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今天聊的这对CP，每一集视频我都看，文案让人佩服得五体投地。冬日，大雪，复古的绿皮火车。一对衣装考究的男女在旅途偶遇，火花四溅，无法自拔。观众被男女主角的颜值深深震撼了。如此“重量级”的CP是什么来头?如果你以为这只是以扮丑博眼球的短视频，就大错特错了。咱们接着往下看。在深夜的小吃摊，昏黄的灯光，还是这对男女。善良的老板娘，遇上了辛苦工作

根据图灵奖得主、Meta首席AI科学家在世界经济论坛上的讲话，生成模型不适合处理视频，AI得在抽象空间中进行预测。在互联网文本数据即将枯竭之际，很多AI研究者将目光转向了视频。这将需要一些科学和技术上的突破，对于在制造业、生物学等领域进行常识推理都具有重要意义。

日前，雷军发布了一段小米SU7的沉浸式体验视频。雷军通过小米手表对车辆进行解锁，并亲自坐上主驾。二排的后排头部空间还有余量，膝部空间超过一拳，比ModelS、宝马5系都要好。

在去年6月的苹果WWDC大会上，库克发布了可能是苹果史上最重磅的OneMoreThing”苹果首款头显VisionPro，售价美元。苹果宣布VisionPro将于2月2日在美国AppleStore零售店和美国AppleStore在线商店发售。这一功能将改变人们回忆记忆的方式，让用户体验到沉浸式的3D视频，带来身临其境的感觉。

阿里阿里智能计算研究院提出的ReplaceAnything框架火了，虽然目前AI换脸的相关工具已经不少，但ReplaceAnything功能更加全面，主打一个通过AI替换万物，除了换脸，你也可以换服装，换背景可以换性别。ReplaceAnything要怎么用呢?AiBase00小助手手把手教你怎么玩。你就点击脸部，然后等一会儿，AI会脸部和身体分割这时候，你可以看到，模特的脸部变绿了，绿色部分意味着这块是被锁�

SDWebUI的插件现在已经支持IPadapterFaceID模型的使用。这个模型是之前IPadapterFace的升级版本，可以更好地从照片提取人像特征并还原到生成的图片中。用户就可以通过插件来方便地使用IPadapterFaceID模型了。

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年12月27日，联想在北京三里屯通盈中心洲际酒店举办ThinkPad黑FUN礼暨AI先锋派对。联想正式亮相全球首款商务AIPC——ThinkPadX1CarbonAI，聚焦通用办公和专业创作两大场景，为商务先锋带来八大应用体验，实现生产力提效和创造力跃升。期待春天相见！

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EmerDiff是一种新兴的扩散模型，旨在通过利用扩散模型提取的语义知识，生成细粒度的分割地图，无需额外训练。该模型通过利用StableDiffusion（SD）提取的语义知识，克服了从低维特征图中直接提取像素级语义关系的挑战，并利用这些关系构建了图像分辨率的分割地图。经过广泛实验验证，生成的分割地图清晰且捕捉了图像的详细部分，表明扩散模型中存在高度准确的像素级语义知识。

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AtomicLearning是一款通过听写来学习语言的在线教育产品。用户可以通过听力输入来学习语言，提高语言听力和书写能力。产品定位于提供高效的语言学习方式，价格合理，适合有语言学习需求的用户。

Vana是一个由人工智能驱动的平台，让你的数字自我可以自由地探索、学习和成长。它提供了一个Vanaverse的虚拟世界，通过AI和你的虚拟DNA（VNA）为你创造个性化的体验。Vana的功能包括探索虚拟世界、学习知识、与其他用户互动等。Vana定位为一个AI驱动的虚拟社区，旨在为用户提供一个全新的互动和学习体验。

CheXagent是一个基于视觉语言基础模型的胸部X光解读工具。它利用临床大型语言模型来解析放射学报告，视觉编码器用于表示X光图像，并设计了一个网络来桥接视觉和语言模态。此外，CheXagent还引入了CheXbench，一个旨在系统评估基于视觉语言基础模型在8个临床相关的胸部X光解读任务上的性能的新型基准。经过广泛的定量评估和与五名专家放射科医生的定性评审，CheXagent在CheXbench任务上的表现优于先前开发的通用和医学领域的基础模型。

StreamVoice是一种基于语言模型的零唇语音转换模型，可实现实时转换，无需完整的源语音。它采用全因果上下文感知语言模型，结合时间独立的声学预测器，能够在每个时间步骤交替处理语义和声学特征，从而消除对完整源语音的依赖。为了增强在流式处理中可能出现的上下文不完整而导致的性能下降，StreamVoice通过两种策略增强了语言模型的上下文感知性：1）教师引导的上下文预见，在训练过程中利用教师模型总结当前和未来的语义上下文，引导模型对缺失上下文进行预测；2）语义屏蔽策略，促进从先前受损的语义和声学输入进行声学预测，增强上下文学习能力。值得注意的是，StreamVoice是第一个基于语言模型的流式零唇语音转换模型，无需任何未来预测。实验结果表明，StreamVoice具有流式转换能力，同时保持与非流式语音转换系统相媲美的零唇性能。

Make-A-Shape是一个新的3D生成模型，旨在以高效的方式训练大规模数据，能够利用万个公开可用的形状。我们创新性地引入了小波树表示法，通过制定子带系数滤波方案来紧凑地编码形状，然后通过设计子带系数打包方案将表示布置在低分辨率网格中，使其可生成扩散模型。此外，我们还提出了子带自适应训练策略，使我们的模型能够有效地学习生成粗细小波系数。最后，我们将我们的框架扩展为受额外输入条件控制，以使其能够从各种模态生成形状，例如单/多视图图像、点云和低分辨率体素。在大量实验中，我们展示了无条件生成、形状完成和条件生成等各种应用。我们的方法不仅在提供高质量结果方面超越了现有技术水平，而且在几秒内高效生成形状，通常在大多数条件下仅需2秒钟。

RPG-DiffusionMaster是一个全新的无需训练的文本到图像生成/编辑框架，利用多模态LLM的链式推理能力增强文本到图像扩散模型的组合性。该框架采用MLLM作为全局规划器，将复杂图像生成过程分解为多个子区域内的简单生成任务。同时提出了互补的区域扩散以实现区域化的组合生成。此外，在提出的RPG框架中闭环地集成了文本引导的图像生成和编辑，从而增强了泛化能力。大量实验证明，RPG-DiffusionMaster在多类别对象组合和文本-图像语义对齐方面优于DALL-E3和SDXL等最先进的文本到图像扩散模型。特别地，RPG框架与各种MLLM架构（例如MiniGPT-4）和扩散骨干（例如ControlNet）兼容性广泛。

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法唠AI，也称为法律人工智能，是一种结合了人工智能和法律领域的技术。它利用大语言模型预训练的机器人对法律知识和案例进行深度学习和分析，以提供法律咨询、法律文书撰写、法律案例研究等服务。法唠A|的出现，对律师行业的专业提供方式及案例判例研究方面产生了深远的影响，它能够提供更快速、准确、全面的法服务，同时也为法律行业带来了新的机遇和挑战。

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Rambler是一款基于LLM技术的桌面客户端，支持通过图形用户界面进行口述文本的要点提取和宏观修订。它包括要点提取和宏观修订两大功能，能够生成关键词和摘要，支持口述文本的审阅和交互，并通过LLM辅助的宏观修订功能，让用户在不指定具体编辑位置的情况下进行重述、拆分、合并和转换文稿。Rambler在口述文本处理方面表现优异，能够帮助用户更好地进行口述和修订，弥合口语和结构化写作之间的差距。在与12名参与者进行口头作文任务的比较研究中，Rambler表现优于基于语音转文本编辑器 ChatGPT的基准，因为它更好地促进了用户对内容的迭代修订，同时支持多样化的用户策略。

Yi-VL-34B是YiVisualLanguage（Yi-VL）模型的开源版本，是一种多模态模型，能够理解和识别图像，并进行关于图像的多轮对话。Yi-VL在最新的基准测试中表现出色，在MMM和CMMMU两个基准测试中均排名第
一。

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