分享生活点滴
“用户可以随时随地与好友聊天、互发 Snap 以及视频通话，同时也可以通过特效镜头记录生活，探索故事和地图上的内容。”
用 Snapchat 给好友发送有趣的照片和视频
在 Snapchat 上探索朋友的故事和特效镜头
通过 Snapchat 与Ai聊天和视频通话
发送 Snap
探索故事和特效镜头
聊天
地图
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AutoMouser是Chrome扩展程序，能智能地跟踪用户交互，基于OpenAI的GPT模型自动生成Selenium测试代码。通过记录用户的浏览器操作，如点击、拖动、悬停等，将其转化为结构清晰、易于维护的Python Selenium脚本，简化自动化测试的创建过程。
实时交互跟踪：能实时捕捉用户的浏览器操作，包括点击、输入、滚动等，精准地记录下用户在网页上的各种交互行为，为自动化测试提供详细的操作数据。自动代码生成：借助OpenAI的GPT模型，将记录下来的用户操作自动转化为Selenium测试代码，生成Python Selenium脚本，简化自动化测试的创建过程，提高了测试效率。智能输入整合：对用户的输入操作进行智能整合，优化代码结构，使生成的测试脚本更加简洁、高效，便于后续的维护和修改。窗口大小变化检测：能检测浏览器窗口的大小变化，确保生成的测试代码能够适应不同的窗口尺寸，提高测试的兼容性和稳定性。JSON动作日志导出：支持将用户的交互数据导出为JSON格式的动作日志文件，方便用户对原始数据进行查看、分析和进一步处理，也为测试的调试和优化提供了便利。多种XPath生成策略：采用多种XPath生成策略，能更准确地定位网页元素，提高测试的准确性和可靠性，确保自动化测试顺利执行。代码结构优化：输出的Selenium测试代码结构清晰、整洁，易于阅读和理解，方便开发人员进行后续的开发和维护工作，有助于提升团队协作效率。
Github仓库：https://github.com/guoriyue/AutoMouser
安装扩展程序：访问Github仓库，克隆该仓库或下载源代码。打开Chrome浏览器并导航至chrome://extensions/页面。在右上角启用“开发者模式”。点击“加载未打包的”并选择扩展目录。在background.js中配置你的OpenAI API密钥。使用扩展程序：点击Chrome工具栏中的AutoMouser图标开始录制。执行你想要自动化的操作。再次点击图标停止录制并生成代码。下载两个文件：tracking_log.json（原始交互数据）和selenium_test.py（生成的Selenium测试脚本）。在Python环境中检查并运行生成的Selenium代码。
自动化测试脚本生成：软件开发者和测试工程师可以快速生成自动化测试脚本，通过记录浏览器操作并转化为Python Selenium脚本，简化测试创建流程，提高测试效率和准确性。用户交互行为记录：能实时追踪用户的点击、输入、滚动等交互操作，并将这些操作记录下来，以JSON格式导出操作日志，方便对用户行为进行分析和研究。测试用例的快速创建：帮助测试人员快速创建测试用例，减少手动编写测试脚本的时间和复杂性，适合需要频繁进行浏览器自动化测试的专业人士。
与PDF文件对话，总结和提问
Bunni.AI适用于各种场景，包括研究论文、新闻文章、学术出版物、指南和使用说明等。它帮助用户快速找到所需信息，节省时间和精力。
上传研究论文并提问关键问题
总结新闻文章的主要观点
提取指南中的关键信息
上传PDF文件并进行对话
提问PDF文件并获得回答
总结PDF文件的内容
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CogVideoX-Flash 是智谱推出的首个免费AI视频生成模型，继承CogVideoX自研的端到端视频理解模型，具备强大的视频生成能力。CogVideoX-Flash支持文生视频，依据输入的文本描述精准地生成相应的动态视频内容；还支持图生视频，能对输入的图片进行深度解析，提取图片中的关键信息、元素特征及潜在语义，为视频增添听觉享受，CogVideoX-Flash广泛应用于多种场景，为用户带来视觉与听觉的双重盛宴。
文本到视频（Text-to-Video）：根据用户输入的详细文本描述，生成与之匹配的动态视频内容。图像到视频（Image-to-Video）：对输入的静态图片进行深度解析，提取图片中的关键信息、元素特征及潜在语义。高分辨率支持：支持多种分辨率，最高可达 4K（3840×2160），包括 720×480、1024×1024、1280×960、960×1280、1920×1080、1080×1920、2048×1080 等。长视频时长：支持长达 10 秒的视频时长，满足更多场景需求。高帧率：支持高达 60fps 的帧率，显著提升视频的流畅度。AI 音效：为生成的视频添加匹配的音效，增强视频的视觉冲击力和听觉体验。
项目地址：BigModel
内容创作：辅助视频创作者快速生成创意视频，节省时间和成本，适用于短视频、广告、动画等制作。教育领域：帮助教师制作生动的教学视频，将抽象知识形象化，提高教学效果和学生的学习兴趣。广告与营销：企业高效制作吸引人的广告视频，增强品牌宣传效果，提升市场竞争力。社交媒体：用户轻松创作个性化的社交媒体视频，增加内容的趣味性和传播力，提升个人或品牌的影响力。个人项目：支持个人用户为自己的项目、活动或兴趣爱好制作视频，如旅行记录、生活分享、艺术创作等，丰富个人表达方式。
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“该产品面向需要人工智能技术来提升生产力、运营效率的企业和组织。”
某在线教育公司使用该服务打造了智能助教机器人，帮助学生学习。
某电商平台使用该服务开发了个性化推荐系统，提高用户黏性。
某信息服务公司使用该服务开发了 Kunden服务聊天机器人，24小时响应用户咨询。
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Mini-InternVL是“迷你版”书生·万象大模型，是上海AI实验室与清华大学、南京大学等机构联合推出的轻量级多模态大型语言模型系列，包含1B、2B和4B三个参数版本，用较小的参数量实现较高的性能，其中Mini-InternVL-4B仅用5%的参数量达到InternVL2-76B约九成的性能。Mini-InternVL用InternViT-300M作为视觉编码器，与不同的预训练语言模型结合，基于动态分辨率输入策略和像素洗牌操作来减少视觉标记数量，提高处理效率。Mini-InternVL在多个一般多模态基准测试中表现出色，且能用简单的转移学习框架适应特定领域的下游任务。
多模态理解与推理：在给定图像和文本输入的情况下，理解和推理其中的语义关系。跨领域适应性：基于知识蒸馏和转移学习技术，适应不同的领域和任务。轻量级与高效性：Mini-InternVL在保持较小模型参数量（1亿至40亿）的同时，实现与大型模型相近的性能。使得在资源受限的环境中（如消费级GPU或边缘设备）高效运行，降低部署成本和计算资源需求。视觉指令调优：具备根据视觉指令进行调优的能力，更好地理解和执行用户基于图像的指令。动态分辨率输入：支持动态分辨率输入策略，根据图像的长宽比将其分割成不同大小的瓦片，并进行相应的处理。
视觉编码器（InternViT-300M）：作为模型的核心部分，视觉编码器负责将输入图像转换为模型能理解的特征表示。InternViT-300M是轻量级的视觉模型，基于知识蒸馏从更强大的InternViT-6B模型中继承丰富的视觉知识。蒸馏过程使得InternViT-300M能在多个视觉领域中表现出色，同时保持较小的模型参数量。知识蒸馏：将大型教师模型的知识转移到小型学生模型中，让学生模型能继承教师模型的性能。在Mini-InternVL中，InternViT-6B作为教师模型，基于计算负余弦相似性损失，将隐藏状态的知识传递给InternViT-300M。MLP投影器：MLP（多层感知器）投影器用在连接视觉编码器和语言模型。将视觉编码器输出的特征向量投影到一个适合语言模型处理的空间中，使得视觉信息和文本信息能有效地融合和交互。预训练语言模型（LLMs）：Mini-InternVL结合不同的预训练语言模型，如Qwen2-0.5B、InternLM2-1.8B和Phi-3mini。动态分辨率输入策略：基于动态分辨率输入策略。该策略根据图像的长宽比将其分割成448×448大小的瓦片，将瓦片组合成固定序列，最终生成一个2688×896分辨率的图像表示。且模型为每个瓦片添加一个缩略图，提供全局上下文信息。像素洗牌操作：基于像素洗牌操作，模型将图像的分辨率降低到原来的四分之一，减少视觉标记的数量。
GitHub仓库：https://github.com/OpenGVLab/InternVLHuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/OpenGVLab/internvl-adaptationarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.16261
自动驾驶：用在环境感知、行为预测和路径规划，处理多视角图像，识别和预测交通参与者的行为，生成安全高效的行驶路径。医学图像处理：辅助疾病诊断、图像标注和治疗方案建议，分析医学影像，提供诊断支持和治疗建议。遥感：进行土地利用分类、灾害监测和环境监测，识别不同类型的土地利用情况，评估自然灾害影响，监测环境变化。文档和图表理解：提取文档内容、解析表格和图表，生成文档摘要和图表解释，支持数据可视化和分析。视频理解：提取视频关键帧和内容，识别视频中的人物行为和事件，生成视频摘要和回答视频相关问题。
Weebo是实时语音聊天机器人，基于Whisper Small、Llama 3.2和Kokoro-82M技术驱动。能通过语音识别和生成技术，与用户进行自然流畅的对话，提供实时的语音交互体验。Weebo可以应用于多种场景，如个人助理、娱乐互动和教育辅导等。
语音到语音交互：用户可以通过语音与Weebo进行交流，无需手动输入文字，交互更加自然和便捷。实时对话：能实时响应用户的语音指令和问题，提供即时的反馈和回答，像与真人对话一样。多语言支持：支持多种语言，满足不同用户的需求。
语音识别：Weebo基于先进的语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本。具体实现中，可以采用Web Speech API或WebRTC结合Whisper等技术。语音生成：Weebo使用AI语音生成技术，将文本转换为自然语音。基于深度学习模型，生成具有适当语调、节奏和情感表达的语音。
项目官网：https://amanvir.com/weeboGithub仓库：https://github.com/amanvirparhar/weebo
个人助理：用户可以随时随地通过语音指令让Weebo帮忙查询信息、设置提醒、安排日程等，提高生活和工作的效率。娱乐互动：在休闲时刻，与Weebo进行趣味对话或让它讲笑话、故事等，为用户带来娱乐体验。教育辅导：对于学习语言或特定知识的用户，Weebo可以作为一个互动式的学习工具，通过语音对话帮助用户更好地理解和掌握知识。
从随意对话到深度协作会议，Huddles提供了一种新的轻量级的音频或视频连接方式，随时随地连接。
Huddles适用于团队内部的随意对话、深度协作会议、解决问题、脑力激荡、合作编写文档等场景。
团队成员之间进行随意对话
多人协作解决问题
团队成员共享屏幕和文档进行协作
随意对话
深度协作会议
实时交流
共享屏幕和文档
提高工作效率
https://slack.com/intl/en-in/features/huddles
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ParGo是字节团队与中山大学合作提出的创新的多模态大语言模型连接器，提升视觉和语言模态在多模态大语言模型（MLLMs）中的对齐效果。通过结合局部token和全局token，使用精心设计的注意力掩码分别提取局部和全局信息，在控制token数量的同时增强了局部区域之间的关系建模，考虑图像的细节与全局视角，克服了传统方法中忽视细节的问题。
高效连接视觉与语言模态：ParGo采用全局+局部视角联合的方式，通过Partial-Global Perception Block（PGP）和Cascaded Partial Perception Block（CPP）两个关键模块，将视觉特征映射为Partial token和Global token，分别提取图像的局部和全局信息，实现了视觉特征和大语言模型（LLM）的高效连接，克服了传统方法对显著区域的过度聚焦问题。提升多模态大语言模型效果：在多个MLLM基准测试中表现出色，如在MME基准测试中相比传统的Q-Former投影器提升了259.96。特别是在强调细节感知能力的任务中，ParGo显著优于其他投影器，能够更准确地进行文字识别、更好地描述图像细节以及更有效地识别局部元素。自监督学习增强上下文理解：在训练阶段引入自监督学习策略，通过预测遮挡部分的内容来增强模型对上下文的理解能力，提高了模型的泛化性能，减少了对大规模标注数据的依赖。
全局+局部视角联合：ParGo采用两种类型的可学习token，基于attention机制，同时从局部和全局视角将视觉特征映射到大语言模型（LLM）中。Partial-Global Perception Block (PGP)：在ParGo中，视觉编码器的特征被映射为两种不同类型的token：Partial token和Global token，能够分别提取图像的局部和全局信息。Partial tokens：每个token仅与部分视觉特征进行交互，专注于图像的局部信息。Global tokens：全局token则与所有视觉特征进行交互，捕捉图像的全局信息。Cascaded Partial Perception Block (CPP)：ParGo在Partial-Global Perception模块之前引入了Cascaded Partial Perception (CPP)模块。CPP模块的核心是带有特殊设计掩码的自注意力机制，随着层数的增加，每个Partial token能访问到更多的相邻token，逐步扩展其感知范围。自监督学习策略：在训练阶段，ParGo引入了自监督学习策略，即通过预测遮挡部分的内容来增强模型对上下文的理解能力。
Github仓库：https://github.com/bytedance/ParGoarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.12928
视觉问答系统：ParGo能理解图像中的视觉线索，解析文本中的语义信息，在视觉问答任务中表现出色。图像字幕生成：ParGo在COCO Caption等任务上表现尤为突出，能生成高质量的图像字幕。能描述图像的全局信息，还能捕捉到图像中的局部细节，生成更加准确和丰富的字幕。跨模态检索：ParGo可以用于跨模态检索任务，帮助用户通过文本查询找到相关的图像，或者通过图像查询找到相关的文本。情感分析：ParGo能理解图像和文本中的情感信息，在情感分析任务中提供更准确的结果。 图像内容理解：ParGo可以用于图像内容理解任务，帮助系统更好地理解图像中的细节和全局信息。
