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　　由普林斯顿大学、佐治亚理工学院、艾伦人工智能研究所和IIT德里的研究人员团队进行的最新研究发现了多种提高网站在人工智能搜索引擎中可见性的方法。这些优化方法成功使较小、排名较低的网站的可见性提高了115%，使它们能够超越通常在搜索结果顶部占据主导地位的大型企业网站。这项研究似乎表明，SEO最终将演变为GEO，以在下一代AI搜索引擎中竞争。

　　SoloAI是一款专注于网站建设的工具，能够即时组合出美观的网站，帮助业务增长。SoloAI在哪里可以体验呢？以上就是「SoloAI」的全部介绍了，感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验！

　　站长之家12月12日消息：BrainstormForce的AstraStarterTemplates，一款拥有超过一百万活跃安装量的网站模板，宣布整合ZipWPAI网站构建器，使用户能够创建整个网站，包括内容和图像。AstraStarterTemplates提供超过280个可自定义的网站模板，帮助用户快速创建专业外观的网站，是世界上最受欢迎的模板之一。高级版本允许每天创建10个网站并享受其他好处，价格为399美元/年。

　　工信部反诈专班”公众号今日推文宣布，工信部一证通查2.0”日前带来一部分功能升级，支持更多互联网账号查询，并提供互联网账号解绑/投诉一键跳转办理服务。一证通查2.0”的用户现可查询小米商城、微博、哔哩哔哩、滴滴、58同城5个新增互联网应用账号的注册情况，可查的应用已经来到了16家。用户只需要输入个人手机号码和身份证号码后六位，就能查询到主流互联网APP和网站的账号注册情况。

　　发行商对基于算法的互联网的不满情绪正在积聚，用户如今不再像过去那样频繁访问网站。虽然当今的受众主要通过搜索和社交媒体来获取发行商的内容，但这些来源的引荐流量却在下降。但最重要的是，要赋予生成内容的人以权力，他们是构建发行品牌的人。

　　犹他州居民DavidBruns的网站Exceljet自2012年起一直是一个成功案例，专注于帮助用户导航使用MicrosoftExcel软件的网站。然到了2022年末，网站访问量开始下滑，随后持续下降。」「比如，我偶尔会问它：你会如何在Excel中解决这个问题？

　　阅文集团发布公告称，计划以6亿元人民币收购腾讯动漫。具体包含腾讯动漫App平台平台资产、动画项目、影视项目及米橙子的90%股权。公告信息显示，阅文将在短剧项目发行、云服务等方面与腾讯集团进一步扩大合作，其中，在短剧发行合作方面双方2023年至2025年合作短剧项目数量预估分别约为40个、100个和160个。

　　来自荷兰的大型PC硬件网站o突然宣布，将停止运营。Hardware.info擅长撰写各种硬件对比评测，2023年共发布了多达260篇评测，2022年3月以来超过440篇，几乎24/7不停地在工作。FrankEveraardt没有透露的下一步方向，只说会继续留在这个领域，看起来要离开公司了。

　　被许多人认为是范围最广、准确性最高且输出惊人写实效果的AI图像生成器之一的Midjourney，现在解决了其主要缺点。Midjourney网站截图Midjourney原本运行于Discord社交媒体平台，这带来了一些用户界面和整体用户体验上的特殊性，使注册过程和模型的实际使用变得复杂，这可能会让一些人对使用该工具望却步。其他AI图像生成器，如GoogleImagen2和DALL-E3，已在输出的真实感、对更长提示的解释可靠性以及图像中文本的处理方面赶上Midjourney，但预计Midjourney将在即将发布的v6版本中再次向前迈进，预计将在圣诞节前发布。

　　通用汽车公司软件执行副总裁MikeAbbott表示，该公司已聘请Meta的AnanthaKancherla担任高级驾驶辅助系统新任副总裁。GM网站截图GM软件执行副总裁MikeAbbott于周二在LinkedIn帖子中宣布了这一消息。他补充说：「这在GM的许多领域对我来说尤其有趣，包括设计、工程、供应链和客户体验。

　　这篇论文系统评估了大型语言模型（LLMs）生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力，并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息，但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像，但在图像生成和纠正方面的结果表明，准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外，利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验，突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。

　　ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,非常适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。

　　aMUSEd是一个开源平台，提供各种自然语言处理（NLP）模型、数据集和工具。其中包括aMUSEd，一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型（MIM），用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散（latent diffusion），MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外，MIM可以通过仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点，可以直接生成256x256和512x512分辨率的图像。

　　HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成相关数据的基础设施,以及用于挖掘根本原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。

　　VCoder是一个适配器,可通过辅助感知模式作为控制输入来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoder LLaVA是基于LLaVA-1.5构建的。VCoder不微调LLaVA-1.5的参数,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。VCoder在COST数据集上进行了基准测试,在语义、实例和全景分割任务上都取得了不错的性能。作者还发布了模型的检测结果和预训练模型。

　　Pose Anything是一种基于图形的通用姿势估计方法，旨在使关键点定位适用于任意物体类别，使用单个模型，需要最少带有注释关键点的支持图像。该方法通过全新设计的图形转换利用关键点之间的几何关系，开体育官方提高了关键点定位的准确性。Pose Anything在MP-100基准测试中表现优异，超过了先前的最先进技术，并在1-shot和5-shot设置下取得显著改进。与以往的CAPE方法相比，该方法的端到端训练显示出可扩展性和效率。

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　　Empatyzer是一个人工智能辅助系统,可以帮助提升团队内部的沟通效率和质量。它通过对每个团队成员的性格和文化特征进行分析,给出个性化的沟通建议,让团队成员之间更好地理解彼此,找到最佳的沟通方式。该系统可以为企业员工提供全年无间断的沟通技能培训,并立竿见影地提升团队沟通水平。

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　　PitchBreeze是一款AI销售外展工具，可以自动发送个性化消息给潜在客户。它通过扫描数据信号如公司新闻和社交媒体来创建超个性化的消息，同时可以根据用户的理想客户资料和价值主张提供1,000个新的潜在客户名单。PitchBreeze提供简单的按需付费方案，每月联系最多1,000个潜在客户，用户可以上传自己的潜在客户名单或使用PitchBreeze提供的名单，开体育官方并且提供超个性化的外展电子邮件。

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　　QuickBlox Chat UI Kits是一个集成了AI功能的聊天界面设计工具包。它提供预先设计的UI组件，可帮助用户快速轻松地创建令人惊叹的聊天界面，并与强大的SDK实现无缝集成。用户可以节省大量设计和开发时间，专注于为客户创造最佳用户体验。这个工具包简化了设计过程，使开发人员能够专注于将UI组件与聊天应用程序的后端功能集成。同时，UI工具包提供一系列特定于聊天的UI组件，如聊天气泡KAIYUN开云体育官方入口、输入字段、消息线程等，还有预先设计的工作流程和屏幕，可以轻松嵌入到应用程序中。它还支持跨平台集成，兼容多种框架和编程语言。用户可以根据自己的需求和受众对聊天界面进行个性化定制，同时还预先集成了AI功能，如快速准确的答案辅助、实时语言翻译和消息重述。QuickBlox Chat UI Kits是一款功能丰富的聊天界面设计工具，可应用于iOS、Android、React和Flutter平台。

　　Snzzle是一款AI驱动的工具，通过几次点击和按键，生成引人注目的项目描述和相关标签，确保您的作品集在您付出最少努力的情况下脱颖而出。此外，Snzzle还提供深入的分析，帮助您追踪作品集的表现，轻松监控页面访问量、用户互动和点击，让您清晰了解作品集的影响和受众参与。Snzzle还能提升您在招聘者眼中的可见度，开体育官方确保您的技能和项目脱颖而出，增强您获得理想工作机会的前景。此外，Snzzle还能将您的作品集转化为潜在客户的线索生成中心，捕获访客的电子邮件，构建感兴趣客户的邮件列表。Snzzle还能无缝链接到您的代码库，让您能够直接展示您的编码技能。此外，Snzzle还能将您连接到一个充满活力的社区，为您提供与同行KAIYUN开云体育官方入口、导师和合作者无与伦比的网络。Snzzle提供免费、基础、高级三种套餐供用户选择，帮助用户以零前期成本区别自己的专业形象。

　　本文提出了一种简单有效的个性化图像复原方法,名为双枢纽调谐。该方法包含两个步骤:1) 通过微调条件性生成模型来利用编码器中的条件信息进行个性化;2) 固定生成模型,调节编码器的参数以适应强化的个性化先验。这可以生成保留个性化面部特征以及图像退化属性的自然图像。实验证明,与非个性化方法相比,该方法可以生成更高保真度的面部图像。

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