今天，根據(jù)新華網(wǎng)報道，中山大學(xué)的肖志勇博士與其研究團隊，在科研《Science Bulletin》2022年第四期上發(fā)布了論文，

　　根據(jù)論文描述，玉兔2號月球車在月球背面發(fā)現(xiàn)了大量厘米級直徑的透明玻璃球，從傳回的圖片來看，這些玻璃球整體呈半透明，且較為圓潤，與此前阿波羅號宇航員的發(fā)現(xiàn)有較大不同。

　　肖志勇團隊研究后認為，此類玻璃珠是貧鐵的斜長巖月殼在外來高速撞擊作用下，熔融物快速冷凝而形成的，因此它們記錄了重要的撞擊過程與撞擊歷史信息，是重要的科考采集目標白剛玉，。

　　據(jù)悉，的高速撞擊作用，是塑造月球地貌，影響月球地質(zhì)演化的主要因素之一，因此，通過對這些玻璃珠的研究，便能夠反推出月壤的物質(zhì)成分，并記錄月表撞擊的歷史。

　　同時，這些玻璃珠的形成過程，與在地球上發(fā)現(xiàn)的遠撞擊玻璃”（即玻璃）相似，這將證明遠撞擊玻璃是類地上撞擊事件的固有產(chǎn)物。

　　此外，此次發(fā)現(xiàn)也表明，月球斜長巖能夠適用于生產(chǎn)具有良好透光性能的玻璃，在未來著手月面建設(shè)時，這將成為一種重要生產(chǎn)資源。

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　　快科技12月15日，據(jù)外國報道稱，對于人類活動范圍越來越大，美國研究人員呼吁建立月球國家公園”。51年前的今天，12月15日5點54分，阿波羅17號的登月艙從月面發(fā)射，返航之旅，航天員GeneCernan和HarrisonSchmitt完成了人類最后一次載人登月。在工程高峰時期，參加工程的有2萬家企業(yè)、200多所大學(xué)和80多個科研機構(gòu)，總?cè)藬?shù)超過30萬人。

　　近日在全球規(guī)模最大的恐龍蛋化石遺址鄖陽恐龍蛋化石群國家地質(zhì)公園，聯(lián)合科研團隊在遺址一號館恐龍蛋化石露頭修復(fù)治理過程中，發(fā)現(xiàn)3枚結(jié)晶恐龍蛋化石，這是湖北首次發(fā)現(xiàn)結(jié)晶恐龍蛋化石。這3枚結(jié)晶恐龍蛋化石保存較為完整，呈扁圓形，大小與正常的恐龍蛋化石無異，它們與周邊28枚非結(jié)晶恐龍蛋化石，構(gòu)成一個31枚的蛋窩，展布于同一層面?？蒲袑＜以卩y陽青龍山發(fā)現(xiàn)的這3枚結(jié)晶恐龍蛋化石均處于原位埋藏和狀態(tài)，具有重要的研究價值。

　　日本航空研究開發(fā)機構(gòu)25日宣布，今年9月升空的小型登月探測器SLIM當天下午成功進入環(huán)月球運行軌道。SLIM將于2024年1月20日嘗試在月球表面著陸。7月，日本新型火箭埃普西隆S”的發(fā)動機在進行燃燒試驗時爆炸。

　　蕪湖的王先生在拆快遞時驚訝地發(fā)現(xiàn)兩個包裹里居然裝滿了現(xiàn)金，引起了廣泛關(guān)注。在警方的調(diào)查中，出了這起事件的，原來這些“現(xiàn)金”竟然是券，整個事件變成了一場烏龍。對于快遞行業(yè)言，加強管理和培訓(xùn)是必要的，以確保配送過程的準確性和安全性。

　　馬斯克日前在X平臺上發(fā)帖，重申了他讓人類成為多文明的夢想。馬斯克在一條紀念萊特兄弟實現(xiàn)人類首次動力飛行120周年的帖子下評論道:從第一次飛行到登陸月球只有66年，但距離上一次登月已經(jīng)過去了半個世紀。從2019年7月，SpaceX開展星艦原理樣機Starhopper”的首次試飛開始，馬斯克的星艦已經(jīng)爆炸了12次，但在成功飛臨火星之前，馬斯克還將會繼續(xù)炸火箭”。

　　快科技12月14日消息，懂車帝表示，冬測今日正式開始，并會在現(xiàn)場直播，而時間分為上下兩場。公告中顯示，本次冬測從7點開始，持續(xù)到12點，而下半場是從13點到16點，其確認到場企業(yè)、、行業(yè)機構(gòu)和用戶共計25組。之前，對于懂車帝冬測問界M7純電達成率墊底的測試，余承東在朋友圈了進行了回應(yīng)。從余承東在朋友圈的回應(yīng)表示，這是的測試，！科學(xué)?

　　大家對于康寧大猩猩玻璃應(yīng)該都不陌生了，在各大旗艦手機的玻璃面板和背板上都能見到它的身影，陪伴了整個智能手機的發(fā)展。據(jù)康寧中國號介紹，日前該公司重慶工廠已正式開始生產(chǎn)康寧大猩猩玻璃，標志著康寧抗損蓋板玻璃實現(xiàn)本地生產(chǎn)能力的一個關(guān)鍵里程碑。如今在手機上最常采用的是Victus2，抗刮擦和抗跌落性能都非常出色，實驗室數(shù)數(shù)據(jù)可以在80目砂紙模擬的混凝土表面，跌落高度達到一米，并保持完好無損。

　　當用戶在選擇互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的時候，往往態(tài)度會比較謹慎，擔心一旦金融陷阱，會承擔相對高額的利息，給自己造成不必要的損失。對比之下，擁有大量年輕人受眾的KOO錢包利息合理，能夠比較好的照顧到用戶的經(jīng)濟能力，堪稱年輕人的金融好幫手。近日，KOO錢包再次向用戶們介紹了其利息計算方式，并強調(diào)消費者在合理消費并按時還款的情況下，KOO錢包的利息不?

　　廣東肇慶發(fā)生了一起令人啼笑皆非的事件。一名男子王先生在泡制了兩年的藥酒后，驚訝地發(fā)現(xiàn)其中的海馬和海龍居然是塑料制成的。在保障自己的健康和安全的同時，消費者也應(yīng)當積極市場的良好秩序，共同打造一個安全、可靠的消費。

　　在眾多開源的大型語言模型中，如LLaMA、Falcon和Mistral等，大多數(shù)僅公開了特定組件，如最終模型權(quán)重或推理腳本。技術(shù)文檔通常集中在更廣泛的設(shè)計方面和基本指標上，了該領(lǐng)域的進展，因為訓(xùn)練方法的清晰度不足，導(dǎo)致團隊不斷努力訓(xùn)練過程的眾多方面。如果您喜歡他們的工作，不要忘記加入MLSubReddit、Facebook社群、Discord頻道和電子郵件通訊，以獲取最新的AI研究新聞和有趣的AI項目。

　　DiffusionLight是一項利用擴散模型在單張輸入圖像中估算照明效果的技術(shù)。它利用訓(xùn)練好的Stable Diffusion XL模型繪制一個鏡面反射球,然后將展開得到全景照明圖。該技術(shù)解決了現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法依賴有限HDR全景數(shù)據(jù)集導(dǎo)致在真實復(fù)雜場景下效果不佳的問題。關(guān)鍵創(chuàng)新在于發(fā)現(xiàn)了擴散噪聲圖和鏡面反射球生成質(zhì)量之間的關(guān)系,迭代生成高質(zhì)量鏡面球;以及通過LoRA 進行多訓(xùn)練,使LDR模型也可以輸出HDR格式。該技術(shù)可產(chǎn)生逼真的照明估計,特別適用于野外場景。

　　Rawbot是一個AI模型比較平臺，幫助用戶輕松比較不同AI模型，并發(fā)揮它們在項目中的全部潛力。用戶可以基于準確的并排比較來選擇最佳的AI模型。Rawbot與ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

　　Auto Seduction AI是一款智能約會助手，通過個性化消息和完美的對話開場白，幫助用戶每周獲得1至4次約會。其獨特的照片智能分析功能可以創(chuàng)建令人著迷的對話開場白玻璃珠，幫助用戶獲得更多的約會回應(yīng)。用戶可以使用其自動化的冷讀、輕微調(diào)情、邀約等功能，平均只需4-6條消息就能成功安排一次約會。該產(chǎn)品支持多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語、意大利語、俄語和印地語。

　　Resume Revival是一款免費在線AI簡歷生成器，利用ChatGPT技術(shù)提供最高質(zhì)量的簡歷和求職信創(chuàng)建。產(chǎn)品功能包括AI驅(qū)動的簡歷和求職信生成、技能缺口分析、廣泛的定制選項以及職業(yè)拓展。用戶可以使用直觀的在線平臺免費增職申請。

　　該代碼倉庫包含從合成圖像數(shù)據(jù)(主要是圖片)進行學(xué)習的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三個項目。這些項目研究了如何利用文本到圖像模型生成的合成圖像數(shù)據(jù)進行視覺表示模型的訓(xùn)練,并取得了非常好的效果。

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　　vx.dev是一個開源的v0.dev替代品。它具有以下優(yōu)點: - 低成本:通過提示工程技術(shù),可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供開源的提示,可以根據(jù)需求定制UI組件或代碼風格 - GitHub無縫集成:生成的代碼存儲在GitHub上,內(nèi)置版本控制、代碼審查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根據(jù)事先定義好的提示來生成代碼。主要成本在于輸入和補全的標記數(shù)量。提示存儲在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo圖表的指令。通過刪除不需要的組件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以輕松定制。用戶可以基于現(xiàn)有提示進行修改,使用其他UI庫或調(diào)整代碼風格。生成的代碼存儲在GitHub上,擁有版本控制、協(xié)同等特性。私有倉庫可以生成結(jié)果的可見性。

　　Lampi 是一款由 AI 驅(qū)動的安全平臺，可在您完全控制的前提下進行廣泛的搜索，并生成基于知識的內(nèi)容。Lampi 旨在確保您的數(shù)據(jù)保持私密和在您的控制之下。產(chǎn)品定價和詳細信息請訪問網(wǎng)站。

　　AnyChat是一款A(yù)I助手應(yīng)用，通過使用AI完成任務(wù)和回答問題來提高工作效率。用戶可以通過AnyChat執(zhí)行各種任務(wù)，如搜索、生成文檔、回答問題等。通過AnyChat，用戶可以優(yōu)化工作流程，提高工作效率。

　　Kin是您私人生活的AI助手。它具有無限的耐心、同情心和專業(yè)知識，并全天候為您提供支持。Kin建立在語義和情節(jié)記憶之上，能夠深入了解您，同時注重隱私和安全。它通過本地存儲、自主數(shù)據(jù)控制以及邊緣機器學(xué)習等技術(shù)，保障您的數(shù)據(jù)安全。Kin還提供任務(wù)管理、優(yōu)先級組織、時間優(yōu)化等功能，可幫助您更好地利用時間。Kin目前處于測試階段，正在接受早期訪問請求。

　　FreeInit是一個簡單有效的方法,用于提高視頻生成模型的時間一致性。它不需要額外的訓(xùn)練,也不引入可學(xué)習的參數(shù),可以很容易地在任意視頻生成模型的推理時集成使用。

　　Discoze是一個通過AI孿生模型實現(xiàn)社交發(fā)現(xiàn)和交流的APP。用戶可以創(chuàng)建自己的AI孿生,使其學(xué)習并模仿自己的語音、照片和個性。其他用戶可以通過AI孿生模型進行交流,從而快速發(fā)現(xiàn)共同語言的朋友。Discoze實現(xiàn)了零等待時間的社交,用戶可以隨時通過AI孿生開始交流。

　　ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一個模型，可以使用轉(zhuǎn)換器架構(gòu)在2D RGB圖像和3D點云上進行分割和標記。它通過在2D視圖內(nèi)和3D視圖之間交替融合信息來區(qū)分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D實例分割基準上實現(xiàn)了最先進的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上實現(xiàn)了競爭性能。當使用來自3D網(wǎng)格的采樣點云代替的3D點云時，它超過了以往所有的作品。作為可指導(dǎo)的具體化代理架構(gòu)中的3D引擎時，它在TEACh對話動作基準上樹立了新的最先進水平。我們的代碼和檢查點可以在項目網(wǎng)站找到。

　　LLM Augmented LLMs通過將現(xiàn)有基礎(chǔ)模型與更具體的模型進行組合，實現(xiàn)新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之間的交叉注意力，以組合它們的表示并實現(xiàn)新的能力。其顯著特點包括：（i）通過“重用”現(xiàn)有LLMs以及少量額外參數(shù)和數(shù)據(jù)，在新任務(wù)上擴展LLMs的規(guī)模；（ii）保持現(xiàn)有模型權(quán)重不變，因此保留現(xiàn)有的能力；（iii）適用于不同的領(lǐng)域和設(shè)置。實驗證明，將PaLM2-S與在低資源語言上訓(xùn)練的較小模型進行增強，在諸如翻譯成英語和低資源語言的算術(shù)推理等任務(wù)上，結(jié)果絕對改善了高達13%。類似地，當PaLM2-S與特定于代碼的模型進行增強時，在代碼生成和解釋任務(wù)上，相對于基礎(chǔ)模型，我們看到了高達40%的改進，與完全微調(diào)的對應(yīng)模型不相上下。

　　這款產(chǎn)品是一種3D GAN技術(shù)，通過學(xué)習基于神經(jīng)體積渲染的方法，能夠以前所未有的細節(jié)解析細粒度的3D幾何。產(chǎn)品采用學(xué)習型采樣器，加速3D GAN訓(xùn)練，使用更少的深度采樣，實現(xiàn)在訓(xùn)練和推斷過程中直接渲染完整分辨率圖像的每個像素，同時學(xué)習高質(zhì)量的表面幾何，合成高分辨率3D幾何和嚴格視角一致的圖像。產(chǎn)品在FFHQ和AFHQ上展示了最先進的3D幾何質(zhì)量，為3D GAN中的無監(jiān)督學(xué)習建立了新的標準。

　　Dreamy.ai是一個人工智能驅(qū)動的虛擬聊天平臺。用戶可以與逼真的虛擬角色進行沉浸式對話,實現(xiàn)角色扮演和交流。平臺提供自定義人工智能女友、選擇不同人物形象與個性,打造獨一無二的虛擬伴侶。核心功能有自然語言處理、情感計算等AI技術(shù),可實現(xiàn)自主對話和互動。優(yōu)勢是個性化體驗強,可提升用戶想象力與情感聯(lián)系。定位虛擬娛樂、陪伴市場。

　　3D Fauna是一個通過學(xué)習 2D 網(wǎng)絡(luò)圖片來構(gòu)建三維動物模的方法。它通過引入語義相關(guān)的模型集合來解決模型泛化的挑戰(zhàn)，并提供了一個新的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。在推理過程中，給定一張任意四足動物的圖片，我們的模型可以在幾秒內(nèi)通過前饋方式重建出一個有關(guān)聯(lián)的三維網(wǎng)格模型。

　　LLaMA Pro 是一種用于大規(guī)模自然語言處理的模型。通過使用 Transformer 模塊的擴展，該模型可以在不遺忘舊知識的情況下，高效而有效地利用新語料庫來提升模型的知識。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任務(wù)、編程和數(shù)學(xué)方面都表現(xiàn)出色。它是基于 LLaMA2-7B 進行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指導(dǎo)類模型（LLaMA Pro-Instruct）在各種基準測試中均取得了先進的性能，展示了在智能代理中進行推理和處理各種任務(wù)的巨大潛力。該模型為將自然語言和編程語言進行整合提供了寶貴的見解，為在各種中有效運作的先進語言代理的開發(fā)奠定了的基礎(chǔ)。

　　QAnything是一個支持任意文件格式和數(shù)據(jù)庫的本地知識問答系統(tǒng),可以簡單地導(dǎo)入任意本地存儲的各種格式的文件,并得到準確、快速、可靠的問答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、圖片(jpg、png等)、網(wǎng)頁鏈接等,后續(xù)會持續(xù)新增支持的格式。QAnything具有數(shù)據(jù)安全性,支持斷網(wǎng)安裝使用;支持中英文跨語言問答;支持海量數(shù)據(jù)問答,解決大規(guī)模數(shù)據(jù)檢索退化問題;直接可用于企業(yè)應(yīng)用的高性能產(chǎn)品級系統(tǒng);一鍵安裝部署,開箱即用的用戶友好體驗;支持多知識庫問答等功能。

　　Instruct-Imagen是一個多模態(tài)圖像生成模型，通過引入多模態(tài)指令，實現(xiàn)對異構(gòu)圖像生成任務(wù)的處理，并在未知任務(wù)中實現(xiàn)泛化。該模型利用自然語言整合不同的模態(tài)（如文本、邊緣、風格、主題等），標準化豐富的生成意圖。通過在預(yù)訓(xùn)練文本到圖像擴散模型上進行兩階段框架的微調(diào)，采用檢索增強訓(xùn)練和多樣的圖像生成任務(wù)微調(diào)，使得該模型在各種圖像生成數(shù)據(jù)集上的人工評估結(jié)果表明，其在領(lǐng)域內(nèi)與先前的任務(wù)特定模型相匹配或超越，并展現(xiàn)出對未知和更復(fù)雜任務(wù)的有希望的泛化能力。