AI项目

有点强啊，做的相当完整，基本上可以当做一个加上了 AI 功能的 FIgma。
而且全部都是免费的，AI 能力也很强，选择区域输入需求直接就会展示对应备选的组件，你可以自己拼装和修改，还能使用自己的设计系统。

这些条件 GAN 能够采用文本到图像模型（例如 SD-Turbo），通过一步（A100 上为 0.11 秒，A6000 上为 0.29 秒）进行配对和不配对图像转换。尝试我们的代码和 @Gradio 演示。

Openrouter提供了一个统一的接口，通过这个接口，你可以直接访问和使用几十种AI模型
你可以使用这个接口对各种模型进行测试和比价，选择最适合自己的，避免了东奔西跑

通过结合解剖学精确的模型、物理模拟器和基于真实果蝇行为训练的人工智能模型
@HHMIJanelia 和 @GoogleDeepMind
的科学家创造了一种计算机化昆虫，它能够像真实果蝇一样，在复杂的轨迹上行走和飞行。

最近的视觉-语言-动作 (VLA) 模型依赖于 2D 输入，缺乏与更广泛的 3D 物理世界领域的集成。此外，他们通过学习直接映射来执行动作预测

通过将推理与数据处理分开，优化和提升了大语言模型处理复杂任务的能力。

使用KPU后，在多个基准测试和推理任务中GPT-4 、Claude 3 Opus等模型等能力得到大幅提升，都超越了没有使用KPU的原模型本身！

成本大约 $3,600，可以用来记录真人手指的动作来训练机器人进行灵活的操作。

并且不是遥控操作，它有一对特制的手套，通过各种传感器捕捉手部运动的精确数据。与传统基于视觉的运动捕捉技术相比，这些手套不会因为视线遮挡而失效，更适合在日常活动中使用。

与其他画笔快速生成图片的尴尬应用不同，Musepro这个iPad 应用看起来是真的可用。借助 iPad 搭配的 Apple Pencil以及内置的丰富笔刷，应该可以极大的提高画图效率。

通过提供一个将自然语言查询转化为 Selenium 代码的引擎，LaVague 可让用户或其他人工智能轻松实现自动化，轻松表达网络工作流程并在浏览器上执行。

在你输入的指令后面加上 –cref URL，URL是你选择的角色图像的链接。
你还可以用 –cw 来调整参照的“强度”，范围从100到0。
默认的强度是100 (–cw 100)，这时会参考人物的脸部、发型和衣着。
如果设置为强度0 (–cw 0)，那么系统只会关注脸部（这对于更换服饰或发型很有帮助）。

@deepseek_ai 的视觉语言模型专为现实世界的视觉和语言理解应用程序而设计。