-
使用豆包AI进行影视剧名场面的二创需选择场面、找模板、调整创意，生成作品。豆包AI二创模板的优势是节省时间、模板丰富、保证质量；局限性包括覆盖不足、灵活性有限、个性化不足。自定义模板时可调整角色、场景、音乐和对话，但需避免过度依赖模板。
-
5月8日，东风汽车集团股份有限公司（以下简称“东风汽车集团”，股份代号：489）发布了2025年4月的产销快报。数据显示，东风汽车集团在2025年1-4月的累计汽车销量为526,722辆，同比下降了约20.8%。尽管整体销量有所下滑，但新能源汽车的销量表现出色，1-4月累计销量达到了120,356辆，同比增长了约27.7%。整体产销下降，商用车市场受到较大影响东风汽车集团在4月的汽车产量为126,991辆，较去年同期的156,494辆下降了18.85%；今年累计产量为524,153辆，较去年同期的676,
-
在即梦AI平台上分享作品链接的步骤是：1.登录平台并找到作品；2.点击“分享”按钮；3.选择链接分享方式并复制链接。分享作品链接非常简单，只需几步即可完成。
-
AI生成的证件照可以通过以下步骤确保符合签证要求：1)了解不同国家的具体要求，如背景颜色和尺寸；2)使用支持自定义的AI工具调整照片；3)使用Python脚本调整照片背景和尺寸；4)进行人工检查和微调，确保自然度和清晰度；5)使用高质量原始照片并定期更新AI工具。通过这些步骤，你可以提高照片通过签证审核的概率。
-
DeepSeek和Triop通过结合实现AI建模：DeepSeek从手绘草图提取特征，Triop将其转化为3D模型。使用时需注意：1.确保草图清晰准确，2.调整Triop参数。常见挑战包括：1.草图识别准确性，2.模型细节处理。优化方法：1.提高草图质量，2.调整Triop参数，3.结合手动修饰。
-
对于基础设施而言，真正伟大的标志是被它飞行容易被忽视。其表现得越好，我们考虑的就越少。例如，移动基础设施只有在我们发现自己难以连接时，它的重要性才会浮现在我们的脑海中
-
近日，由Emad Mostaque创立和资助的Stability.ai公司宣布公开发布AI创造的艺术作品。你可能认为这只是AI在艺术领域的另一次尝试，但实际上远不止如此。有两个原因。 首先，与DALL-E 2不同的
-
基于 Pegasus 场景分层体系，提出了一种关于场景复杂度的量化方法，以此来评定场景数据的质量。该方法确定了每层要素的决定因素，根据决定因素确定每层要素的复杂度，通过求出各层要素复
-
一、行业搜索的背景1、达摩院自然语言智能大图上图是达摩院自然语言处理智能的技术框图，从下到上包含：NLP 数据、NLP 基础的词法、句法语义，分析的技术，以及上层 NLP 技术行业应用：达
-
众所周知，人类语言非常复杂，语言学家长期以来一直认为，教机器如何像人类那样分析语音和单词结构是不可能的。但麦吉尔大学、麻省理工学院和康奈尔大学的研究人员已经朝着这个方向
-
数据科学和人工智能进入体育运动分析已经变得司空见惯。而且，随着技术精度对体育的影响越来越深入，毫无疑问，它将继续在这个行业蓬勃发展。根据Acumen Research and Consulting的数据，人工智
-
语言生成模型来了，学校的作业会不会从此变得形同虚设？近日，纽约市教育官员宣布禁止学生在公立学校使用 ChatGPT 的事件引发了争论。语言模型自动生成的内容会「参照」现有作品，产出的
-
自从 GPT-3 问世，展现出千亿级模型的强大实力以来，NLP 任务面临着规模、样本、Fine-tuning 性能的不可能三角。如何在保证 10 亿参数以下的语言模型可以达到 SOTA 的 Few-Shot （甚至是 Zero-shot）还
-
一、引言随着移动设备的普及和计算能力的提升，图像分割技术成为了研究的热点。MobileSAM（MobileSegmentAnythingModel）是一种针对移动设备优化的图像分割模型，旨在在保持高质量分割结果的同时，降低计算复杂度和内存占用，以便在资源有限的移动设备上高效运行。本文将详细介绍MobileSAM的原理、优势和应用场景。二、MobileSAM模型的设计思路MobileSAM模型的设计思路主要包括以下几个方面：轻量级模型：为了适应移动设备的资源限制，MobileSAM模型采用了轻量级的神经网络
-
前段时间，来自LMSYSOrg（UC伯克利主导）的研究人员搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！这次，团队不仅带来了4位新玩家，而且还有一个（准）中文排行榜。OpenAIGPT-4OpenAIGPT-3.5-turboAnthropicClaude-v1RWKV-4-Raven-14B（开源）毫无疑问，只要GPT-4参战，必定是稳居第一。不过，出乎意料的是，Claude不仅超过了把OpenAI带上神坛的GPT-3.5位列第二，而且只比GPT-4差了50分。相比之下，排名第三的GPT-3.5只比130亿参数的
