易企秀、MAKA、凡科微传单H5制作平台评测

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  “两天花了300多元、一晚上看了30多个30秒广告”，近期，某博主吐槽自己被短剧“骗”了。像这位博主一样为短剧上头的观众不少，在他们的助力下，今年9月以来，小程序短剧发布的“战报”频频刷爆朋友圈，《无双》8天充值金额破亿、《哎呀!皇后娘娘来打工》上线万元......然，在“霸总”们频繁刷屏的背后，大部分短剧公司并没有大众想象中那么赚钱

  为支持甘肃临夏州积石山地震灾后重建，12月21日，腾讯公益慈善基金会联合中国乡村发展基金会上线“灾后微助乡村计划”小程序。甘肃、青海受灾区域村委可“码”上申报灾后重建以工代赈需求，让灾后重建更迅速。在上线“灾后微助乡村计划”小程序同时，微信支付、微信搜一搜、微信视频号、腾讯新闻、QQ浏览器等多产品均已参与救援及公益捐赠技术支持。

  ULBenchmark此前预告了新的测试项目3DMarkSteelNomad，面向非光追游戏，横跨多平台，现在官方宣布它将在明年第一季度正式对外发布。这个新的项目分为两部分，一是SteelNomad，适合考察高端电脑、显卡的非光追游戏性能，系统支持Windows、macOS、Linux。SolarBay是最轻量的光追测试，可用于Windows、macOS、iOS、Android设备。

  最近理想汽车推送了OTA5.0beta4版本，被称为理想汽车史上最大的一次OTA升级。根据更新内容，OTA5.0把AEB工作速度范围扩大到4-135㎞/h，同时提升了针对静止物的应对能力。我钟爱这一个时代：掌控自己的命运，挑战成长的极限。

  庆元廊桥越野赛以“廊桥”为核心点，充分体现庆元“廊桥之乡”的独特魅力。选手们会穿梭于古桥、古道、古树群、古村落之中，这中间还包括了“国保”廊桥如龙桥、来凤桥，“省保”廊桥杨家庄护龙桥等周边37座古廊桥。通过不断深挖本地丰富的山地资源，做足“体育”文章，推动庆元体育旅游融合发展。

  谷歌账号对于很多做游戏工作室或者做外贸的小伙伴是很重要的，因为很多项目都不是一次性登录账号就完事儿了是需要能稳定安全的长期使用，但我相信这样的平台踩坑的大家都遇到过，但今天小编在这里给大家为鉴别一下正规的购买平台怎么样做选择。第一:平台专业度如果你只需要购买谷歌邮箱账号，那么尽可能地选择只有谷歌账号的平台，如果有其他眼花缭乱的外贸账号，那么必定很多都是没有保障的垃圾号，客服也无法对于每个类别能保证完整的售后。最后提示：一个IP登录多个账号是容易被谷歌风控，最好是使用相对纯洁的IP配置环境，一个IP登录少量账号然后再切换，那么被检测关联的几率就比较小了。

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  Nudify.co是一款AI图片去衣应用，能够从图片中移除衣物。用户只需选择要处理的图片，上传后即可查看去衣后的效果，并下载保存。Nudify的使用简单方便，能快速生成处理后的图片。

  Lifelike 是一个虚拟 AI 伴侣平台，提供最逼真、生动的 AI 伴侣对话体验。每个 AI 伴侣都有自己独特的个性和生活故事。您可以创建和与这些 AI 伴侣进行交谈，它们会以最真实的声音回应您。Lifelike 带给您无与伦比的人工智能交互体验。

  VideoDrafter 是一个内容一致的多场景视频生成框架。它利用大型语言模型（LLM）将输入提示转换为包含多场景脚本的综合脚本，脚本包括描述事件、前景 / 背景实体以及相机运动的提示。VideoDrafter 识别脚本中的共同实体，并要求 LLM 对每个实体进行详细描述。然后，将每个实体的描述输入到文本到图像模型中，以生成每个实体的参考图像。最后，通过考虑参考图像、事件描述和相机运动，通过扩散过程生成多场景视频，扩散模型将参考图像作为条件和对齐做处理，以增强多场景视频的内容一致性。

  问财大模型是问财推出的人工智能聊天机器人产品。它具有强大的自然语言理解和生成能力,可以与用户进行流畅的闲聊交流,也可针对用户的问题给出专业的投资建议。大模型拥有丰富的投资知识库,通过深度学习算法持续优化,能够解析复杂的投资问题,进行诊股、选股、组合操作等分析,帮助投资者提高投资收益。大模型还具备创作能力,可按照每个用户需求,自动生成高质量的投资文章、报告等内容。该产品目前尚处内测阶段,用户要通过申请或联系大V获取体验资格。它的目标用户群体是对投资感兴趣的个人投资者。

  M2UGen是一个结合大语言模型的多模态音乐理解和生成框架,旨在帮助用户进行音乐创作。它能同时完成音乐理解和多模态音乐生成任务。

  Q-Refine是一个提供AI图像质量优化工具的平台。其中，Q-Refine是一款基于人类视觉系统偏好的图像质量评估指标（IQA）的优化工具。它通过三个自适应流程修改不同质量的图像，为主流T2I模型提供有效的优化，扩大了T2I生成模型的应用范围。

  DocLLM是一个提供多模态文档理解模型的平台，旨在处理企业文档中的文本和空间布局，并提供优于现有大型语言模型的性能。其模型采用轻量级扩展，避免昂贵的图像编码器，专注于边界框信息以纳入空间布局结构。通过分解经典Transformer中的注意机制，捕获文本和空间模态之间的交叉对齐。此外，设计了一个预训练目标，学习填充文本段落，以解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异质内容。该解决方案在14个任务的16个数据集中优于现有大型语言模型，并且对5个以前未见数据集拥有非常良好的泛化能力。

  LLM Maybe LongLM是一个面向开发者和研究人员的人工智能平台，提供各种模型、数据集和解决方案。其中，LLM Maybe LongLM是针对大语言模型长上下文处理的研究成果，通过自我扩展实现了对长上下文的解决能力。该方法无需训练，只需对原始模型进行少量代码修改即可扩展上下文窗口，为处理长文本提供了有效的解决方案。

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