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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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FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性✿◈★。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用✿◈★。
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瑞典队再夺世乒赛金牌✿◈★，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瑞典队再夺世乒赛金牌✿◈★。
Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台✿◈★。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流✿◈★。平台提供自定义人工智能女友尊龙凯时 - 人生就是搏!✿◈★、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣✿◈★。核心功能有自然语言处理✿◈★、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动✿◈★。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系✿◈★。定位虚拟娱乐✿◈★、陪伴市场✿◈★。
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✿◈★。
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