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5368cc4
commit 372575f
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Learn more about bidirectional Unicode characters
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,106 @@ | ||
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title: 7 月 9 日 | ||
date: 2024-07-09 | ||
cover: https://oss.justin3go.com/blogs/fav0-001.jpg | ||
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每天仅需 1 分钟,全面获取 AI 技术发展、行业动态和市场趋势。 | ||
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内容涵盖但不限于**前沿 AI 资讯**、**AI 工具**、**AI 绘画**、**开源项目**和**学习教程**等等。 | ||
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关注 AI 日报,紧跟 AI 潮流,希望对你有所帮助。对于重要信息,会独立发帖进行详细介绍。 | ||
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以下是 7 月 9 日的最新 AI 信息。 | ||
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### 前沿资讯 | ||
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**1、Poe 推出新功能 Previews,类似 Claude 的 Artifacts。** | ||
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允许用户在聊天中直接生成 Web 应用程序并与之实时互动,如互动小游戏、数据图表等应用。 | ||
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对话案例:https://poe.com/s/neKbyqEJYUtiRjeC6b5f | ||
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Claude 与 Poe 相继推出代码实时预览并且能交互功能,一定程度上会吸引 ChatGPT 一些用户过去,OpenAI 得加油呀! | ||
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![image-20240709214557614](https://p.ipic.vip/gidv7n.png) | ||
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### AI 工具 | ||
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**1、最全的不同 LLM 之间比价工具 llm-pricing。** | ||
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在上面,你可以选择各种不同的模型型号,以及填写输入输出 Token,实时帮你计算出花费 API 的价格。 | ||
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可收藏备用,能帮助到你从价格层面上做出选择合适你的模型。 | ||
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在线使用:https://huggingface.co/spaces/philschmid/llm-pricing | ||
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![image-20240709154150882](https://p.ipic.vip/dp2jh1.png) | ||
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### AI 绘画 | ||
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**1、一个可已生成超高分辨率图像的绘画模型 UltraPixel。** | ||
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支持直接生成(1k~6k)超高分辨率的高质量图像,同时能保持图像生成效率不受影响。 | ||
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详细介绍:https://jingjingrenabc.github.io/ | ||
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从给出的演示图片来看,保留了非常多细节,如人物的头发毛细、植物的花根表现得很强。 | ||
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目前模型还没有开源,可以关注看看。 | ||
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![ ](https://jingjingrenabc.github.io/ultrapixel/images/pick_761.jpg) | ||
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**2、ControlNet 作者敏神新项目 Paints-Undo,好玩有意思!** | ||
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可以根据输入的图像,然后生成该图像的绘画步骤,模拟人类从草稿到完成的绘画行为。 | ||
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其中包括素描、描线、上色、阴影处理、调整色彩曲线、改变图层可见性,甚至在绘画过程中改变整体构思。 | ||
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GitHub:https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO | ||
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感兴趣的,可以在 Colab 上体验,不过需要 Pro 才能运行得起来。 | ||
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体验地址:https://colab.research.google.com/drive/1_WCZUXUP3xeZar8v63E26wDKlMBUAPO-?usp=sharing | ||
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![Paints-Undo](https://p.ipic.vip/zk8mhe.gif) | ||
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### 开源项目 | ||
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**1、一个可用于制作高质量表格的 Python 库 Great Tables。** | ||
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其内置一套丰富的表格组件,如表头、表尾、行标签、列标签等,同时提供各种格式化选项,通过它们的组合帮你创建出多种类型的表格。 | ||
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GitHub:https://github.com/posit-dev/great-tables | ||
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有了这个库,任何人都可以用 Python 制作出精美的表格。 | ||
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![image-20240709144042348](https://p.ipic.vip/6tp3k6.png) | ||
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**2、一个开源的 GitHub Pages 模板 academic-homepage。** | ||
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可帮助你快速搭建个人学术主页,页面内容包括个人简介、教育经历、发布过的学术列表等最基本内容,同时页面布局兼容移动端。 | ||
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GitHub:https://github.com/luost26/academic-homepage | ||
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![img](https://github.com/luost26/academic-homepage/raw/main/assets/images/etc/preview_home.png) | ||
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### 学习教程 | ||
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**1、GitHub 上一份开源的深度学习指南《从张量到稳定扩散》。** | ||
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提供了一个为期 9 周的深度学习课程大纲,从张量的基础知识到稳定扩散模型的实现。 | ||
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主要分为 5 个部分,分别是张量的介绍、深度学习基础、视觉模型、语言模型以及视觉语言模型的实现。 | ||
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GitHub:github.com/jla524/fromthetensor | ||
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另外,课程还含有视频讲解、代码实现和相关论文的学习。 | ||
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![image-20240709164408226](https://p.ipic.vip/7rvw4d.png) |