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Depth Pro 能零样本学习 (zero-shot learning），在没有特定领域数据训练的情况下，能做出准确的预测，使其在增强现实、3D 重建和图像编辑等多个领域都有广泛的应用潜力。选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「PyTorch」镜像，OpenBayes 平台上线了新的计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。稍等片刻，待

Segment Anything (SAM) 是一个可以根据点或框等输入提示生成高质量的图像分割的机器视觉模型，可用于为图像中的所有对象生成对应蒙版。该模型在包含 1100 万张图像和 11 亿个掩模的数据集上进行训练，在各种分割任务上具有强大的零样本性能。实现了真正意义上的分割万物。使用平台：OpenBayes贝式计算：注册 - OpenBayes该教程提供三种方式，第一种是在线推理网站，方便大

在终端中输入并运行「python app.py」，待出现 8080 端口后，点击「API 地址」的箭头处即可前往 gradio 界面。进入到工作空间后，我们新建一个「终端」，然后运行「chmod +x setup_environment.sh」，为配置环境的脚本添加可执行权限。点击「Generate Video」，这里我们上传了一段嬛嬛的语音和一张图片，点击「Generate Video」生成。稍

当下AI学习工具竞争激烈，香港大学推出的DeepTutor实现了学习全流程自动化。这款工具依托多Agent架构整合多项学习功能，还兼备检索、查文献、代码运行等能力，是功能全面的智能学习助手。

新加坡国立大学 Show Lab 与字节跳动公司于 2025 年 4 月 25 日推出了 LiveCC 模型，这是一个专注于大规模流式语音转录的视频大语言模型项目，旨在通过创新的视频 - 自动语音识别（ASR）流式方法训练出首个具备实时评论能力的视频大语言模型。进入 Demo 页面后，首先上传一段视频，选择「Real-Time Commentary（实时字幕）」，按下回车开始运行。待系统分配好资源

瞬悉 1.0（SpikingBrain-1.0）」核心功能特点在于通过模仿大脑神经元的工作机制，在处理超长序列任务时，能实现惊人的效率和速度提升，同时大幅降低能耗和数据需求。其最新发布的「瞬悉1.0（SpikingBrain-1.0）」类脑脉冲大模型，借鉴大脑神经元的工作机制，成功绕过了传统 Transformer 架构的能效瓶颈，为长序列处理这一业界难题提供了全新的解决方案。登录 OpenBay

是一个计算机程序，用于从第一性原理进行原子尺度材料建模，例如电子结构计算和量子力学分子动力学。与从头算分子动力学（MD）结合使用的机器学习力场（Category:Machine-learned force fields - VASP Wiki），能够从第一性原理出发捕捉底层物理机制，同时仍能以相对较低的计算成本实现长时间模拟。通常，由于需要对电子进行量子力学处理，例如在密度泛函理论（DFT）框架下

是一个计算机程序，用于从第一性原理进行原子尺度材料建模，例如电子结构计算和量子力学分子动力学。Phonopy（）是一款用于在简谐和准简谐水平下计算声子能带结构、热学性质、群速度以及其他与声子相关物理量的 python 工具包。本次教程我们将使用自动化脚本来进行机器学习力场演示计算流程。

更让人惊讶的是，它明明有 32B 参数，却因为量化和推理优化做得非常激进，居然能在 RTX 5090，甚至更低显存的显卡上轻轻松松跑起来。能画、能改、能融合，角色风格还不跑偏，让整个创作流程变得快、稳、省心。的出现就像突然给你塞了一把真正能干活的 AI 瑞士军刀——一句话能画图，一张图能修改，几张参考图还能自动融合成统一风格，整套流程一个模型就走通了，再也不用东拼西凑。过去的开源图像模型有点像一柜