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在去年，TikTok已經(jīng)成為了海外備受歡迎的社交軟件，今年的月活用戶已經(jīng)突破 1 億。對(duì)于跨境電商賣(mài)家來(lái)說(shuō)，TikTok熱潮，必然會(huì)給中國(guó)品牌出海帶來(lái)新的機(jī)遇！而對(duì)于TikTok電商來(lái)說(shuō)，東南亞正在成為美妝品牌增長(zhǎng)的重要市場(chǎng)。預(yù)計(jì)到 2025 年，東南亞美容美妝市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò) 3 千億元。
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“你知道嗎?現(xiàn)在歐洲最火的生日禮物是中國(guó)產(chǎn)的筋膜槍?！蔽靼嘌礼R德里一家咖啡館里，25歲的Ana興奮地向朋友展示她剛收到的禮物，“但它不是用來(lái)健身的，我們辦公室白領(lǐng)都叫它‘壓力消除器’?！蹦切┰敢饣〞r(shí)間理解歐洲市場(chǎng)脈搏的玩家，終將在這場(chǎng)長(zhǎng)跑中贏得屬于自己的位置。
這不是一個(gè) SNS 平臺(tái)創(chuàng)始人的故事。
大型科技公司的億萬(wàn)富翁們都認(rèn)為自己能搭上特朗普
如果 Meta 敗訴，它將被迫出售占其廣告收入一半的 Instagram 和全球使用最廣泛的即時(shí)通訊應(yīng)用 WhatsApp。
蘋(píng)果公司正在開(kāi)發(fā)一款配備攝像頭和麥克風(fēng)的智能眼鏡，作為實(shí)現(xiàn)真正AR眼鏡夢(mèng)想前的過(guò)渡產(chǎn)品，據(jù)彭博社記者馬克·古爾曼報(bào)道。這一舉措顯示了CEO蒂姆·庫(kù)克對(duì)AR技術(shù)的堅(jiān)定承諾。隨著Meta在智能眼鏡領(lǐng)域取得的成功，蘋(píng)果很可能會(huì)在實(shí)現(xiàn)完整AR眼鏡愿景之前推出某種形式的智能眼鏡產(chǎn)品，以保持在可穿戴設(shè)備市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。
“提高績(jī)效管理的標(biāo)準(zhǔn)，讓績(jī)效低下的員工盡快下崗”，扎克伯格在此前的備忘錄中如是寫(xiě)道。同時(shí)，還敦促員工要提高積極性……
快科技4月15日消息，去年上市的蘋(píng)果Vision Pro因售價(jià)高昂、機(jī)身過(guò)重等問(wèn)題并沒(méi)有引起太大反響。知名蘋(píng)果記者M(jìn)ark Gurman表示，Vision Pro不是蘋(píng)果的終極目標(biāo)設(shè)備，蘋(píng)果CEO庫(kù)克正全力推動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR眼鏡的研發(fā)，誓要超越對(duì)手Meta。據(jù)悉，庫(kù)克十年來(lái)一直懷揣著打造真正AR眼鏡的宏大構(gòu)想，能讓用戶全天佩戴，輕巧便攜，還能提供類(lèi)似visionOS的視覺(jué)體驗(yàn)。為此，蘋(píng)果還會(huì)持續(xù)對(duì)Vision Pr
近日，網(wǎng)易數(shù)帆與人民中科聯(lián)合發(fā)布了行業(yè)內(nèi)首款可信ChatBI一體機(jī)，為政府機(jī)構(gòu)、高等院校、國(guó)央企等客戶提供安全可靠的本地化智能辦公方案，推動(dòng)智能應(yīng)用在關(guān)鍵業(yè)務(wù)的深度落地。01強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，打造自主可控的智能辦公新設(shè)施在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的背景下，政企客戶對(duì)數(shù)據(jù)安全與智能化辦公的需求持續(xù)升級(jí)。為此，網(wǎng)易數(shù)帆與人民中科依托雙方在AI大模型、高性能計(jì)算及信息?
針對(duì)蘋(píng)果和 Meta 的行動(dòng)可能僅僅是一個(gè)開(kāi)始。谷歌和 X 也正在歐盟監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管之下 —— 立法者正在推動(dòng)采取堅(jiān)定、一致的措施……
Meta、西北大學(xué)和新加坡國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出TokenShuffle技術(shù)，顯著提升了自回歸模型生成高分辨率圖像的能力。該技術(shù)通過(guò)局部窗口內(nèi)的token合并與解構(gòu)操作，將視覺(jué)token數(shù)量減少為平方分之一，首次實(shí)現(xiàn)2048×2048分辨率圖像生成?；?7億參數(shù)的Llama模型，TokenShuffle在GenAI基準(zhǔn)測(cè)試中獲得0.77綜合得分，超越同類(lèi)自回歸模型0.18分，在人類(lèi)評(píng)估中展現(xiàn)出更好的文本對(duì)齊和視覺(jué)質(zhì)量。該方法無(wú)需修改Transformer架構(gòu)，通過(guò)三階段訓(xùn)練策略（512→1024→2048分辨率）逐步提升生成能力，為多模態(tài)大語(yǔ)言模型的高效高保真圖像生成開(kāi)辟了新路徑。
