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RustGPT是一个基于Rust和HTMX构建的WebChatGPT克隆。Rust作为一种安全性较高的编程语言，为RustGPT提供了更好的性能和更高的安全性鸿博体育。通过这些功能，RustGPT重新定义了Web开发，将Rust的强大力量与简便性相融合，为Rust爱好者和Web开发人员提供了一个全新的探索空间。
这是一个简单的应用程序，可将截图转换为HTML/TailwindCSS。它利用GPT-4Vision生成代码，并使用DALL-E3生成类似的图像。用户还可以通过GitHub上的issue或Twitter提供反馈、功能请求和报告bug。
HTX，加密行业最老牌的交易所之一，浮沉十年，如今全面聚焦于如何实现第二春。答案也非常简单，即回归加密行业的初心，让每个人、每个普通散户重新掌握加密资产的财富辐射，摆脱巨鲸、大户割割不休的混沌局面鸿博体育，从中走出不同于以往的新发展思路。HTX，正在浴火重生。
12月1日，HTX全球顾问委员会成员、TRON创始人孙宇晨受邀出席亚洲NFT盛会NFTTaipei，并以《数字、人文、艺术的交汇点》为主题进行线上演讲，分享了其对NFT市场的独到见解。HTX作为全球顶级的加密货币交易所之一，持续关注NFT市场动态，以推动数字经济的创新发展，并为用户提供丰富、多元的数字资产交易体验。作为坚定不移的数字经济推动者，HTX期待借助NFTTaipei盛会的平台，
华硕打造了全球首款自带M.2SSD插槽的游戏显卡，壹号本则带来了全球首款自带M.2SSD插槽的外置显卡OneXGPU。外置显卡不少，但是壹号本的这款OneXGPU在一个侧面隐藏了一个M.22280插槽，可以用来扩展存储空间。OneXGPU将在本月29日零点正式发售，头四天首销期价格599美元，Oculin数据线美元、69美元、119美元、179美元。
大型语言模型是人工智能领域最新的引入，已经席卷全球。这些模型以其令人难以置信的能力，被人们广泛使用，无论是研究人员、科学家还是学生。对Atom的性能进行了全面评估，结果显示Atom极大地提高了LLM服务的吞吐量，吞吐量增益最多可达到7.7倍，同时仅有微小的准确性损失。
华硕今天发布了一款特殊的显卡DualRTX4060TiSSD”，一如其名它可以安装一块SSD。这也是全球第一款融合了SSD的游戏显卡AMD2017年曾在RadeonProSSG专业显卡上这么干过，容量多达2TB。价格暂未公布，但肯定不会便宜需要自己购买SSD。
PNY必恩威发布了新款PCIe5.0SSDCS3150，居然破天荒地用上了两个主动风扇。PCIe5.0SSD因为主控功耗发热无法控制，不得不普遍采用主动风扇，但即便如此也往往无法释放满血性能，明明可以做到14GB/s，实际只能跑到10GB/s。价格只公布了1TB容量的，黑白款式180美元，RGB款再加10美元。
南开大学、山东大学以及北京理工大学的联合团队成功开发了一种基于深度学习的自动化RNA3D结构预测方法，命名为trRosettaRNA。该方法采用Transformer网络，通过进行1D和2D几何形状预测，再通过能量最小化实现3D结构折叠。我们期待着深度学习方法在RNA结构预测方面的进一步发展，为理解RNA分子的生物学功能提供更为准确的工具和方法。
腾讯近期发布了一款名为AnimateZero的视频生成模型，据称，该模型的效果比Animatediff要好得多，并且能够更好地兼容现有的SD生态，并采用了社区SD模型进行演示。项目地址:是一种基于视频扩散模型的零样本图像动画生成器。AnimateZero还展示了对真实图像的动画生成潜力鸿博体育，尽管仍受到T2I模型域的限制。
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Trūata Calibrate是一款云原生软件，通过智能自动化功能，帮助组织快速有效地测量和减轻数据隐私风险。该平台提供了一个智能、标准化的解决方案，用于管理隐私风险，并确保数据可以在整个业务生态系统中安全使用。它可以扫描数据资产以识别直接和间接的隐私风险，执行有针对性的去标识化，以快速实现安全数据共享，并创建合规的审计轨迹。Trūata Calibrate将隐私设计融入日常运营中，解锁数据，并确保数据可以自信、负责任和合规地使用。
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Megatron-LM 是由 NVIDIA 应用深度学习研究团队开发的一种强大的大规模 Transformer 模型。该产品用于大规模训练 Transformer 语言模型的持续研究。我们使用混合精度，高效的模型并行和数据并行，以及多节点的 Transformer 模型（如 GPT、BERT 和 T5）的预训练。
Google T5 是一个统一的文本到文本转换器，通过在大型文本语料库上进行预训练，可以实现在多个 NLP 任务上取得最先进的结果。它提供了加载、预处理、混合和评估数据集的代码，并且可以用于对已发布的预训练模型进行微调。
AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。
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