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Distil-Whisper:让语音识别的速度提高 5.8 倍,参数减少 51%,准确度保持在 99%。 Whisper 在语音识别方面表现卓著,但是它有一个明显的缺点:训练出来的小模型支持的语言比较少,而大模型推理速度又很慢。如果你有海量的数据需要处理,或者对实时性要求略高,那使用 Whisper 可能会让你比较头疼。 你可以使用工程手段来加速推理,例如将语音分片后并发处理然后合并结果,但这里涉及到本地计算资源瓶颈的问题,以及合并分片时容错处理的问题,工程复杂度比较高。 《Distil-Whisper: Robust Knowledge Distillation via Large-Scale Pseudo Labelling 》, Whisper 的 Large-v2 model 生成了一系列的 soft targets(也就是概率分布),然后复制 Whisper 网络的第一层和最后一层解码器,最后生成了一个更小、更快效果更好的蒸馏模型 Distil-Whisper。论文数据写的是:速度提高了 5.8 倍,参数减少了 51%,准确度保持在 99%。 这个模型的效果之所以不错,主要还是得益于训练数据的完备,它结合了九个公开可用的语音识别数据集,合并后包含 21170 小时的语音数据,涵盖超过 18260 名说话者和 10 个不同的领域;自从 Whisper 大力出奇迹(它从互联网爬取了 68w 小时的数据,未公开)以后,相信后续语音领域的论文都会配置更庞大的数据集。 Distil-Whisper 目前开源在 Hugging Face 上,模型地址: Demo: Demo 会把模型下载到本地,然后通过 WebGPU 直接在网页上跑起来,测试了下效果,还是挺不错的。 目前仅支持英文,如果想让它支持中文,需要使用同样海量的中文语料数据,重新做一次知识蒸馏,但我觉得即便是这样做,效果也不一定好,因为 Whisper 本身对中文、韩语等支持就不太优秀,这个信息可以从 Whisper 的论文中找到数据支撑。 下面这个视频是 Whisper 和 Distil-Whisper 的对比效果:

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太牛X了!作为 0 代码基础小白,只用 10 分钟做出这个粒子星球真人手势互动交互!✨ 只要你手指动一下,星球就可以随之舞动,并且不同大小的粒子还能分散开来。 这简直太惊艳了,不愧是逆天的 Gemini 3 接下来,我来告诉大家该如何打造属于你自己的粒子星球交互视频 1️⃣ 首先登陆 Gemini 3,选择 Canvas ,不要选 AI studio, 因为默认使用 react,其实对小白没那么友好 2️⃣ 第二步,输入prompt 以下是我用的prompt,你也可以按照你的需求修改prompt,第一段提示词不要轻易修改,因为这是我们这次制作使用的工具 create a webapp using wanilla js, html, css, modern threejs, mediapipe. 如果 medispipe 来自CDN,要用常规的 方式引入变量 用 Wanilla JS、html、css、modern threejs、mediapipe 创建网页应用。如果 medispipe 来自 CDN,要用常规的 方式引入变量 画面中是由大量球形小的粒子构成的一个绚烂的橙色的星球,星球球面应该是显现出来(可能在球面聚集了更多的粒子)。周围环绕着白色的粒子,构成星球的两层环绕型环。粒子要很大很亮。 摄像头的中心一直对着星球的中心,可以通过用户的手势控制摄像头,用户旋转手的时候,摄像头会随之旋转,就像星球在同步的顺时针或逆时针旋转;当握拳并拉远摄像头的时候,相机会较快远离星球,速度先慢后快,而当5指张开并靠近摄像头的时候,摄像头会快速靠近星球,速度先快后慢(摄像头距离星球的中心有个最小距离)。 3️⃣ 第三步,等待代码生成,此时会弹出需要申请打开摄像头捕捉你的动作,需要通过 等待一定时间,Magic Time!🪄 点击切换到预览,你就可以拥有属于自己的星球收拾互动啦! 4️⃣ 如果你想要在独立的网站玩这个交互的话,直接在新建一个文件命名 index.html 然后把代码全部复制进去,随后拖拽到你的浏览器,属于你和女神全凭的交互内容就出现啦! 赶紧的,大家玩起来吧,可以看看圣诞节🎄给女神们送上这个惊喜啦!#vibecoding

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MiMo推出1000 Token/s超高速模型|体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本,能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。 同时,这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿(1T)参数模型。 藏师傅提前试了一下,做了三个测试,确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下,我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整,虽然第一次实践时出了一些小问题,但在跟他沟通修改建议后,非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下:思考的 TPS:804 Token/s,峰值速度:810 Token/s,首次响应时间:4.71 秒。 第二个测试给了一个官网,其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多:峰值达到了 1426 Token/s,首次响应只用了 0.83 秒,在 32 秒内输出了 25624 个 Token,总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果:地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好,整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细,还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s,首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示,会显示相关信息 在流式输出的情况下,当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时,那种场景还是比较震撼的 之前的这些(比如说 Groq 之类的)超高速推理方案,在模型能力或者是整体水平上都会有所下降,但是 MiMo 这个在测试的时候,我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务,比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下,模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率: 如果一个任务预估一分钟完成,你就会盯着它直到结束,然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成,你可能就会去干别的事,然后再回来看,难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果,想象一下,如果同时启动一两百个 Sub-Agent,在模型能力没有衰减的前提下,速度提高 10 倍,体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来,优化一下成本,让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型

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《精通 Pendle 系列》 之〝早买YT是否有优势❓” ❓“如果以同样多的入场本金、买入的YT利率相同,那是不是无论任何时间入场,最终到期挖到的积分是否一样多?” 看答案之前,先想想一分钟吧 … … 这系列是给已经懂YT原理、已经有一些操作YT经验的 不然,最好还是先看Pendle网站教育专区的「新手入门」 回来看答案 首先,理论上,的确是:“在不考虑滑价和费用之下,并假设任何时候挖的积分权益都一样的前提下”,那么,“同一个入场金额、同一个入场的implied APY利率、最终挖到到期的积分/收益是一样的” 这是因为随著时间越接近到期日,YT 有效杠杆会一直上升:在同一个implied APY之下,一个月前100元可能买到2000个YT,今天可能就买到5000个了。时间虽然少了,但YT数量上升,刚好互相抵消 (同一个implied利率之下) 那是不是 早买YT还是迟买YT 都完全一样? 那又不然 你回看我上面那段文字,里面已经有好几个假设了… 早买YT的*可能*优势包括: 1️⃣空投或快照可能早于到期日发生 2️⃣一些项目可能给早期用户或给早期YT更多bonus,例如更高的积分乘数(如之前Resolv、或最近的Terminal的池子) 3️⃣末期的池子通常滑价很大(因为末日期权效应、杠杆上千倍) 4️⃣有些池子设有TVL上限,迟来者未必能买到 5️⃣过去经验通常较多人冲头矿挖LP时池子的利率比较倾向下跌 迟买YT的*可能*优势: 1️⃣ 较后期你对项目的表现、估值、是否有延迟TGE倾向等有更多了解 2️⃣ 较后期你对项目的积分通胀(参与人数/总积分是否太高)有更多了解 3️⃣ 较后期你对市场的定价也较好的理解 4️⃣ 越迟入场、越能避免遇上活动期间市况由牛转熊 5️⃣.YT后期有越来越高的杠杆效果,虽然同一本金同一利率的最终效果一样,但杠杆较高时,容许你比早期參與者以更小的本金参与,就像买彩票的效果 其他考虑因素: * 不同时间因为池子的流动性、或Pendle的收费水平也可能不同,影响买卖成本 暂时写到这里 大家有想法的话,也可以补充或发问~ Pendle Intern Pendle TN | PendleBoros Yoko | Pendle RightSide 🙏

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21,585 просмотров • 1 год назад

早上Claude Fable 5 蹬的一滴都不剩了,模型很强,那为啥消耗这么快呢?到底值不值呢?具体适合什么场景呢? 我在等额度的同时,发现了ZenMux 也上了Claude Fable 5 ,于是做了个与opus 4.8的测评,他家的数据也比较完整便于我后续分析 测评最终效果见视频:opus 4.8 还不错,但是仔细看就会发现Claude Fable 5 的强大,更加生动,自然效果更明显,加分项完成的也更多 再对比模型具体指标: Claude Fable 5 耗时: 110.44s 输入 2798 输出: 10322 Claude Opus 4.8 耗时: 68.36s 输入: 2798 输出: 6100 所以你会发现 Fable 5 输出token 也是两倍 也就是说fable 5 话更多,耗时更长,而token 单价fable 5 也是opuse 的两倍,所以一般任务上整体花费可能远不止两倍了,性价比上还是4.8更高 但是效果上毫无疑问Fable 5 会好一些。 要追求极致的效果和复杂任务可能Fable 5 更好,一般任务还是老老实实Opus 4.8 或者4.6吧 评论区附赠:如何最大限度发挥Fable 5 Fable 5 本身也是针对最艰巨的任务而打造,其他模型搞不定的可以考虑再上Fable 5 ,所以这么看其实按量比较合适 而ZenMux 目前刚好推出限时充值返赠活动: 充 20 美元 送 10 美元 充 50 美元 送 30 美元 活动限时一周,每位用户限享一次,先到先得。 想要尝鲜新模型的朋友,可以考虑下ZenMux 或者6/22 后claude code 订阅不给用 Fable 5 了,那也可试下ZenMux

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