谷歌发布'Vlogger”模型：单张图片生成10秒视频

1、首先找到AMTLanguages这个文件夹。我们发现了在AMTLanguages文件夹中的一些文档。如果你安装的是简体中文，会有一个zh_CN.txt的文本文档（文本内容为：zh_CN）。如果你安装的是英文，会有一个en_US.txt的文本文档（文本内容为：en_US）。3、所以，如果我们要切换到中文，我们要在AdobeAfterEffectsCCSupportFilesAMTLanguages路径下，新建zh_CN.txt的文本文档(文本内容是：zh_CN)。4、相反如果我们要切换到英文，

本月初，来自MIT等机构的研究者提出了一种非常有潜力的MLP替代方法——KAN。KAN在准确性和可解释性方面表现优于MLP。而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的MLP。比如，作者表示，他们用KAN以更小的网络和更高的自动化程度重现了DeepMind的结果。具体来说，DeepMind的MLP有大约300,000个参数，而KAN只有约200个参数。KAN与MLP一样具有强大的数学基础，MLP基于通用逼近定理，而KAN基于Kolmogorov-Arnold表示定理。如下图所示，KAN在边上具

抖音作为当今最受欢迎的短视频平台之一，其拍摄视频的质量和效果直接影响到用户的观看体验。那么，如何在抖音上拍摄出高质量的视频呢？一、抖音如何拍摄视频？1.打开抖音APP，点击底部中间的“+号”按钮，进入视频拍摄页面。2.抖音提供了多种拍摄模式，包括正常拍摄、慢动作、短视频等。根据需要选择合适的拍摄模式。3.在拍摄页面，点击屏幕下方的“滤镜”按钮，可以选择不同的滤镜效果，使视频更具个性。4.如果需要调整曝光度、对比度等参数，可以点击屏幕左下角的“参数”按钮进行设置。5.拍摄过程中，可以通过点击屏幕左

什么？疯狂动物城被国产AI搬进现实了？与视频一同曝光的，是一款名为「可灵」全新国产视频生成大模型。Sora利用了相似的技术路线，结合多项自研技术创新，生产的视频不仅运动幅度大且合理，还能模拟物理世界特性，具备强大的概念组合能力和想象力。数据上看，可灵支持生成长达2分钟的30fps的超长视频，分辨率高达1080p，且支持多种宽高比。另外再划个重点，可灵不是实验室放出的Demo或者视频结果演示，而是短视频领域头部玩家快手推出的产品级应用。而且主打一个务实，不开空头支票、发布即上线，可灵大模型已在快影

一、前言在过去的几年里，YOLOs由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡，已成为实时目标检测领域的主导范式。研究人员探索了YOLO的架构设计、优化目标、数据扩充策略等，取得了显着进展。同时，依赖非极大值抑制（NMS）进行后处理阻碍了YOLO的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。在YOLOs中，各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致显着的计算冗余，限制了模型的能力。它提供了次优的效率，以及相对大的性能改进潜力。在这项工作中，目标是从后处理和模型架构两个方面进一步提高YOLO的性能效率边界。为此

在软件技术的前沿，UIUC张令明组携手BigCode组织的研究者，近日公布了StarCoder2-15B-Instruct代码大模型。这一创新成果在代码生成任务取得了显着突破，成功超越CodeLlama-70B-Instruct，登上代码生成性能榜单之巅。 StarCoder2-15B-Instruct的独特之处在于其纯自对齐策略，整个训练流程公开透明，且完全自主可控。该模型通过StarCoder2-15B生成了数千个指令，响应对StarCoder-15B基座模型进行微调，无需依赖昂贵的人工标注数

写在前面&笔者的个人理解这篇论文致力于解决当前多模态大语言模型（MLLMs）在自动驾驶应用中存在的关键挑战，即将MLLMs从2D理解扩展到3D空间的问题。由于自动驾驶车辆（AVs）需要针对3D环境做出准确的决策，这一扩展显得尤为重要。3D空间理解对于AV来说至关重要，因为它直接影响车辆做出明智决策、预测未来状态以及与环境安全互动的能力。当前的多模态大语言模型（如LLaVA-1.5）通常仅能处理较低分辨率的图像输入（例如），这是由于视觉编码器的分辨率限制，LLM序列长度的限制。然而，自动驾驶应用需

为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐LLM方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管RLHF方法的结果很出色，但其中涉及到了一些优化难题。其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。近段时间已有一些研究者探索了更简单的离线算法，其中之一便是直接偏好优化（DPO）。DPO是通过参数化RLHF中的奖励函数来直接根据偏好数据学习策略模型，这样就无需显示式的奖励模型了。该方法简单稳定