另外,“托馬斯&朋友”還漂洋過(guò)海去了11個(gè)國(guó)家。僅三天時(shí)間就有來(lái)自新加坡、澳大利亞、美國(guó)、法國(guó)、加拿大、韓國(guó)、泰國(guó)、英國(guó)、德國(guó)和以色列等國(guó)家的消費(fèi)者在亞馬遜中國(guó)下單并將收到這款快遞盒。“小黃人”來(lái)中國(guó),“托馬斯&朋友”也去了全球。
如何收到“托馬斯&朋友”快遞盒?
“托馬斯&朋友”快遞盒一共有三個(gè)顏色五個(gè)尺寸,亞馬遜的智能系統(tǒng)會(huì)根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品尺寸及數(shù)量,由系統(tǒng)匹配箱型并隨機(jī)發(fā)放。但也不是毫無(wú)規(guī)律。印有小火車(chē)“培西”的綠色快遞盒因只能裝下較小的產(chǎn)品,如果購(gòu)買(mǎi)一些小而精的商品就有可能拿到。其它四個(gè)盒子尺寸較大,可通過(guò)每次多挑選幾件商品來(lái)提高機(jī)率。
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Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過(guò)讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問(wèn)題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語(yǔ)言模型人性化對(duì)話(huà)問(wèn)題。該研究創(chuàng)建了包含20萬(wàn)高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過(guò)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
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