Peasy Sales官网

自动化对话和销售

Peasy Sales简介

需求人群：

“Peasy Sales 适用于需要自动化对话、线索生成和销售的商业场景。”

使用场景示例：

通过构建多渠道聊天机器人，自动化推送营销信息，提高销售业绩。

利用 Peasy Sales 的预约安排功能，简化客户预约流程，提高效率。

使用 Peasy Sales 的自动化消息发送功能，保持与客户的持续沟通和关系维护。

产品特色：

构建无代码的多渠道聊天机器人

自动连接潜在客户和销售团队

自动化消息发送、预约安排、线索筛选和跟进

与第三方 API 集成，如 Calendly 和 Google Calendar

通过 WhatsApp 发送预约确认和提醒消息

自动化跟进，推动重复销售

Peasy Sales官网入口网址

https://appsumo.com/products/peasy-sales/

小编发现Peasy Sales网站非常受用户欢迎，请访问Peasy Sales网址入口试用。

Motion Dreamer是什么

Motion Dreamer是香港科技大学（广州）研究者提出的视频生成框架，生成运动合理视频。基于两阶段生成方式，先基于输入图像和运动条件生成中间运动表示，再利用该表示生成高细节视频。其引入实例流这一新运动模态，可实现从稀疏到密集的运动控制，用户通过提供稀疏运动提示，模型能生成时间连贯视频。训练时采用随机掩码实例流策略，提升模型推理能力和泛化能力。在Physion数据集及自动驾驶数据集上的实验表明，Motion Dreamer在运动连贯性和物理合理性方面显著优于其他模型，同时生成高质量视频。

Motion Dreamer的主要功能

生成物理连贯的视频：作为一个两阶段视频生成框架，Motion Dreamer能生成符合物理规律的视频。在第一阶段，模型基于输入图像和运动条件生成中间运动表示，如分割图或深度图，专注于运动本身；在第二阶段，采用中间运动表示生成高细节的视频。实现稀疏到密集的运动控制：引入了实例流这一新的运动模态，用户可以提供稀疏的运动提示，如表示平均光流的方向箭头，模型能生成像素对齐的密集运动表示，实现时间连贯的视频生成。增强模型推理能力：采用随机掩码实例流的训练策略，训练时随机掩码部分实例流，要求模型重建完整的密集运动表示，促使模型推断缺失的运动提示，提高了模型的泛化能力和基于推理的运动生成效果。

Motion Dreamer的技术原理

两阶段生成框架第一阶段：运动推理：基于输入图像和运动条件，生成中间运动表示，如分割图或深度图，专注于运动本身。这一阶段采用基于扩散的视频生成模型，强调低频运动表示，以提高时间连贯性。具体来说，模型会预测光流、实例分割图和深度图等中间运动表示，这些表示共同构成了对场景动态的全面描述。第二阶段：高保真视频合成：利用第一阶段生成的中间运动表示作为条件，生成高细节的视频。通过将运动推理与视频合成解耦，使得模型能够更准确地生成符合物理规律的运动，同时保持视频的高质量细节。实例流：实例流是一种新的稀疏到密集的运动模态，用于连接人类输入与密集运动表示。为了将实例流有效地整合到模型中，会准备多尺度版本的实例流，匹配网络中不同尺度的特征图。然后通过Softmax Splatting函数，根据流场将特征图进行变形，将特征分布到新的位置，无缝地整合运动信息，同时保持可微性以支持端到端训练。随机掩码实例流训练策略：在训练过程中，随机掩码部分实例流，要求模型重建完整的密集运动表示。促使模型推断缺失的运动提示，增强模型的泛化能力和基于推理的运动生成效果。通过训练模型处理不完整的运动信息，能更好地理解和预测对象之间的交互以及合理的运动轨迹，即使在输入稀疏的情况下也能生成合理的运动。

Motion Dreamer的项目地址

项目官网：https://envision-research.github.io/MotionDreamerGithub仓库：https://github.com/EnVision-Research/MotionDreamerarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.00547

Motion Dreamer的应用场景

视频内容创作：在电影、电视剧、广告等视频内容制作中，Motion Dreamer可以生成高质量且物理连贯的视频片段，为创作者提供更多的创意空间和素材选择。动画制作：对于动画电影和游戏动画的制作，Motion Dreamer能生成逼真的角色动画，减少手动动画制作的时间和成本，提高动画制作的效率。沉浸式体验：在VR和AR应用中，Motion Dreamer可以生成逼真的虚拟场景和动态效果，为用户提供更加沉浸式的体验。交互式应用：通过用户输入稀疏的运动提示，Motion Dreamer能生成与用户交互的动态内容，实现更加自然和流畅的交互体验。驾驶场景模拟：Motion Dreamer可以在自动驾驶领域用于生成各种复杂的驾驶场景，帮助测试和优化自动驾驶算法。交通流量分析：用Motion Dreamer生成的大量驾驶场景数据，可以进行交通流量分析和预测，为城市交通规划和管理提供参考依据。

Sky-T1是什么

Sky-T1是加州大学伯克利分校Sky Computing实验室的研究团队NovaSky发布的开源推理AI模型，名为Sky-T1-32B-Preview。是首个开源推理模型，训练数据集和代码均已公开，用户可以从零开始复现该模型。模型的训练成本不到450美元。Sky-T1的训练数据由阿里巴巴的QwQ-32B-Preview推理模型生成，经过精心筛选和重构，基于OpenAI的GPT-4o-mini进行处理，更易于模型训练。在性能方面，Sky-T1在MATH500（一组“竞赛级”数学挑战）上的表现优于OpenAI早期版本o1的预览版本，同时在LiveCodeBench的编程评估中也表现更佳。

Sky-T1的主要特点

开源性：Sky-T1的训练数据集和代码均已公开，用户可以从零开始复现该模型。低成本训练：模型的训练成本不到450美元，显著低于以往同等性能模型的数百万美元训练成本。推理能力：Sky-T1能有效进行自我事实核查，避免一些常见陷阱，在得出解决方案时可能需要更长时间，从几秒到几分钟不等。其在物理、科学和数学等领域的可靠性更高。训练数据与硬件：Sky-T1的训练数据由阿里巴巴的QwQ-32B-Preview推理模型生成，经过精心筛选，基于OpenAI的GPT-4o-mini对数据进行重构，更易于处理。训练这款拥有320亿参数的模型仅耗时约19小时，使用了8台Nvidia H100 GPU。性能表现：在MATH500（一组“竞赛级”数学挑战）上的表现优于OpenAI的o1早期预览版本，还在一组来自LiveCodeBench（一种编码评估）的难题上击败了o1的预览版本。

Sky-T1的项目地址

项目官网：https://novasky-ai.github.io/posts/sky-t1HuggingFace模型库：https://huggingface.co/NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview

Sky-T1的应用场景

数学问题解决：Sky-T1在MATH500（一组“竞赛级”数学挑战）上的表现优于OpenAI早期版本o1的预览版本，在解决复杂的数学问题时具有显著优势，适用于教育、科研和竞赛等领域。编程评估：在LiveCodeBench的编程评估中，Sky-T1也表现出色，能有效帮助开发者进行代码生成、优化和错误检测，适用于软件开发、编程教育和自动化测试等场景。科学研究：尽管在GPQA-Diamond测试中（包含物理学、生物学和化学领域的研究生水平问题）Sky-T1略逊于o1预览版，但在物理、科学和数学等领域的可靠性更高，适合用于科学研究和学术研究中的复杂问题解决。