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　　在风靡全球的奶茶饮品面前，压力山大的不止是我们的血糖指标有我们的牙齿。因此在“奶茶时代”我们比任何时候都更加需要一把好用的电动牙刷，能够随时随地彻底的清理口腔中不断发酵、产酸的糖分，在一杯接一杯的咖啡、茶加糖的奶茶面前持续确保牙齿的美白和健康。因此在高糖、高脂、少膳食纤维的食物面前，靠谱的护牙方式还有选择一把诸如imask之类的电动牙刷，每天两次科学刷牙，用高科技更周全的确保口腔健康。

　　豆包AI是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能，可以回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息。那么在哪里可以使用豆包ai，豆包ai又该如何使用呢?下面就给大家带来字节豆包Ai的体验入口和app下载地址。豆包AI是一款集多种功能于一身的智能工具，可以为用户提供便捷、高效的服务。

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　　昨日AITO问界旗舰SUV车型M9正式上市，其最大的亮点之一就是搭载了百万像素大灯和智慧灯光系统。常州星宇车灯股份有限公司”发布文章认领了M9的智慧灯光系统，其表示:作为大脑的灯光到作为执行器的前后灯具均由星宇设计研发。智慧交互矩阵大灯实现千车千面，让汽车首次具备自主沟通能力，充电计时、变道感谢、双喜临门、欢度佳节、浪漫烟花等灯效，实用与趣味兼顾，让车辆活”起来。

　　如今，越来越多出门旅游的人选择新潮的“说走就走”方式——房车自驾，因为于喜欢房车旅行的人来说，房车自驾游不仅是一种生活方式，更是一种生活态度，它让我们拥有了一种全新的生活方式，并让我们学会享受生活，但很多人担心房车租赁价格自己负担不起，而房车生活家作为国内最 大的房车租赁平台，不仅服务周到，而且房车租赁价格也亲民。目前在房车生活家上�

　　今年的联合国气候大会正在如火如荼地举办中，大会蓝区的“生物圈三号解决方案馆”开展了主题为“全球碳中和气候对话”的每日活动，邀请国内外在碳中和及可持续发展领域的专家和政商等各界领袖，就应对气候变化相关话题进行深入交流。在大会第二天“生物圈三号解决方案馆”便迎来了首场对话，万科集团创始人王石与香港大使会共同创办人林剑锋就如何共同合作应对气候变化问题展开了对话，表达了中国企业对气候变化的观点和建议。在此次COP28大会上，mentech铭普能够收获更多的灵感，持续精进全场景解决方案的研发，让世界享受到中国品牌对绿色低碳做出的成果贡献。

　　交通工具电动化目前已经非常普遍了，包括汽车、动车、轮船等都有相应的电动产品，且目前已经非常普遍。电动飞机也要开始投入使用了。在此前的一次试飞中，ALIA飞行了480公里，最高飞行速度为每小时270公里，飞行高度可达3000米。

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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,特别适用于野外场景。

　　Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户可以基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

　　Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

　　Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户可以使用直观的在线平台免费增强求职申请。

　　该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

　　vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

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　　Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

　　ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在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。

　　LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

　　QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

　　Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。