前言开源Linux系统Neon的外观和感觉很像Linux发行版，但其开发人员在其网站上非常公开地声称Neon不是真正的Linux发行版。它只是安装和运行–有点像。Neon似乎是一个Linux操作系统。它会启动您的计算机。它显示了一个完整的桌面环境。它运行应用程序，所以你可以像使用任何其他真正的Linux发行版一样执行你的计算任务。DENeon与其说是一个完全赋能的操作系统，不如说是一种专业产品。其他发行版支持来自相同软件格式类型的各种应用程序。我们说，Ubuntu运行来自DebianLinux系列的.Deb格式的软件包。所有.Deb软件包都将在Ubuntu和其他基于Debian的发行版上运行。
本月初，Meta发布「分割一切」AI模型——SegmentAnythingModel（SAM）。SAM被认为是一个通用的图像分割基础模型，它学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成mask，包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。这种「零样本迁移」的能力令人惊叹，甚至有人称CV领域迎来了「GPT-3时刻」。最近，一篇「一次性分割一切」的新论文《SegmentEverythingEverywhereAllatOnce》再次引起关注。在该论文中，来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软、香港科技大学的几位华人研究者提出了一种基于prompt的新型交互模型SEEM。SEEM能够根据
1.介绍11月21日，StabilityAI推出了StableVideoDiffusion，这是StabilityAI的第一个基于图像模型StableDiffusion的生成式视频基础模型。目前StabilityAI已经在GitHub上开源了StableVideoDiffusion的代码，在HuggingFace上也可以找到模型本地运行所需要的weights。「GitHub」https://github.com/Stability-AI/generative-models「HuggingFace」https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-d
鱼羊发自凹非寺量子位|公众号QbitAI最强开源大模型，再次易主！就在刚刚，阿里云通义千问又双叒开源了，并且直接开大：甩出了720亿参数版本——在中国的开源大模型中，少见地直接对标最大号羊驼Llama2-70B。此番登场，这个代号为Qwen-72B的模型在10个权威基准评测中刷新开源模型最优成绩。在部分测评，如中文任务C-Eval、CMMLU、Gaokao中，得分还超过了闭源的GPT-3.5和GPT-4。但这，还不是阿里云这波开源的全部内容。适用于边端设备的18亿参数版本Qwen-1.8B和音频大模型Qwen-Audio也被同时释出。加上此前开源的Qwen-7B、Qwen-14B和视觉大模型Q
目录1.NinebotAI-一款强大的人工智能对话服务产品2.NineGPT-文言文写作辅助工具3.ChatGPT可用网址众所周知，由于chatGPT在国内无法直接使用，因此国内用户无法直接体验其对话服务。一些朋友可能会尝试使用网络工具来访问，但这种做法并不可取。实际上，国内也有一些优秀的国产版chatGPT网站，只是大家可能之前没有听说过！下面我将向大家推荐三个，希望大家能够收藏！1.NinebotAI-一款强大的人工智能对话服务产品NinebotAI是一款基于自研的先进AI引擎的人工智能对话服务产品。它不仅可以帮助你完成写论文、创作文案、撰写邮件、创作小说、解释代码、英文翻译等任务，而且能
脑机接口赛道又有新消息传出。IEEESpectrum消息，一种新型微创超声脑机接口设备正在开发中。该设备将传统的脑机接口介质脑电，改为了超声波。原理是使用直接聚焦超声波（FUS）改变神经元的动作电位，用一种名为功能性超声成像（fUSI）的技术，通过多普勒效应测量局部血流变化来监测大脑区域内的神经活动。医疗技术公司ForestNeurotech和医学影像公司ButterflyNetwork，已就研发这款微创超声脑机接口设备达成合作。要知道，像马斯克Neuralink、Paradromics和Synchron等都在开发与大脑进行“电”交互的脑机接口。那么相较之下，基于超声波的脑机接口有何优势？“创
springboot3.2会提供默认支持，必须Java19+。在以往的项目中，我们面临了这样一种情况：我们收到了数千个认证请求。为了确保安全性，我们依靠第三方系统发送短信OTP进行验证。然而，有时候第三方系统花费的时间比预期的要长，导致延迟。我们采用了每个请求一个线程的模型，这意味着许多线程处于等待状态，并且新请求都在队列中。我们试图通过微调线程数量来优化性能，但当时我们希望有虚拟线程功能。当时Java中没有虚拟线程的概念，这就是ProjectLoom的作用。虚拟线程什么是ProjectLoom？什么是ProjectLoom？这是Oracle的一个新项目，主要目标是显著减少编写、维护和观察高吞
今年4月，Meta发布「分割一切（SAM）」AI模型，这项成果不仅成为很多CV研究者心中的年度论文，更是在ICCV2023上斩获最佳论文提名。「分割一切」实现了2D分割的「既能」和「又能」，可以轻松地执行交互式分割和自动分割，且能泛化到任意新任务和新领域。现在，这种思路也延展到了3D分割领域。辐射场中的交互式3D分割一直是个备受关注的课题，在场景操作、自动标注和VR等多个领域均有潜在应用价值。以往的方法主要是通过训练特征场来模仿自监督视觉模型提取的多视角2D特征，从而将2D视觉特征提升到3D空间，然后利用3D特征的相似性来衡量两个点是否属于同一个物体。这种方法由于分割管道简单，因此速度很快，但
论文链接：https://browse.arxiv.org/pdf/2211.13976.pdfGitHub：https://github.com/Vanint/DatasetExpansion众所周知，深度神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量，这使得深度学习难以广泛地应用在小数据任务上。例如，在医疗等领域的小数据应用场景中，人力收集和标注大规模的数据集往往费时费力。为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本，该论文探索了一个数据集扩增新范式，旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充为更大且更具信息量的大数据集。这些扩增后的数据集致力于提升模型的性能和泛化能力，并能够用于
在生成式AI的时代，算力已经肉眼可见的成为了技术发展的天花板。英伟达几乎是现在这个时代算力问题的唯一解。三十年前，在那个Denny's餐厅里开会的英伟达创始团队，肯定想象不到，他们看好的计算方式，将某种程度决定30年后人类智能的上限。而我们这个时代的「Denny's里的英伟达」在哪里呢？一个由来自前谷歌量子计算研究团队的科学家团队宣布，他们成立于2022年的Extropic获得了1410万美元的天使融资，将根据「热力学和信息的第一原理构建人工智能超级计算机。」在他们的公司主页上，一个自称来自未来的「自组装智能」给现在的人类发来了一条讯息：无所不在的生成式人工智能时代即将到来。时间表已经开始加速
