我的电视·〇 自定义视频源

我的电视·〇 自定义视频源 我的电视·〇 是一个新的项目，是一个可以自定义视频源的电视网络视频播放软件。可能，我们有自己的视频源，只需要一个电视上的播放器。可能，我们的家庭团聚视频、结婚视频、孩子满月视频、萌宠活动视频等生活视频，希望能在电视上本地播放。这就是 我的电视·〇 的初衷。〇是开始，是无限可能··· 清爽版 #Android #我的电视 #视频源 #tv 免费资源频道：@ZYPD123 全网搜索群:@soso_Group

ℹWindows 11 明年将让用户自定义开始功能表，显示更多应用与推荐项目#ClaireC

ℹWindows 11 明年将让用户自定义开始功能表，显示更多应用与推荐项目#ClaireC 当你将电脑升上 Windows 11 时会注意到有两个主要的变化，首先是开始功能表显示的位置改为置中而非过去的置左，第二个也是最明显的，那...

Turbo Play 是一款多媒体文件编辑工具，可以对图片、视频、音频进行编辑，功能非常丰富，基本上日常需要用来编辑多媒体文件的

Turbo Play 是一款多媒体文件编辑工具，可以对图片、视频、音频进行编辑，功能非常丰富，基本上日常需要用来编辑多媒体文件的功能都有，非常方便。 $15.99→0，截止时间：2023 年 1 月 13 日 16 时 | #软件 #工具

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模型，随时查询文档库给出相关回答，实现了完整的RAG工作流程：从文档的切分、embedding到会话记录管理、查询优化、上下文检索以及增强生成，可帮助开发者快速构建自己领域的问答系统，也支持迁移现有基于OpenAI API的应用 |

Andrej Karpathy 提出了一个工作流希望自动将长视频内容转换为带对应示例的播客文章。现在虽然也有一些类似工具但是都做

Andrej Karpathy 提出了一个工作流希望自动将长视频内容转换为带对应示例的播客文章。现在虽然也有一些类似工具但是都做的不好。 同时他还把前几天自己的视频教程转成了文字内容，觉得视频太浪费时间的可以看文本。 AK 设想的完整工作流： 一个有趣的大语言模型 (Large Language Model) 挑战是：将我的2小时13分钟的分词器视频转换成一本书的章节（或者博客文章）形式，专门讨论分词。具体步骤如下： 为视频添加字幕或解说文字。 将视频切割成若干带有配套图片和文字的段落。 利用大语言模型的提示工程技术，逐段进行翻译。 将结果输出为网页形式，其中包含指向原始视频各部分的链接。 从更广泛的角度来看，这样的工作流程可以应用于任何视频输入，自动生成各种教程的“配套指南”，使其格式更加便于阅读、浏览和搜索。这听起来是可行的，但也颇具挑战。 LLM Tokenization课程文字版本：

15 号发布的一个大世界模型，感觉像是一个带视频生成的多模态模型，也挺厉害了，跟 Gemini 1.5 Pro 的能力差不多了。

15 号发布的一个大世界模型，感觉像是一个带视频生成的多模态模型，也挺厉害了，跟 Gemini 1.5 Pro 的能力差不多了。 支持 100 万上下文的文本检索，可以分析超过 1 小时的视频，支持视频生成和图片生成。 模型介绍： 我们创建了一个包含多样视频和书籍的大型数据集，运用了 RingAttention（环形注意力）技术来高效训练长序列，并逐步将上下文大小从4千扩展至100万个标记。 本文的主要贡献包括：(a) 构建了具有最大上下文大小的神经网络：我们训练了一个在处理长视频和语言序列方面具有前所未有的大上下文规模的 Transformer（变换器），在复杂的检索任务和长视频理解方面设立了新的标准。 (b) 提出了克服视觉-语言训练挑战的多种解决方案，包括使用遮蔽序列打包技术混合不同长度的序列、通过损失加权平衡语言和视觉的重要性，以及为长序列对话创建由模型生成的问答数据集。 (c) 实现了一种高度优化的训练方案，结合了 RingAttention、遮蔽序列打包等关键特性，适用于数百万长度的多模态序列。 (d) 完全开源了一系列拥有70亿参数的模型家族，能够处理长达100万标记以上的长文本文档（LWM-Text, LWM-Text-Chat）和视频（LWM, LWM-Chat）。 这项工作为在大规模的长视频和语言数据集上训练，进而理解人类知识和多模态世界，以及开发更广泛的AI能力铺平了道路。 项目页面：