为了对比本周哪些行业发展迅速，西瓜君选取了飞瓜数据上收录的抖音号，1w粉丝以上活跃的播主在4月第一周的抖音活跃播主类型数，以及各行业的点赞排行榜...其中涨粉量最多的为明星「许君聪」，在7天内涨粉225W万...西瓜君选取本周抖音涨粉排行榜前10名内，有特色的抖音号分析下，他
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12-20
由中国科学院主管、科学出版社主办的《互联网周刊》联合eNet研究院发布了“2023中国AIoT百强企业”榜单，全球领先的移动通信物联网平台——途鸽科技凭借深厚的技术积淀、创新的产品和服务、卓越的市场表现连续三年入选榜单，排名不断攀升，荣登“2023中国AIoT百强企业”TOP34。能与海尔智能、华为、阿里巴巴、小米等一共入选“2023中国AIoT百强企业”榜单，不仅是对途鸽科技在AIoT领域所取得的突出成就的高度认可，也是对途鸽科技在赋能智能制造出海方面的杰出贡献的肯定，更是对途鸽全球化高速发展的褒奖。跨越式发展的途鸽科技将继续发挥其创新能力和专业优势，为全球客户提供更加“优质、高效、安全”的全球云通信产品和服务，引领创新的同时，推动世界智能产业的持续发展和进步。
快科技6月3日消息，小米汽车近日宣布，从6月5日起，将小米SU7的大定锁单犹豫期从7天缩短至3天（72小时），以加快交付速度。同时，从6月份开始，小米汽车工厂将正式开启双班生产，进一步提升产能。小米汽车表示，这些举措旨在让已下定的消费者能够更快地提到新车。在刚刚过去的5月份，小米汽车共交付了8630台新车，相比4月份的7058台交付量有所提升，再次刷新了交付记�
快科技6月5日消息，据小米汽车官方消息，小米SU7进入新一轮交付提速，6月将确保交付1万辆。从6月起，小米汽车工厂正式开启双班生产，提拉产能。为了加速定单与生产匹配效率，从今天0点起，小米汽车将大定锁单犹豫期从7天缩短至3天(72小时)。官方称这一系列举措将有助于让下定锁单用户更快提获爱车。小米汽车此前表示，对今年的交付目标充满信心，计划全年确保交付10万辆以上，并进一步冲刺12万辆。除了产能爬升之外，小米汽车的销售网也在迅速扩充，小米汽车门店5月新增9家，目前已在全国30城，开业70家门店。接下来6月还计划新增19家，涉
在近日的Computex2024台北电脑展上，微星科技推出了一款服务器Micro-ATX主板D3052GB2N-25G，专为AMDAM5平台设计。这款D3052主板不仅支持最新的EPYC霄龙4004系列处理器兼容锐龙7000系列处理器，同时搭载4根DDR5DIMM内存插槽。主板还支持标准ATX电源，确保了稳定的电力供应。
很多人以为只有做受欢迎的热门赛道内容，才能在小红书吸到粉、赚到钱。事实上，现在小红书发展越来越成熟了，细分出了很多更垂、更专的赛道，兴趣和爱好也能让用户喜欢、关注、下单。比如我们秋叶小红书训练营一位叫“明星花园”的学员，裸辞后发展自己的爱好，逐步成为了一名拥有1000平方花园的园艺博主。别看园艺类是小众赛道，他只用半年时间，涨粉1W+，带来�
6月7日上午9時，江西一脉阳光集团股份有限公司（下称「一脉阳光」），股票代号2522.HK，正式登陆港交所主板，由百惠担任联席账簿管理人及联席牵头经办人，更获得“港股医学影像服务第 一股”之称。此次最终发售价为每股14.98港元，公开发售接获336.33倍认购，集资净额1.83亿元。一脉阳光此前于2024年5月30日至2024年6月4日期间招股，全球发售約1781.6万股股份。百惠获悉，一�
6月10日，在备受瞩目的XboxGamesShowcase活动中，微软揭幕了全新1TB白色数字版XboxSeriesX，为游戏爱好者们带来了更多选择。这款新颖的白色主机，以其独特的机器人白配色和高端性能，成为了活动的焦点。随着新款XboxSeriesX的发布，微软进一步丰富了其游戏主机产品线，满足了不同玩家的多样化需求。
19岁那年，Davinci在胸口悄悄纹了一个名字。是他女朋友的英文名。纹身贴价格并不昂贵，是一个典型的高情绪价值产品，满溢“少女心”的设计，撑起女孩们照片中的亮色，也即将点亮又一个多彩的夏天。
小红书5月涨粉情况刚刚统计完成，我们先来一起看榜。登上5月榜首位置的是剧情博主@七颗猩猩，共涨粉40.57W，这已经是她连续第三个月拿下小红书单月涨粉榜冠军。以上就是5月小红书涨粉榜的全部内容，下个月小红书又会涌现出哪些优秀的创作者，让我们一起期待。
昨日，realme真我品牌营销总监王硕接受了TheTechChapYouTube频道的采访，称公司正在积极研发和测试300W充电技术。realme真我品牌最成熟的高功率快充方案是240W，现已在真我GTNeo5手机中得到量产。如果realme真我能率先将300W快充技术商用，将会领先Redmi一步。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用，通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯，并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具，使阅读变得习惯性和上瘾。此外，BookSlice还提供AI问答功能，帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法，在不降低性能的情况下，实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式，能够显著减少时间消耗，提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显著减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目，旨在对音色进行稳定性评分和音色打标，帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源，支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行，使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调，实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下，使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型，它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs)，这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格，显著提高了存储、渲染和模拟效率，同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式，以图文、动画、视频、语音等多样化内容，使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识，还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术，适合各种背景的学习者，旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎，它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息，提供直接、精准的答案，并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
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