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讯飞星火认知大模型 - AIBetas

讯飞星火认知大模型

讯飞星火认知大模型概览 英文名SparkDesk发布时间2023年5月4日更新时间2023年6月9日最新版本讯飞星火V1.5参数量级100B所属公司科大讯飞官网https://xinghuo.xfyun.cn/ 讯飞星火认知大模型简介 ...
Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA Model - AIBetas

Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA Model

Stanford Alpaca大模型是一个人工智能图像生成器,它可以根据自然语言的文本描述创建图像和艺术形式。它是由斯坦福大学的研究人员开发的,它是一个大语言模型(LLM),它有70亿个参数,是基于Meta...
灵羽助手 - AI Anywhere - AIBetas

灵羽助手 – AI Anywhere

灵羽助手是清华计算机系本科生团队打造的个人AI助手,一款桌面端的人工智能辅助工具。
灵医bot - 百度医疗健康大模型 - AIBetas

灵医bot – 百度医疗健康大模型

灵医Bot是百度旗下的医疗健康大模型,它基于百度文心大模型的强大知识图谱和知识理解能力,为医疗行业提供智能问答、文档理解、病历生成、辅助诊疗、病历质控等多种场景化服务。
中国电信“星河”通用视觉大模型 - AIBetas

中国电信“星河”通用视觉大模型

星河通用视觉大模型是中国电信研发的一种基于深度学习的图像和视频分析技术。
生成式人工智能服务管理暂行办法 - AIBetas

生成式人工智能服务管理暂行办法

生成式人工智能服务管理暂行办法全文
3年前
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微软推出跨win11,Bing,Edge的AI助手——Microsoft Copilot - AIBetas

微软推出跨win11,Bing,Edge的AI助手——Microsoft Copilot

2023年9月21日,微软正式发布Microsoft Copilot,一项集成在Windows中的AI助手,旨在使用户更快速地创造、轻松完成任务,减轻认知负担。
美图自研视觉大模型——奇想智能 - AIBetas

美图自研视觉大模型——奇想智能

美图自研设计大模型奇想智能(Miraclevision)是美图公司自主研发的AI视觉大模型,旨在提高设计效率、降低设计成本,并为用户提供更优质的设计体验。该模型具有高效性,可控性,创新性的特点。
学而思MathGPT全面开放!将落地学而思AI学习机 - AIBetas

学而思MathGPT全面开放!将落地学而思AI学习机

好未来官方正式宣布学而思大模型MathGPT完成了相关备案并已通过审核,正式成为首批通过备案的教育大模型。
微软发布 Phi-2 模型,27亿参数,部分性能明显提升 - AIBetas

微软发布 Phi-2 模型,27亿参数,部分性能明显提升

AIBetas消息,11月16日,在微软 Ignite 2023 大会上,微软发布了旗下最小的语言模型 Phi-2,共有 27 亿参数。
谷歌最强AI大模型Gemini 1.0发布 - AIBetas

谷歌最强AI大模型Gemini 1.0发布

谷歌宣布正式发布Gemini 1.0,谷歌表示这是迄今为止构建的最强大、最通用、最灵活的模型。
AI早报:智谱AI推出GLM-4大模型全家桶,GLMs上线;阿里巴巴诉山寨通义千问APP发布方一审胜诉 - AIBetas

AI早报:智谱AI推出GLM-4大模型全家桶,GLMs上线;阿里巴巴诉山寨通义千问APP发布方一审胜诉

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智谱清影 | AI视频生成 - AIBetas

智谱清影 | AI视频生成

智谱清影是智谱清言创作的AI视频智能体,依托于智谱大模型团队自研的视频生成大模型CogVideo,支持文生视频,图生视频等能力。
2025中国首届棉服AI设计大赛 - AIBetas

2025中国首届棉服AI设计大赛

为承载聊城纺织深厚的历史传承,进一步提升侯营棉服创新设计水平,打造侯营棉服新质产品,挖掘具有潜力的中国棉服设计人才。中国纺织工业联合会与山东省工业和信息化厅、山东省聊城市人民政府联...
Video Ocean - AI 视频生成 - AIBetas

Video Ocean – AI 视频生成

Video Ocean 是一款由 Luchentech (潞晨科技)开发的 AI 驱动的视频生成平台,旨在让用户能够通过简单的文本提示生成高质量的视频内容。
OmniConsistency - 图像风格化一致性 - AIBetas

OmniConsistency – 图像风格化一致性

OmniConsistency是一种基于扩散Transformer模型的通用一致性插件,用于增强图像到图像风格化管道中的风格化一致性和泛化能力,同时防止风格退化。