限时折扣！高品质纯内衣内裤广告推荐
高品质纯内衣内裤：限时折扣，让您更自信的选择
内衣内裤是人们日常生活当中必不可少的生活用品。随着人们健康意识的增强和消费水平的提高，高品质纯内衣内裤的需求量逐年增加。在市场竞争日益激烈的现今时代，如何选择适合自己的品牌和产品成为了消费者们关注的热点话题之一。
我们为您推荐的高品质纯内衣内裤，采用优质面料，柔软舒适，耐久性强，品质卓越。而且我们的内衣内裤在舒适性和时尚性上也领先于同类产品。更为重要的是，本周我们推出限时折扣活动，让您更实惠地选购到高品质的内衣内裤。
一、优质面料，舒适耐久
优质的内衣内裤应该以面料为基础。我们的内衣内裤采用优质面料，面料柔软舒适，具有很好的透气性，让您穿着更加舒适自如。同时，我们的内衣内裤在选择面料上更注重耐久性，经过多次洗涤后仍然能保持高品质的性能。
二、舒适性与时尚性并重
一件好的内衣内裤不只是要舒适，还要有时尚感。我们的内衣内裤采用简约时尚的设计，由专业设计师团队执掌，确保每一件产品都具有时尚感与舒适性兼备的特点。我们相信，穿上我们的内衣内裤，不仅会让您变得更加自信，也会让您的穿着更有品位。
三、限时折扣，更实惠的选择
作为消费者，我们都希望在品质有保障的前提下能够更加实惠地购买到自己所需的产品。为了回馈广大消费者的信任和支持，我们特别推出了限时折扣活动，让您更加实惠地选购到高品质的内衣内裤。
结论
选择一件好的内衣内裤并不是一件容易的事情，在众多品牌和产品之间做出明智的选择需要时间和精力。相信通过我们的介绍和推荐，您已经对我们的高品质纯内衣内裤有了更全面的了解。今天起，就让我们的内衣内裤陪伴您的每一个时刻吧！
限时折扣！高品质纯内衣内裤广告推荐特色
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，更(geng)成(cheng)了大伙们的笑(xiao)料(liao)。 先(xian)是去年 10 月(yue)份(fen)股价一度較(jiao)最高点跌去 75% 。 而後(hou)今(jin)年在其他(ta)科(ke)技(ji)大廠(chang)大模(mo)型(xing)满天飞， AI 發(fa)布(bu)會(hui)都(dou)快(kuai)开了一輪(lun)的情(qing)況(kuang)下(xia)。 这個(ge) Meta ，好(hao)像(xiang)除(chu)了裁(cai)員(yuan)，还是裁员。 “ 呦(you) ~ 紮(zha)哥(ge)妳(ni)是不是因(yin)為(wei)搞(gao)元宇宙又(you)裁员了。 ” “ 隨(sui)后什(shen)麽(me)降(jiang)本(ben)增(zeng)效(xiao)啊(a)，为社(she)会輸(shu)送(song)人(ren)才啊，一句(ju)句冒(mao)了出(chu)来，到(dao)處(chu)充(chong)满了歡(huan)聲(sheng)笑語(yu)。 ” 就(jiu)連(lian)隔(ge)壁(bi)部(bu)門(men)的同(tong)事，都玩(wan)着类似(si)的梗(geng)。。。並(bing)問(wen)着差(cha)評(ping)君(jun)， Meta 在AI 時(shi)代(dai)咋(za)掉(diao)隊(dui)了？他们还元得下去不？ 不過(guo)，笑歸(gui)笑，鬧(nao)归闹，咱(zan)还真(zhen)別(bie)拿(na) Meta 的人工(gong)智(zhi)能(neng)开玩笑。 差评君在这兒(er)，直(zhi)接(jie)給(gei)大家先省(sheng)个流(liu)，那(na)就是 Meta 在 AI 領(ling)域(yu)，还真不是大家眼(yan)中的軟(ruan)蛋(dan)。 并且(qie)给个暴(bao)论啊（ 不構(gou)成投(tou)資(zi)建(jian)議(yi)），他们離(li)自(zi)己(ji)的元宇宙目(mu)標(biao)可(ke)能还更近了。 这么說(shuo)吧(ba)，雖(sui)然(ran) Meta 官(guan)方(fang)在大模型的声量(liang)和(he)宣(xuan)傳(chuan)上，確(que)實(shi)沒(mei)别家高，但(dan) Meta 的人工智能技術(shu)，在世(shi)界(jie)範(fan)圍(wei)內(nei)，还真没有誰(shui)能说它(ta)不行(xing)。 深(shen)度學(xue)習(xi)框(kuang)架(jia)这个東(dong)西(xi)大家曉(xiao)得伐(fa)？ 这个东西是用(yong)来方便(bian)开发訓(xun)練(lian)深度学习模型的，相(xiang)當(dang)於(yu) AI 界的操(cao)作(zuo)系(xi)統(tong)。 在 17 、 18 年这会儿，市(shi)場(chang)上占(zhan)據(ju)最多(duo)使(shi)用率(lv)的，还是人谷(gu)歌(ge)大名鼎(ding)鼎的 TensorFlow 。 这个时候(hou)的 TensorFlow 可以(yi)说是眼中毫(hao)無(wu)對(dui)手(shou)，畢(bi)竟(jing) 15 年发家，大量人力(li)維(wei)護(hu)更新，自开源(yuan)后就把(ba)市场上的其它深度学习框架擠(ji)得没有生(sheng)存(cun)空(kong)間(jian)了。 可没想(xiang)到，谷歌这好日(ri)子过了还没多久(jiu)，半(ban)路(lu)突(tu)然殺(sha)出来一个程(cheng)咬(yao)金(jin)， Pytorch 发布了，这个由(you)当时还叫(jiao) Facebook 的公(gong)司(si)主(zhu)導(dao)开发的深度学习框架，从易(yi)用性(xing)着手，自发布之后，用戶(hu)一路走(zou)高。 并在 19 年逆(ni)襲(xi)谷歌，成为目前(qian)最受(shou)欢迎(ying)的深度学习框架。 但好漢(han)總(zong)不能只提(ti)当年勇(yong)，如(ru)今大火(huo)大语言(yan)模型， Meta 其实也不拉(la)，只是人家没有專(zhuan)门开发布会发布而已(yi)。 它们家的大语言模型 LLaMA ，也就是羊(yang)駝(tuo) （ 或(huo)者(zhe)翻(fan)譯(yi)成：草(cao)泥(ni)馬(ma) ），在圈(quan)儿内的名声，完(wan)全(quan)不输 GPT 。 本来呢(ne)，这个模型是只釋(shi)放(fang)给一些(xie)科研(yan)機(ji)构用作研究(jiu)用的，結(jie)果(guo)，不知(zhi)道(dao)哪(na)个小(xiao)崽(zai)子，腦(nao)子一热，就给公开到網(wang)上去了。 好家伙，不公开不要(yao)緊(jin)，这一公开，各种各樣(yang)復(fu)刻(ke) ChatGPT 的項(xiang)目就来了。 什么斯(si)坦(tan)福(fu)的羊驼只要 100 美(mei)元就能比(bi)肩(jian) GPT3.5 啊。。。 又是什么 UC 伯(bo)克(ke)利(li)的 “ 小羊驼 ”130 億(yi)參(can)數(shu)平(ping)替(ti) ChatGPT 啊。 感(gan)覺(jiao)是个人就能出大语言模型的样子。。。 而且，据他们測(ce)試(shi)，这个 LLaMA 在很(hen)多项的能力比拼(pin)下，是優(you)于 GPT-3 的。。。 到現(xian)在，这个模型已經(jing)在各大机构大佬(lao)的努(nu)力勞(lao)作下，开枝(zhi)散(san)葉(ye)，誕(dan)生了一批(pi) “ 羊驼家族(zu) ” 了。。。 甚至可以说现在的学术圈和开源社區(qu)，已经是一只只草泥马的形(xing)狀(zhuang)了。 在另(ling)一个人工智能领域， CV （ 計(ji)算(suan)机視(shi)觉 ）圈， Meta 的動(dong)靜(jing)可就更大了。 4 月 5 號(hao)， Meta 就发布了一个用于圖(tu)像分割(ge)的 AI 大模型：Segment Anything Model 。 在官网的演(yan)示(shi)中，比如这張(zhang)男(nan)子打(da)籃(lan)球(qiu)的图片(pian)，只需(xu)要给图片中的物(wu)體(ti)标一个点，就能自动切(qie)割出咱们想要的主体。 甚至，如果有一些图片过于复雜(za)，你自己都懶(lan)得去点标记的話(hua)，你还可以把分割的任(ren)務(wu)全權(quan)交(jiao)给 SAM ，直接点擊(ji) Everthing ，它就自动幫(bang)你把图片中的可分割物体切割出来。 整(zheng)个过程方便簡(jian)單(dan)快捷(jie)。 所(suo)以，这个模型一经推(tui)出，眾(zhong)多 CV 界師(shi)生紛(fen)纷大喊(han)： CV 不存在了。 原(yuan)因就是他把现在 CV 比较热门的方向(xiang)，比如目标檢(jian)测，图像分类，物体分割等(deng)等，差不多都解(jie)決(jue)得很好了。 英(ying)偉(wei)達(da)的人工智能科学家 Jim Fan ， 甚至还把 SAM 的出现比喻(yu)成 CV 界的 “GPT-3 时刻 ” ，可見(jian)各位(wei)業(ye)内人士(shi)对 SAM 的認(ren)可了。 但，这还不是结束(shu)，僅(jin)仅就在幾(ji)天前。 咱们的扎哥又親(qin)自通(tong)过臉(lian)書(shu)，宣布开源了另一个重(zhong)磅(bang)模型， DINO V2 。 它还能通过一张二(er)维的图片，去估(gu)计场景(jing)的三维深度，比如下图右(you)邊(bian)的灰(hui)度图，就是通过左(zuo)边的场景估算生成的。 深度图记錄(lu)了整个场景的深度信(xin)息(xi)，有了这个深度信息，你甚至能从一张平面(mian)的图像中，建模出一个 3 维的场景。 另外(wai)， DINO V2 的图像特(te)征(zheng)提取(qu)功(gong)能 + 语義(yi)分割，更是把以图搜图的能力擡(tai)到了另外一个臺(tai)階(jie)。 以往(wang)的以图搜图，只能搜索(suo)相似的畫(hua)面。 但是加(jia)上了特征提取和语义分割之后，你不仅能搜索到相似的图片，还能以单个图像特征为條(tiao)件(jian)，搜索不同風(feng)格(ge)的图片。 只要是 CV 类的任务，这个 DINO V2 基(ji)本都能作为任务的主幹(gan)去完成。 而且，从官方提供(gong)的四个預(yu)训练模型来看，这四个面模型，参数最高的一个， ImageNet Linear 精(jing)度最大达到了 86.5% 。 在之前，同领域表(biao)现最好的 OpenClip ，其所预训练出来的模型，表现最好的精度也只有 80.1% 不管(guan)是 Pytorch 、 LLaMA 、 SAM ，还是 DINO V2 ， 上面的这些成果， 其实大都来自 Meta 的兩(liang)个专攻(gong) AI 的实驗(yan)室(shi)。 其中一个是 Facebook ’ s Artificial Intelligence Research ，简稱(cheng) FAIR ，主攻研发，另一个則(ze)是 Applied Machine Learning ，主攻應(ying)用落(luo)地(di)。 而且他们的研究基本全部开源， 在测试可用后，你都能在开源网站(zhan)上找(zhao)到项目的源碼(ma)。 所以说，Meta 不但没有在 AI 时代掉队，反(fan)而已经屬(shu)于靠(kao)前的梯(ti)队。 那么说了这么多， 它们和小扎一直掛(gua)在嘴(zui)边的元宇宙，有啥(sha)毛(mao)線(xian)關(guan)系呢？ 其实早(zao)在 16 年的开发者大会上，小扎就给出了在公司未(wei)来的发展(zhan)方向上，给出了三步(bu)走的计劃(hua)。 第(di)一步，先要连接世界，这个就是扎哥的老(lao)本行了，社交网絡(luo)。 第二步，以人工智能为核(he)心(xin)，打造(zao)连接世界的技术核心，这也是它们从好几年前一直做(zuo)的事情。 而第三步的 VR 和 AR 嘛(ma)。。。要放到现在，翻译翻译，这还是元宇宙。。。 所以说发展 AI，早在小扎的小本本上。 咱们也回(hui)頭(tou)看看一下之前 Meta 那些无论是大模型、还是计算机视觉的开源项目，在某(mou)种程度上，其实都是在降低(di) AI 使用的门檻(kan)。 而 AI 的发展，又能推动元宇宙的建設(she)。 可以細(xi)品(pin)一下几天前，小扎在发布 DINO V2 时脸书上寫(xie)的这么一句话： “ 在未来，这可能有助(zhu)于改(gai)善(shan)醫(yi)療(liao)成像、糧(liang)食(shi)作物生長(chang)， 并有助于使元宇宙更加沈(chen)浸(jin)。 ” 说白(bai)了小扎在 “ 元宇宙 ” 的路上不仅没自认折(zhe)戟(ji)，反而可能更加自信了。 而随着 AI 技术的持(chi)續(xu)发展，特别是 AIGC 的普(pu)及(ji)，各种AI建模，AI繪(hui)图，AI音(yin)樂(le)等工具(ju)的出现。。。 说不定(ding)真能讓(rang)元宇宙裏(li)的内容(rong)越(yue)来越多，越来越逼(bi)真。 反正(zheng)在使用过了不少大语言模型，被无数以假(jia)亂(luan)真的AI图震(zhen)撼(han)过之后。。。。 元宇宙这个不久前还那么縹(miao)緲(miao)的概(gai)念(nian)， 在 AI 的助力下，好像也没那么的玄(xuan)了。 撰(zhuan)文(wen)：晚(wan)上吃(chi)早飯(fan)編(bian)輯(ji)：江(jiang)江 封(feng)面：萱(xuan)萱 图片、资料来源： DINOv2 by Meta AI演示地址(zhi)。 FaceBook最新的图像分割模型SegmentAnything到底(di)有多厲(li)害(hai)？ 知乎(hu) - 有问題(ti)，就会有答(da)案(an) OpenCLIP Nikolaj Buhl : Segment Anything 模型 (SAM) 解释_踏(ta)实鉆(zuan)研的博(bo)客(ke)-CSDN博客 www.cnbeta.com.twMeta开放 那个元宇宙 Yahoometa 裁员 www.myzaker.com 夢(meng)想家扎克伯格为Facebook插(cha)上人工智能之翼(yi) - 点滴(di)网返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：