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面对全球气候挑战,美国NOAA数据显示近年来每年发生至少10起损失超10亿美元的天气灾害。Tomorrow.io公司开发了微波探测卫星星座,采用多光谱成像、高分辨率成像、无线电掩星、合成孔径雷达等五种数据技术,构建首个商业化大气3D研究架构。该项目旨在解决全球覆盖数据不足问题,提供更精确的天气预报和灾害预警能力。
加州大学圣克鲁兹分校研究团队创建了包含150万高质量样本的GPT-IMAGE-EDIT-1.5M图像编辑数据集,通过利用GPT-4o优化现有数据质量,使开源AI模型在多项测试中达到接近GPT-4o的性能水平,在GEdit-EN测试中获得7.24分的突破性成绩,显著缩小了开源与商业模型的差距,为AI图像编辑技术的民主化奠定了基础。
本文深入分析OpenAI新发布的ChatGPT学习模式背后的自定义指令机制。学习模式通过教育专家协作制定的自定义指令,引导AI采用循序渐进的教学方式,而非直接给出答案。文章将自定义指令分为五个部分:总体目标、严格规则、行动指南、语调方法和重点强调。这些指令体现了优秀的提示工程技巧,可应用于其他AI场景。作者强调自定义指令的强大功能,建议用户通过分段结构化方式制定指令,并进行充分测试和调试以确保效果。
这项由清华旗下奇虎科技等机构联合开发的研究,提出了ForCenNet前景中心网络来解决手机拍摄文档变形问题。与传统均匀处理方法不同,该系统重点关注文档中的关键信息区域如文字和表格线条,采用创新的前景分割、掩码引导和曲率一致性优化技术,在四个主流数据集上达到最优性能,为移动文档数字化提供了高效解决方案。
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