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　　工信部反诈专班”公众号今日推文宣布，工信部一证通查2.0”日前带来一部分功能升级，支持更多互联网账号查询，并提供互联网账号解绑/投诉一键跳转办理服务。一证通查2.0”的用户现可查询小米商城、微博、哔哩哔哩、滴滴、58同城5个新增互联网应用账号的注册情况，可查的应用已经来到了16家。用户只需要输入个人手机号码和身份证号码后六位，就能查询到主流互联网APP和网站的账号注册情况。

　　发行商对基于算法的互联网的不满情绪正在积聚，用户如今不再像过去那样频繁访问网站。虽然当今的受众主要通过搜索和社交媒体来获取发行商的内容，但这些来源的引荐流量却在下降。但最重要的是，要赋予生成内容的人以权力，他们是构建发行品牌的人。

　　犹他州居民DavidBruns的网站Exceljet自2012年起一直是一个成功案例，专注于帮助用户导航使用MicrosoftExcel软件的网站。然到了2022年末，网站访问量开始下滑，随后持续下降。」「比如，我偶尔会问它：你会如何在Excel中解决这个问题？

　　阅文集团发布公告称，计划以6亿元人民币收购腾讯动漫。具体包含腾讯动漫App平台平台资产、动画项目、影视项目及米橙子的90%股权。公告信息显示，阅文将在短剧项目发行、云服务等方面与腾讯集团进一步扩大合作，其中，在短剧发行合作方面双方2023年至2025年合作短剧项目数量预估分别约为40个、100个和160个。

　　被许多人认为是范围最广、准确性最高且输出惊人写实效果的AI图像生成器之一的Midjourney，现在解决了其主要缺点。Midjourney网站截图Midjourney原本运行于Discord社交媒体平台，这带来了一些用户界面和整体用户体验上的特殊性，使注册过程和模型的实际使用变得复杂，这可能会让一些人对使用该工具望却步。其他AI图像生成器，如GoogleImagen2和DALL-E3，开yun体育app官方下载已在输出的真实感、对更长提示的解释可靠性以及图像中文本的处理方面赶上Midjourney，但预计Midjourney将在即将发布的v6版本中再次向前迈进，预计将在圣诞节前发布。

　　通用汽车公司软件执行副总裁MikeAbbott表示，该公司已聘请Meta的AnanthaKancherla担任高级驾驶辅助系统新任副总裁。GM网站截图GM软件执行副总裁MikeAbbott于周二在LinkedIn帖子中宣布了这一消息。他补充说：「这在GM的许多领域对我来说尤其有趣，包括设计、工程、供应链和客户体验。

　　大型语言模型在自然语言处理任务中表现卓越，但其对计算和内存的高需求对于内存有限的设备构成了挑战。本文提出了一种在设备内存有限的情况下，通过将模型参数存储在闪存中，并在推断时按需将其加载到DRAM，实现了高效运行LLMs的方法。结合稀疏感知、上下文自适应加载和硬件导向设计，为在内存有限的设备上进行LLMs推断打开了新的可能性。

　　Nudify.co是一款AI图片去衣应用，能够从图片中移除衣物。用户只需选择要处理的图片，上传后即可查看去衣后的效果，并下载保存开体育app下载。Nudify的使用简单方便，能够快速生成处理后的图片。

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　　VideoDrafter 是一个内容一致的多场景视频生成框架。它利用大型语言模型（LLM）将输入提示转换为包含多场景脚本的综合脚本，脚本包括描述事件、前景 / 背景实体以及相机运动的提示。VideoDrafter 识别脚本中的共同实体，并要求 LLM 对每个实体进行详细描述。然后，将每个实体的描述输入到文本到图像模型中，以生成每个实体的参考图像。最后，通过考虑参考图像、事件描述和相机运动，通过扩散过程生成多场景视频，扩散模型将参考图像作为条件和对齐进行处理，以增强多场景视频的内容一致性。

　　问财大模型是问财推出的人工智能聊天机器人产品。它具有强大的自然语言理解和生成能力,可以与用户进行流畅的闲聊交流,也可针对用户的问题给出专业的投资建议。大模型拥有丰富的投资知识库,通过深度学习算法持续优化,能够解析复杂的投资问题,进行诊股、选股、组合操作等分析,帮助投资者提高投资收益。大模型还具备创作能力,可根据用户需求,自动生成高质量的投资文章、开yun体育app官方下载报告等内容。该产品目前尚处内测阶段,用户需要通过申请或联系大V获取体验资格。它的目标用户群体是对投资感兴趣的个人投资者。

　　M2UGen是一个结合大语言模型的多模态音乐理解和生成框架,旨在帮助用户进行音乐创作。它能同时完成音乐理解和多模态音乐生成任务。

　　Q-Refine是一个提供AI图像质量优化工具的平台。其中，Q-Refine是一款基于人类视觉系统偏好的图像质量评估指标（IQA）的优化工具。它通过三个自适应流程修改不同质量的图像，为主流T2I模型提供有效的优化，扩大了T2I生成模型的应用范围。

　　DocLLM是一个提供多模态文档理解模型的平台，旨在处理企业文档中的文本和空间布局，并提供优于现有大型语言模型的性能。其模型采用轻量级扩展，避免昂贵的图像编码器，专注于边界框信息以纳入空间布局结构。通过分解经典Transformer中的注意机制，捕获文本和空间模态之间的交叉对齐。此外，设计了一个预训练目标，学习填充文本段落，以解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异质内容。该解决方案在14个任务的16个数据集中优于现有大型语言模型，并且对5个以前未见数据集具有良好的泛化能力。

　　LLM Maybe LongLM是一个面向开发者和研究人员的人工智能平台，提供各种模型、数据集和解决方案。其中，LLM Maybe LongLM是针对大语言模型长上下文处理的研究成果，通过自我扩展实现了对长上下文的处理能力。该方法无需训练，只需对原始模型进行少量代码修改即可扩展上下文窗口，为处理长文本提供了有效的解决方案。

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