还出现国内团队的身影——正是知乎“导派”大佬真可爱呆和洗芝溪老师。现场报告了什么大会开始之前，就有韩国网友晒出与金铉卓教授的事先邮件沟通。金教授很有信心，言之凿凿称“3月4日将被定义成室温超导日”，因为“”我们要在这一天证明悬浮和零电阻。”那么这次团队拿出来的证据是否有说服力？综合多位
我正在与.NETC＃中的Botbuilder合作。我无法弄清楚如何使用TeamsClient向机器人发送附件-我尝试使用Windows桌面应用程序和Web客户端，但都没有在与机器人的聊天中显示附件按钮。我还尝试使用Android客户端，发现我可以发送图像附件，但不能发送其他文件类型，然后我回去，发现我可以通过将图像粘贴到聊天框中，在桌面/Web客户端中进行相同的操作。使用此方法，我确实在Activity.Attachments和ContentType="image/*"。我尝试在Android客户端附加的任何其他类型的文件都不会发送到机器人（Activity.Attachments正如我所说，
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps.针对数据前端团队10人及以内的中小厂。开始前问几个问题：你了解大数据技术吗？为什么需要大数据前端团队（和大数据有什么关联）？大数据前端团队在前端团队中的定位？浅入浅出大数据为什么需要大数据咱们年终述职汇报的时候，是不是有个标准套路：使用xx工具替换了xx工具，并落地xx个团队的xx个项目，覆盖率x%，整体体积减少了x%，加载速度从x缩短到x。那么完成上面这条简短而有力的阐述需要那几个步骤？我需要哪些数据，从哪来？寻源与采集收集的数据很多要怎么管理？聚合与统计如何整理出可读和有用的结果？建模与分析大数据技术在做什么数据本身的价值——
🦉AI新闻🚀谷歌DeepMind团队深夜发布新AI开源模型Gemma摘要：谷歌DeepMind团队于今日发布了一款名为Gemma的新型AI模型，该模型启发自Gemini，提供两个版本：Gemma2B和Gemma7B。这款模型支持Keras3.0和PyTorch等工具进行微调，可在性能较低的设备上运行，且性能超越竞品MetaLlama-2模型。为确保模型的安全性和可靠性，研究团队采用自动化技术过滤敏感数据，并通过大量微调及“强化学习”等手段提高模型的行为一致性。此外，对模型进行了“红队测试”和“自动对抗测试”以评估其能力，确保模型具有“负责任的特性”。Kaggle地址：https://www.k
作为2024开年王炸，Sora的出现树立了一个全新的追赶目标，每个文生视频的研究者都想在最短的时间内复现Sora的效果。根据OpenAI披露的技术报告，Sora的核心技术点之一是将视觉数据转化为patch的统一表征形式，并通过Transformer和扩散模型结合，展现了卓越的扩展（scale）特性。在报告公布后，Sora核心研发成员WilliamPeebles和纽约大学计算机科学助理教授谢赛宁合著的论文《ScalableDiffusionModelswithTransformers》就成了众多研究者关注的重点。大家希望能以论文中提出的DiT架构为突破口，探索复现Sora的可行路径。最近，新加坡
陈丹琦团队刚刚发布了一种新的LLM上下文窗口扩展方法：它仅用8k大小的token文档进行训练，就能将Llama-2窗口扩展至128k。最重要的是，在这个过程中，只需要原来1/6的内存，模型就获得了10倍吞吐量。除此之外，它还能大大降低训练成本：用该方法对7B大小的羊驼2进行改造，只需要一块A100就能搞定。团队表示：希望这个方法有用、好用，为未来的LLM们提供廉价又有效的长上下文能力。目前，模型和代码都已在HuggingFace和GitHub上发布。只需添加两个组件这个方法名叫CEPE，全称“并行编码上下文扩展（ContextExpansionwithParallelEncoding）”。作为
今天，这张图在AI社区热转。它列举了一众文生视频模型的诞生时间、架构和作者机构。毫不意外，谷歌依然是视频模型开山之作的作者。不过如今AI视频的聚光灯，全被Sora抢去了。同时，自曝996作息时间表的OpenAI研究员JasonWei表示——「Sora是一个里程碑，代表着视频生成的GPT-2时刻。」对于文字生成领域，GPT-2无疑是一个分水岭。2018年GPT-2的推出，标志着能够生成连贯、语法正确的文本段落的新时代。当然，GPT-2也难以完成一篇完整无误的文章，会出现逻辑不一致或捏造事实的情况。但是，它为后续的模型发展奠定了基础。在不到五年内，GPT-4已经能够执行串联思维这种复杂任务，或者写
