Laravel开发经验分享：提高数据缓存效率的技巧

0.这篇文章干了啥？提出了DepthFM：一个多功能且快速的最先进的生成式单目深度估计模型。除了传统的深度估计任务外，DepthFM还展示了在深度修复等下游任务中的最先进能力。DepthFM效率高，可以在少数推理步骤内合成深度图。下面一起来阅读一下这项工作~1.论文信息标题：DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者：MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

在iPhone上面临滞后，缓慢的移动数据连接？通常，手机上蜂窝互联网的强度取决于几个因素，例如区域、蜂窝网络类型、漫游类型等。您可以采取一些措施来获得更快、更可靠的蜂窝互联网连接。修复1–强制重启iPhone有时，强制重启设备只会重置许多内容，包括蜂窝网络连接。步骤1–只需按一次音量调高键并松开即可。接下来，按降低音量键并再次释放它。步骤2–该过程的下一部分是按住右侧的按钮。让iPhone完成重启。启用蜂窝数据并检查网络速度。再次检查修复2–更改数据模式虽然5G提供了更好的网络速度，但在信号较弱

谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中，Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来，也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近，Keras团队为三个后端（TensorFlow、JAX、PyTorch）与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先，他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流

特斯拉机器人Optimus最新视频出炉，已经可以在厂子里打工了。正常速度下，它分拣电池（特斯拉的4680电池）是这样的：官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上，拣啊拣啊拣：这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作，是完全自主的，全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下，它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置，主打一个自动纠错：对于Optimus的手，英伟达科学家JimFan给出了高度的评价：Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉

最近，军事圈被这个消息刷屏了：美军的战斗机，已经能由AI完成全自动空战了。是的，就在最近，美军的AI战斗机首次公开，揭开了神秘面纱。这架战斗机的全名是可变稳定性飞行模拟器测试飞机（VISTA），由美空军部长亲自搭乘，模拟了一对一的空战。5月2日，美国空军部长FrankKendall在Edwards空军基地驾驶X-62AVISTA升空注意，在一小时的飞行中，所有飞行动作都由AI自主完成！Kendall表示——在过去的几十年中，我们一直在思考自主空对空作战的无限潜力，但它始终显得遥不可及。然而如今，

哭死啊，全球狂炼大模型，一互联网的数据不够用，根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中，这一问题尤为突出。一筹莫展之际，来自人大系的初创团队，用自家的新模型，率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下，两侧都能生成高质量、多模态的新数据，对模型本身进行数据反哺。模型是啥？中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁？智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立，高

多模态文档理解能力新SOTA！阿里mPLUG团队发布最新开源工作mPLUG-DocOwl1.5，针对高分辨率图片文字识别、通用文档结构理解、指令遵循、外部知识引入四大挑战，提出了一系列解决方案。话不多说，先来看效果。复杂结构的图表一键识别转换为Markdown格式：不同样式的图表都可以：更细节的文字识别和定位也能轻松搞定：还能对文档理解给出详细解释：要知道，“文档理解”目前是大语言模型实现落地的一个重要场景，市面上有很多辅助文档阅读的产品，有的主要通过OCR系统进行文字识别，配合LLM进行文字理

FP8和更低的浮点数量化精度，不再是H100的“专利”了！老黄想让大家用INT8/INT4，微软DeepSpeed团队在没有英伟达官方支持的条件下，硬生生在A100上跑起FP6。测试结果表明，新方法TC-FPx在A100上的FP6量化，速度接近甚至偶尔超过INT4，而且拥有比后者更高的精度。在此基础之上，还有端到端的大模型支持，目前已经开源并集成到了DeepSpeed等深度学习推理框架中。这一成果对大模型的加速效果也是立竿见影——在这种框架下用单卡跑Llama，吞吐量比双卡还要高2.65倍。一名