玩一个超级有趣的聊天游戏！试试看能否辨别出你正在与人类还是AI机器人交流。你能分辨出谁是谁吗？
适用于喜爱挑战和有趣游戏的用户，可以用于娱乐和消遣。
在游戏中与朋友一起竞猜对方是人还是机器人
挑战自己的判断力，看看能否准确判断出对方的身份
与陌生人聊天，寻找有趣的对话和交流
与人类或AI机器人进行聊天
通过聊天内容判断对方是人还是机器人
享受有趣的社交图灵游戏
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X-Dyna 是基于扩散模型的动画生成框架，基于驱动视频中的面部表情和身体动作，将单张人类图像动画化，生成具有真实感和环境感知能力的动态效果。核心是 Dynamics-Adapter 模块，能将参考图像的外观信息有效地整合到扩散模型的空间注意力中，同时保留运动模块生成流畅和复杂动态细节的能力。
单张图像动画化：X-Dyna 能将单张人类图像通过面部表情和身体动作的驱动，生成具有真实感和环境感知能力的动态视频。面部表情和身体动作控制：工具通过 Dynamics-Adapter 模块，将参考图像的外观信息整合到扩散模型中，同时保留运动模块的动态细节生成能力。还支持面部表情的身份解耦控制，能实现准确的表情转移。混合数据训练：X-Dyna 在人类动作视频和自然场景视频的混合数据集上进行训练，能同时学习人类动作和环境动态。高质量动态细节生成：通过轻量级的 Dynamics-Adapter 模块，X-Dyna 可以生成流畅且复杂的动态细节，适用于多种场景和人物动作。零样本生成能力：X-Dyna 不依赖于目标人物的额外数据，可以直接从单张图像生成动画，无需额外的训练或数据输入。
扩散模型基础：X-Dyna 基于扩散模型（Diffusion Model），通过逐步去除噪声来生成图像或视频。Dynamics-Adapter 模块：X-Dyna 的核心是 Dynamics-Adapter，轻量级模块，用于将参考图像的外观信息整合到扩散模型的空间注意力中。具体机制如下：参考图像整合：Dynamics-Adapter 将去噪后的参考图像与带噪声的序列并行输入到模型中，通过可训练的查询投影器和零初始化的输出投影器，将参考图像的外观信息作为残差注入到扩散模型中。保持动态生成能力：该模块确保扩散模型的空间和时间生成能力不受影响，从而保留运动模块生成流畅和复杂动态细节的能力。面部表情控制：除了身体姿态控制，X-Dyna 引入了一个局部控制模块（Local Control Module），用于捕获身份解耦的面部表情。通过合成跨身份的面部表情补丁，隐式学习面部表情控制，实现更准确的表情转移。混合数据训练;X-Dyna 在人类动作视频和自然场景视频的混合数据集上进行训练。使模型能同时学习人类动作和环境动态，生成的视频不仅包含生动的人类动作，还能模拟自然环境效果（如瀑布、雨、烟花等）。
DeepSeek-R1是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布的高性能AI推理模型，对标OpenAI的o1正式版。模型通过大规模强化学习技术进行后训练，仅需极少量标注数据，便能在数学、代码和自然语言推理等任务上取得卓越表现。DeepSeek-R1遵循MIT License开源，支持模型蒸馏，训练其他模型。
高性能推理能力：在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能与 OpenAI 的 o1 正式版相当。
与朋友一起使用AI
“用户可以与朋友一起使用AI进行群聊，分享各种有趣的话题和信息。”
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与AI进行聊天
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免注册的AI聊天机器人
ChatGPT Online适用于需要快速获取答案、翻译文本或用外语进行对话的场景。
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k1.5 是月之暗面Kimi推出的最新多模态思考模型，具备强大的推理和多模态处理能力。模型在 short-CoT（短链思维）模式下，数学、代码、视觉多模态和通用能力大幅超越了全球范围内短思考 SOTA 模型 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet，领先幅度高达 550%。在 long-CoT（长链思维）模式下，k1.5 的性能达到了 OpenAI o1 正式版的水平，成为全球范围内首个达到这一水平的多模态模型。
k1.5 的设计和训练包含四大关键要素：长上下文扩展、改进的策略优化、简洁的框架和多模态能力。通过扩展上下文窗口至 128k 和部分展开技术，模型在推理深度和效率上显著提升。k1.5 通过 long2short 技术，将长链思维的优势迁移到短链思维模型中，进一步优化性能。
多模态推理能力：k1.5 能同时处理文本和视觉数据，具备联合推理能力，适用于数学、代码和视觉推理等领域。
AI 聊天机器人帮助你优化购物体验
“用户想购买一台性能优良的游戏电脑，向 Flux 发送需求后，它将根据用户的预算、游戏要求等条件，为用户推荐合适的游戏电脑。””用户正在寻找一款时尚的男士手表，通过给 Flux 发送手表的款式、颜色、材质等要求，Flux 会为用户找到最符合要求的男士手表。” “用户需要购买一台高清晰度的摄像机，通过给 Flux 发送摄像机的品牌、价格范围等要求，Flux 会为用户找到最合适的摄像机产品。”
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OmniThink是浙江大学和阿里巴巴通义实验室联合开发的创新的机器写作框架，通过模拟人类的迭代扩展和反思过程，突破大型语言模型在机器写作中的知识边界。框架通过信息树和概念池的结构化组织，逐步深化对主题的理解，生成高质量的长篇文章。OmniThink的核心优势在于独特的迭代扩展和反思机制，能有效提升生成文章的知识密度，减少冗余信息，同时保持文章的连贯性和深度。实验结果表明，OmniThink在知识密度、内容丰富度和新颖性方面显著优于传统方法。
创建聊天室，助力沟通
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H-Optimus-0是法国初创公司Bioptimus发布的世界上最大的开源病理学AI基础模型。模型拥有11亿参数，是在专有数据集上训练的，数据集包含从4000个临床实践的500000多张组织病理学切片中提取的数亿张图像。H-Optimus-0在多个关键诊断任务中实现了最先进的性能，能识别癌细胞和检测肿瘤中的基因异常。
强大的特征提取：H-Optimus-0能从组织学图像中提取强大的特征，特征可以用于多种下游应用，例如突变预测、生存分析或组织分类。高精度诊断：H-Optimus-0在关键的诊断任务中实现了最先进的性能，包括识别组织类型、组织特征以及检测生物标志物的存在或癌症类型的转移。大规模数据集训练：模型在超过500,000张病理切片的庞大数据集上进行训练，数据集涵盖了来自不同身体区域的人类组织，确保了模型的泛化能力。开源可用性：H-Optimus-0是开源模型，研究人员可以用来加速新型数字病理模型的开发，促进研究人员、临床医生和开发人员之间的合作。
视觉变换器（Vision Transformer）：H-Optimus-0是拥有11亿参数的视觉变换器模型。视觉变换器是一种基于Transformer架构的模型，最初用于自然语言处理任务，后来被成功应用于计算机视觉领域。能将图像分割成多个小块（patches），将其视为序列数据进行处理，捕捉图像中的长距离依赖关系和全局特征。自监督学习框架：模型使用基于DINOv2的自监督学习框架进行训练。DINOv2是先进的自监督学习方法，能在没有标注数据的情况下，通过对比学习等方式，让模型自动学习图像的特征表示。大规模专有数据集：H-Optimus-0在超过500,000张H&E染色的病理切片数据集上进行训练，从中提取了数亿个瓦片。数据涵盖了来自不同身体区域的人类组织，具有显著的多样性。数据预处理：在训练过程中，对图像进行了标准化处理，包括将图像转换为张量（Tensor）并进行归一化。有助于提高模型的训练效率和稳定性。
项目官网：https://www.bioptimus.com/news/bioptimus-launches-h-optimus-0Github仓库：https://github.com/bioptimus/releases/tree/main/models/h-optimus/v0HuggingFace模型库：https://huggingface.co/bioptimus/H-optimus-0
病理学诊断：H-Optimus-0可以辅助病理学家进行更快速、更准确的诊断，特别是在识别癌细胞和检测肿瘤中的遗传异常方面。生物标志物检测：模型能检测生物标志物的存在，对于癌症的早期诊断和治疗至关重要。组织分类：H-Optimus-0可以用于识别和分类不同类型的组织，适用于病理学研究和临床实践。药物开发：模型可以用于AI驱动的研究和药物开发，通过分析病理图像来支持新疗法的发现和开发。生存分析：H-Optimus-0可以用于预测患者的生存时间和治疗反应，适用于个性化医疗和治疗计划的制定。
