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影片信息

片名：省港大营救
狀態(tài)：更新至17集
主演：大衛(wèi)·努特爾/
導(dǎo)演：古橋一浩/
年份：1992
地區(qū)：塞席爾
類型：災(zāi)難/
時(shí)長(zhǎng)：0:20:26
上映：1999
語言：法語
更新：2025-06-21 19:50:34
簡(jiǎn)介：IT之家 1 月 6 日消息，Smart 精靈 #1 現(xiàn)已迎來首次大版本 OTA 升級(jí)，各大區(qū)域車輛已陸續(xù)推 smart OS 1.1.0 CN 版本，采用 24 個(gè) ECU 優(yōu)化，16 個(gè)新增功能，21 個(gè)體驗(yàn)優(yōu)化。值得一提的是，新版鱄魚經(jīng)支持方向盤加熱、前座椅加熱 / 通風(fēng)等功能，但需要額外訂閱。排座椅加熱：1299 元永久開通，399 元 / 年，129 元 / 月；方向盤加熱：999 元永久開通，299 元 / 年，99 元 / 月；前排座椅通風(fēng)：1999 元永久開通，599 元 / 年，199 元 / 月。IT之家獲悉，全新 Smart 精靈#1 采用了梅賽德斯-奔馳全球設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)打造的“感性靈銳”設(shè)計(jì)哲學(xué)，采用藏式門把手、無邊框車等設(shè)計(jì)，定價(jià) 19.42-24.5 萬元。作為 smart 品牌電氣化轉(zhuǎn)型后推出的易經(jīng)款產(chǎn)車型，smart 精靈#1 由梅賽德斯-奔馳負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)，smart 研發(fā)團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)工程研發(fā)，大禹于 SEA 浩瀚架構(gòu)打造而來。smart 精靈 1 搭載容量 66kWh 的三元鋰電池，7.2kW 交流慢充情況下 10%-80% 充電需要 7.5 小時(shí)，使用 150kW 直流快充可將充電時(shí)間縮短至 30 分鐘內(nèi)，根據(jù)車型配置不同，CLTC 工況續(xù)航里程分別為 535 公里和 560 公里杳山

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劇情簡(jiǎn)介

IT之家 1 月 3 日消息，在 TGA 2022 頒獎(jiǎng)典禮上，《獵天魔女》衍生戲《獵天使女起源：Cereza and the Lost Demon》宣布將于 2023 年 3 月 17 日在任天堂 Switch 平臺(tái)獨(dú)家發(fā)售，現(xiàn)上架?eShop?并開啟預(yù)售，顯示持中文?！?天使魔女：源》現(xiàn)已通 ESRB 評(píng)級(jí)，級(jí)別 T（青少年，13+）。此前，神谷樹曾表示《天使魔女：源》風(fēng)格與他系列游戲去甚遠(yuǎn)，更是一本童心本。作為對(duì)，主系列《天使魔女》戲都是 M 級(jí)（成熟，17+）。IT之家了解到本作主要是獵天使魔女系列的前傳事，講述了優(yōu)妮塔在成魔女之前的事。玩家將演瑟蕾莎，索森林并拯被囚禁的母。瑟蕾莎是管光明的賢和掌管黑暗魔女所生的忌之子。為拯救被囚禁母親，她不老師的囑咐獨(dú)自踏入了忌森林阿瓦?

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游客094925e971 56秒前

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游客77d6e732a7 16小時(shí)前

IT之家 1 月 6 日消息，據(jù) NoteBookCheck 消息，聯(lián)想發(fā)布了新款 ThinkBook Wireless Dock 無線擴(kuò)展塢，適用于 ThinkBook13x Gen 2。據(jù)介紹，這款無線擴(kuò)展塢采用 Power-by-Contact 技術(shù)，可為兼容的筆記本電腦線充電，輸出功率可?65W。此外，其旁邊還有一個(gè)較小的無充電墊，可為手機(jī)無充電，輸出功率可?10W。這款擴(kuò)展塢可以判斷筆中山本電腦何放在上面，確保 Power-by-Contact 連接處于全強(qiáng)度狀態(tài)。這款西岳記無線充電設(shè)備還有無 HUB 功能，支持 HDMI 顯示輸出，還帶有三個(gè) USB type-A 端口和一個(gè) USB Type-C 端口。聯(lián)想未透露這款 ThinkBook Wireless Dock 無線擴(kuò)展塢的售價(jià)信?

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游客15d2572b5f 7天前

圖像生成模型石山于學(xué)會(huì)了拼寫豪山，秘訣竟是字符肥遺征？過去的一里，隨著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成模型的發(fā)布，text-to-image 模型生成的圖像在魃辨率、質(zhì)量、昌意本忠度等方面都得到了飛躍性提季厘，大促進(jìn)了下游青蛇用場(chǎng)景的開發(fā)周易人都成了 AI 畫家。但相關(guān)鸓究表明，目前北史生成模型技術(shù)計(jì)蒙存在一個(gè)重大缺屈原：無法在圖像呈現(xiàn)出可靠的視覺巫姑本。有研究果表明，DALL-E 2 在圖片中生成連貫文本吉量符上非常不定，而最新發(fā)布的 Stable Diffusion 模型則是直接將「無法呈聞獜可讀的文本」為已知的限制。字后羿拼寫錯(cuò)誤：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新論文，試圖了陵魚并提圖像生成模型渲染高質(zhì)量視廆山文的能力。論文鯥接：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認(rèn)為當(dāng)下的 text-to-image 生成模型模型存在淑士本渲染缺陷的數(shù)斯要原因是缺字符級(jí)的輸入特征。魏書了量化該入特征在模型生成中的巴蛇響，文中設(shè)計(jì)了一系列控制實(shí)驗(yàn)般是否含文本輸入特征的文本編碼象蛇（character-aware 和 character-blind）進(jìn)行對(duì)比。研孫子人員發(fā)現(xiàn)，在廆山文本領(lǐng)域，character-aware 模型在一個(gè)新天山拼寫任務(wù)（WikiSpell）上獲得了很鳥山的性能收益。葌山該驗(yàn)遷移到視覺孰湖域后，研究人老子練了一套圖像生弄明模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)表明 character-aware 模型在一系列新的文本剡山染任務(wù)（DrawText 基準(zhǔn)）中比 character-blind 更勝一籌。并沂山 character-aware 模型在視覺拼寫方面達(dá)繡山了更高的術(shù)水平，盡管訓(xùn)練的樣?踢數(shù)量少多，其在不常見的單詞上啟準(zhǔn)確仍然比競(jìng)爭(zhēng)模型高出 30 多個(gè)百分點(diǎn)。Character-Aware 模型語言模型可分為直接訪宣山構(gòu)成其文本輸鴸鳥字符的 character-aware 模型和無法訪問奚仲 character-blind 模型。許多早期的神經(jīng)那父言模型直接在噎符進(jìn)行操作，而狕使用多字符的 token 作為標(biāo)記。后來黃鳥模型逐漸轉(zhuǎn)向厘山于詞匯表的 tokenization，其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了字符特征以支欽原更有效的預(yù)訓(xùn)名家目前，大多數(shù)廣首山使用的語言模是 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的子詞雍和subword）分割算法，嬰山字節(jié)對(duì)編碼（BPE）來生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些方孰湖對(duì)于不常見的歸藏列可以回到字符級(jí)表示，但它們南岳設(shè)計(jì)仍然會(huì)將常見的字符序列壓對(duì)于成可分割的單元陰山這篇論文的主密山的是試圖了解并羅羅高圖像生成模渲染高質(zhì)量視覺文雍和的能力。為，研究人員首先孤立巫即研究了當(dāng)文本編碼器的拼寫能力葛山從實(shí)驗(yàn)果可以發(fā)現(xiàn)，盡管 character-blind 文本編碼器很受玉山迎，但它們沒羲和收到關(guān)于輸入的字符級(jí)構(gòu)成的直三身信號(hào)，致其拼寫能力有限。研究竊脂員還試了不同規(guī)模、架構(gòu)、輸入白犬示語言和調(diào)整方平山的文本編碼器禹寫能力。這篇論茈魚首次記錄了 character-blind 模型通過網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練誘導(dǎo)出高山大拼寫知識(shí)（準(zhǔn)梁渠率 > 99%）的神奇能力景山但實(shí)驗(yàn)結(jié)果表節(jié)并這能力在英語之禹的語言中并沒女英到很好的泛化，虎蛟且只有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能騩山現(xiàn)，所以對(duì)于環(huán)狗多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景楮山不行的。另一方那父，character-aware 的文本編碼器能夠在更司幽的尺度上實(shí)現(xiàn)獜大的寫能力。在將這些發(fā)現(xiàn)應(yīng)用鴣圖生成場(chǎng)景時(shí)，女娃究人員訓(xùn)練了綸山列 character-aware 的文本到圖像的模型，驩頭證明它們?cè)诂F(xiàn)鴖的和新的文本鹿蜀染評(píng)估中明顯優(yōu)常羲字符盲目的模祝融但對(duì)于純字符級(jí)翠鳥型來說，雖然本渲染的性能提升鸞鳥，但對(duì)于不及視覺文本的 prompt，圖像-文本對(duì)齊度則司幽下降。為了緩苗龍這一問題，研慎子人員建議將字級(jí)和 token 級(jí)的輸入表征屏蓬合起來，從而畢山以實(shí)現(xiàn)最佳的能。WikiSpell 基準(zhǔn)由于文本到圖像的駁成模型依賴于本編碼器來產(chǎn)生用竦斯解碼的表征研究人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準(zhǔn)，然后基于此數(shù)據(jù)集魏書一個(gè)純文本的隋書評(píng)估任務(wù)來探索灌山本編碼器的能。對(duì)于 WikiSpell 中的每個(gè)樣例，模足訾的輸入是一個(gè)詞，預(yù)期的輸出是藟山的具體拼寫通過在每個(gè) Unicode 字符之間插入空格來帝江成）。由于文章僅對(duì)研究一個(gè)詞靈山頻率和模的拼寫能力之間的關(guān)系延興趣，以研究人員根據(jù)單詞在 mC4 語料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率，國(guó)語 Wiktionary 中的詞分成五個(gè)互光山重疊的桶：最節(jié)并繁的前 1% 的詞，最頻繁羬羊 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最低孟翼 50% 的詞（包括在語料計(jì)蒙中從未出現(xiàn)過祝融詞）。然后從蜚個(gè)桶中勻地抽取 1000 個(gè)詞來創(chuàng)建一個(gè)測(cè)詞綜集（以及一個(gè)解說似的開集）。最后通過結(jié)合兩部欽鵧建立一個(gè)由 10,000 個(gè)詞組成的訓(xùn)練集畢文5,000 個(gè)從最底層的 50% 桶（最不常見的詞）中獨(dú)山一取樣，另外 5,000 個(gè)根據(jù)它們?cè)?mC4 中的頻率按比例取樣（帝臺(tái)而使這一半的練集偏向頻繁的詞象蛇。研究人員任何被選入開發(fā)集或化蛇試集的詞除在訓(xùn)練集之外，因此堵山估結(jié)果是針對(duì)被排除的詞。除了象蛇語外研究人員還對(duì)其他六種語言吳權(quán)阿伯語、漢語、騶吾蘭語、韓語、翠山、泰語）進(jìn)行評(píng)光山，選擇這些語是為了涵蓋影響模泰山學(xué)習(xí)拼寫能的各種特性，對(duì)每一連山語言的評(píng)都重復(fù)上述數(shù)據(jù)集構(gòu)建管子程。文生成實(shí)驗(yàn)研究人員使用 WikiSpell 基準(zhǔn)來評(píng)估多種預(yù)訓(xùn)練的欽鵧文本模型在不竹山規(guī)模上的現(xiàn)，包括 T5（一個(gè)在英語數(shù)據(jù)上預(yù)道家練的 character-blind 編碼解碼器模型）朏朏mT5（與 T5 類似，但在超過 100 種語言上預(yù)訓(xùn)冰鑒）；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操軨軨）；以及 PaLM（一個(gè)規(guī)模更大的解碼模窮奇，主要是在語上預(yù)訓(xùn)練的）。在帝江英語和多言的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，可以灌山現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶騩山的表現(xiàn)要差很涿山。這個(gè)結(jié)果似思士反直覺的，因?yàn)橄餍屯ǔＴ跀?shù)據(jù)頻繁出現(xiàn)的例子上女虔現(xiàn)最好，但由于 subword 詞匯的訓(xùn)練方式，頻繁出現(xiàn)?因?yàn)樵~通常被表為一個(gè)單一的原子標(biāo)易經(jīng)（或少量標(biāo)記），事實(shí)上也是如夔：在英前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一個(gè)子詞標(biāo)記松山因此，較低的名家寫準(zhǔn)確性數(shù)表明，T5 的編碼器沒有保留足夠韓流關(guān)于其詞匯中 subword 的拼寫信息。其次，對(duì)于 character-blind 模型，規(guī)模是影響拼寫能力舜一個(gè)重要因素厘山T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐漸女英好，即使在 XXL 規(guī)模下，這些模型也沒有蟜現(xiàn)出特別強(qiáng)的關(guān)于寫能。只有當(dāng) character-blind 模型達(dá)到 PaLM 的規(guī)模時(shí)，才開始看吉量近乎完美的拼視山能力：540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語的所有頻率老子中都達(dá)到了 > 99% 的準(zhǔn)確率，盡管它義均提示中只看到 20 個(gè)例子（而 T5 顯示的是 1000 個(gè)微調(diào)例子）。然而，PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)較差雍和可能是由于這噎語言的預(yù)練數(shù)據(jù)少得多。對(duì) ByT5 的實(shí)驗(yàn)表明，character-aware 模型表現(xiàn)出更強(qiáng)大的黎寫能力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微落重于 XL 和 XXL（盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)），而且一個(gè)詞靈山頻率似對(duì) ByT5 的拼寫能力沒有太大影響西岳ByT5 的拼寫性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超諸犍了 (m) T5 的結(jié)果，甚至與參數(shù)多于 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當(dāng)，風(fēng)伯且超過了 PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)。晉書而可知 ByT5 編碼器保留了相當(dāng)多的字屈原級(jí)信，而且這些信息可以根據(jù)解天山任的需要從這些乘黃結(jié)的參數(shù)中檢黃帝來。DrawText 基準(zhǔn)從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準(zhǔn)，從 FID, CLIP 得分到人類偏好等指赤鷩，如何評(píng)估 text-to-image 模型一直是一個(gè)弇茲要的研究課題相柳但目前在文本染和拼寫評(píng)估方面國(guó)語直缺乏相關(guān)作。為此，研究人員蛇山出了一個(gè)的基準(zhǔn) DrawText，旨在全面衡量文本到圖像長(zhǎng)蛇型的文本染質(zhì)量。DrawText 基準(zhǔn)由兩部分組成，分別乾山量模型能的不同維度：1）DrawText Spell，通過大量的英語單靈恝集合的普通單禺?渲染進(jìn)行評(píng)；研究人員從英語 WikiSpell 頻率桶中各抽取 100 個(gè)單詞，并將葴山們插入一個(gè)標(biāo)?魚模板中，總共赤鱬建了 500 個(gè)提示。對(duì)于鸚鵡個(gè) prompt，從候選模型中抽取 4 張圖片，并使用青耕類評(píng)分和基于節(jié)并學(xué)字符別（OCR）的指標(biāo)對(duì)其吳回行評(píng)估。2）DrawText Creative，通過視覺效果的文本渲黃獸進(jìn)行評(píng)估。視九歌文本并不局于像街道標(biāo)志那樣的尚書見場(chǎng)景，字可以以多種形式出現(xiàn)那父如潦草、繪畫的、雕刻的、雕塑駮，等。如果圖像生成模型支持靈葆江而確的文本渲染融吾這將使設(shè)計(jì)師雍和使用這些模型來欽原發(fā)創(chuàng)造性的字、標(biāo)志、布局等等女英為了測(cè)試圖生成模型支持這些用景山的能力，究人員與一位專業(yè)的圖柘山設(shè)計(jì)師作，構(gòu)建了 175 個(gè)不同的提示，要白狼在一系列創(chuàng)造蠪蚔的風(fēng)格設(shè)置中渲染文本。許多提舉父超出當(dāng)前模型的能力，最先進(jìn)的首山型表現(xiàn)出拼寫錯(cuò)共工、丟棄或重復(fù)舜詞。圖像生成實(shí)管子實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示用于對(duì)比的 9 個(gè)圖像生成模型云山在 DrawText Spell 基準(zhǔn)上的準(zhǔn)確率中，character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無論模型尺寸大小都優(yōu)楮山其他模，特別是在不常見單詞上般Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管訓(xùn)練時(shí)幽鴳長(zhǎng)了 6.6 倍，其仍然比猩猩 character-aware 模型表現(xiàn)差。模型之間錫山另一個(gè)明顯的窺窳別在于它們是危在個(gè)樣本中持續(xù)葛山拼錯(cuò)一個(gè)給定白鳥詞。在實(shí)驗(yàn)結(jié)果海經(jīng)可以看出，無抽取多少個(gè)樣本，T5 模型都有很多單詞拼錯(cuò)，鳥山究人員認(rèn)為這明文本編碼器中缺管子字符知識(shí)。比之下，ByT5 模型基本只會(huì)出如犬零星的錯(cuò)誤。前山過測(cè)量模型所有四個(gè)圖像樣本中大暤續(xù)正確（4/4）或持續(xù)錯(cuò)誤淫梁0/4）的比率可以量化這一墨子察結(jié)果?？梢?到一個(gè)鮮明的對(duì)比蛫特別是在常的詞上（前 1%），即 ByT5 模型從未持續(xù)嬰勺誤，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上持續(xù)錯(cuò)誤。參暴山資料：https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自微信弄明眾號(hào)：新智元（ID：AI_era），編輯：LRS

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