你谷歌Bard来了
MJJ快冲(小号也冲)搞不好又是黄牛的天下🤣
无痕迹非国区代理
快快加入等候名单
使用美国IP一次性过,建议选非洛杉矶常用节点都能一次性过。有多少个Gmail就全都加进去。别嫌弃🤣
新发现:手机端放宽了Gmail注册不需要电话流程🤩
已知部分地区套WARP也可以申请过预计审查机制和OpenAI类似
暂不支持 workspace 付费用户🌚
https://bard.google.com/
#GPT #Google_AI #Bard
MJJ快冲(小号也冲)搞不好又是黄牛的天下🤣
无痕迹非国区代理
快快加入等候名单
使用美国IP一次性过,建议选非洛杉矶常用节点都能一次性过。有多少个Gmail就全都加进去。别嫌弃🤣
新发现:手机端放宽了Gmail注册不需要电话流程🤩
已知部分地区套WARP也可以申请过预计审查机制和OpenAI类似
暂不支持 workspace 付费用户🌚
https://bard.google.com/
#GPT #Google_AI #Bard
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如果2FA没有备份那就真没有
只能看对应商户只否有申述找回功能
有强迫症最好做冷热备份。避免出事。刚好近期更新了账号备份功能,以后就可以像便签那样恢复了(也不安全目前还未加密,本地还是可以抓取)
https://hostloc.com/thread-1164499-1-1.html
2FA只是一道登陆屏障,2步验证。并不代表安全可靠的密码。你的密码和Cookies被盗了2FA也是无济于事。
#Google #2FA
Google Authenticator Apple store
Google Authenticator play 安卓商店
Chrome Firefox Edge Safari适配的2FA(可同账号一起备份)
只能看对应商户只否有申述找回功能
有强迫症最好做冷热备份。避免出事。刚好近期更新了账号备份功能,以后就可以像便签那样恢复了(也不安全目前还未加密,本地还是可以抓取)
https://hostloc.com/thread-1164499-1-1.html
2FA只是一道登陆屏障,2步验证。并不代表安全可靠的密码。你的密码和Cookies被盗了2FA也是无济于事。
#Google #2FA
Google Authenticator Apple store
Google Authenticator play 安卓商店
Chrome Firefox Edge Safari适配的2FA(可同账号一起备份)
Hostloc
出大事了,手机丢失,手机上有大量F2A!-美国VPS综合讨论-全球主机交流论坛 - Powered by Discuz!
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Forwarded from Garyの梦呓 (Gary です)
Google 的文本 -> 音乐生成模型 MusicLLM 可以预约惹
https://aitestkitchen.withgoogle.com/experiments/music-lm
可能不会发邮件,可以再次登录网站康康
———
有没有试用了d群友说说咋样👀
#AI #Google #Text2Music
https://aitestkitchen.withgoogle.com/experiments/music-lm
可能不会发邮件,可以再次登录网站康康
———
有没有试用了d群友说说咋样👀
#AI #Google #Text2Music
🐳5🤩1
Forwarded from Solidot
Bard 改名 Gemini
2024-02-09 00:07 by 通往宇宙之门
搜索巨人热衷于改名,现在它的生成式 AI 聊天机器人从 Bard 改名为 Gemini。相比 OpenAI 的 ChatGPT,Gemini 和 Bard 一样都不是那么容易与 AI 联系起来。相比 OpenAI 的免费版 GPT-3.5 和付费版 GPT-4(或 ChatGPT 和 ChatGPT Plus),Gemini 的付费版叫 Gemini Advanced,用户可以访问 Pro 1.0 和 Ultra 1.0——其中 Ultra 1.0 是类似 GPT-4 的大模型的首个版本,而 Pro 1.0 是类似 GPT-3.5 的规模较小的模型的首个版本。
https://blog.google/products/gemini/bard-gemini-advanced-app/
#Google
2024-02-09 00:07 by 通往宇宙之门
搜索巨人热衷于改名,现在它的生成式 AI 聊天机器人从 Bard 改名为 Gemini。相比 OpenAI 的 ChatGPT,Gemini 和 Bard 一样都不是那么容易与 AI 联系起来。相比 OpenAI 的免费版 GPT-3.5 和付费版 GPT-4(或 ChatGPT 和 ChatGPT Plus),Gemini 的付费版叫 Gemini Advanced,用户可以访问 Pro 1.0 和 Ultra 1.0——其中 Ultra 1.0 是类似 GPT-4 的大模型的首个版本,而 Pro 1.0 是类似 GPT-3.5 的规模较小的模型的首个版本。
https://blog.google/products/gemini/bard-gemini-advanced-app/
研究人员发现土卫六(Titan)上的波浪活动可能足以侵蚀湖泊和海洋的海岸线。麻省理工学院(MIT)的地质学家通过模拟显示,波浪是土卫六海岸线形态变化的主要原因。虽然这些结果尚未得到直接观测的证实,但他们指出波浪是最可能的侵蚀机制。该研究有助于了解土卫六的气候和风力,并可能对地球海岸线管理提供新的见解。
https://phys.org/news/2024-06-titan-strong-erode-coastlines-lakes.html#google_vignette
phys.org
Researchers find wave activity on Titan may be strong enough to erode the coastlines of lakes and seas
Titan, Saturn's largest moon, is the only other planetary body in the solar system that currently hosts active rivers, lakes, and seas. These otherworldly river systems are thought to be filled with liquid ...
🔥1
Forwarded from Solidot
Google TurboQuant AI 压缩算法大幅减少大模型内存使用
2026-03-29 19:05 by 人猿泰山之英雄归来
Google 研究院发布了压缩算法 TurboQuant,能在大幅减少大模型内存占用的同时提高速度和维持精度。TurboQuant 旨在减小键值缓存的大小,被称为是储存重要信息减少再计算的“数字查找表(digital cheat sheet)”。大模型并不理解任何东西,它通过映射词元文本语义的向量去模拟对事物的理解。大模型的向量通常使用 XYZ 坐标进行编码,而实现 TurboQuant 压缩的系统将向量转换为笛卡尔坐标系的极坐标,向量被简化为两类信息:半径(核心数据强度)和方向(数据含义)。如果使用 XYZ 坐标编码向量,那么特定位置可以编码为“向东走 3 个街区,向北走 4 个街区”,采用笛卡尔坐标编码向量,那么同样的信息编码为“沿 37 度方向走 5 个街区” ,简化了空间节省了计算。Google 的早期测试显示,TurboQuant 在部分测试中实现了 8 倍的性能提升,内存占用减少到原来的六分之一,同时质量没有损失。实现 TurboQuant 算法将有助于降低 AI 模型的运行成本和内存占用,但也可能推动更复杂模型的出现,因此对将降低内存价格可能没有什么效果。
https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/
https://arxiv.org/abs/2504.19874
#Google
2026-03-29 19:05 by 人猿泰山之英雄归来
Google 研究院发布了压缩算法 TurboQuant,能在大幅减少大模型内存占用的同时提高速度和维持精度。TurboQuant 旨在减小键值缓存的大小,被称为是储存重要信息减少再计算的“数字查找表(digital cheat sheet)”。大模型并不理解任何东西,它通过映射词元文本语义的向量去模拟对事物的理解。大模型的向量通常使用 XYZ 坐标进行编码,而实现 TurboQuant 压缩的系统将向量转换为笛卡尔坐标系的极坐标,向量被简化为两类信息:半径(核心数据强度)和方向(数据含义)。如果使用 XYZ 坐标编码向量,那么特定位置可以编码为“向东走 3 个街区,向北走 4 个街区”,采用笛卡尔坐标编码向量,那么同样的信息编码为“沿 37 度方向走 5 个街区” ,简化了空间节省了计算。Google 的早期测试显示,TurboQuant 在部分测试中实现了 8 倍的性能提升,内存占用减少到原来的六分之一,同时质量没有损失。实现 TurboQuant 算法将有助于降低 AI 模型的运行成本和内存占用,但也可能推动更复杂模型的出现,因此对将降低内存价格可能没有什么效果。
https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/
https://arxiv.org/abs/2504.19874
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