深层特征是计算机视觉研究的基石，它捕获图像语义并使社区即使在零样本或少样本情况下也能够解决下游任务。
然而，这些功能通常缺乏空间分辨率来直接执行分割和深度预测等密集预测任务，因为模型会积极地池化大区域的信息。

而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case…
最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。
不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换…

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。

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。

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。

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！

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