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9.1网站NBA入口在线观看8小时挑战!当古老丹青遇上硬核AI会擦出什么火花?

7月2日,由浙江广电集团与浙江大学联合主办的“智媒果”AI创作活动·8小时挑战在杭州举行。本次活动是浙江广电集团和浙江大学响应浙江省第三轮部校共建重点工作要求,推动产学研用深度融合的又一实质性举措。在人工智能深刻改变传播格局的当下,浙江广电集团主动拥抱、积极研用,以先进技术“赋能传播、赋能平台、赋能品牌、赋能效益”。 大赛围绕“中国历代绘画大系”20周年展开,来自国内20所高校的AI战队与12家浙江省市县融媒战队,共同切磋,挑战用AI技术探索内容创作的无限可能。 本次AI创作活动是一次“技术+艺术”的创意挑战,也是高校和媒体创作者交流分享的平台。大家以“AI”为笔、古画为魂,在8小时内和“中国历代绘画大戏”展开了一场跨越千年的数字对话。 国内20所积极拥抱AI的高校师生团队以及浙江省市县12支融媒战队共同切磋、互学互鉴,看看谁的脑洞开得更大,想象力和创造力在这里不断被激发。我们能看到来自不同地域、不同专业背景的创作者,用“AI”这支画笔让古画“活”起来、“动”起来,把水墨风格玩出科技味、新潮味,赋予古老的绘画作品新的生命力。 中国历代绘画,是中华民族文化自信的坚实基石与重要源泉。由浙江大学、浙江省文物局编纂出版的“中国历代绘画大系”,是2005年习近平同志亲自批准,多年来一直高度重视、持续关注的一项规模浩大、纵贯历史、横跨中外的国家级重大文化工程。 今年是我省实施文化建设“八项工程”二十周年,也是“中国历代绘画大系”这项工程实施第二十周年。活动把古画转化为大家喜闻乐见的“AI”作品,实现了从“看画”到“懂画”“品画”的升华,让古老的绘画艺术焕发出新的光彩,更让大家在潜移默化中增强了对中华优秀传统文化的认同感与自豪感。 本次“智媒果”AI创作活动·8小时挑战,背后不仅有浙江广电集团“智媒果”AI创作平台的“技术加持”,还有浙大深厚人文底蕴的“文化赋能”,更有AI行业蓬勃发展的强劲科技力量,大家齐聚一堂共同探讨“产、学、研、用”一体化机制迈向新阶段。 这次活动的模式很独特,采用“培训先行,实战创作”的模式。7月1日上午,大家将来到位于杭州良渚的“中国历代绘画大系”典藏馆,上一堂“大系”美学课,身临其境的感受千年古画的魅力。7月1日下午,浙江广电集团的“智媒果”技术专家和浙江大学人工智能领域的学者,给选手们来了场“知识大补给”,把大模型原理、最新玩法都安排得明明白白。 7月2日上午9点,比赛现场宣布本次创作题目为:“大系”典藏馆奇遇,选手们正式开启8小时的创作挑战。他们将运用所学知识,借助“智媒果”AI创作平台,将传统文化与现代科技深度融合,创作出风格各异的作品。这些作品不仅展现了创作者的创意和才华,更体现了AI技术在文化传承与创新中的巨大潜力。 用Ai激活千年丹青,它的深层价值在于用科技连接古今审美,不用年代的文化和思想产生了碰撞,成为激活文化基因库、连接古今审美的重要桥梁。这座桥梁跨越了时间的长河,让现代人能够与古代艺术家进行一场跨越时空的对话,感受他们的情感与智慧,也让古代艺术在现代社会中找到了新的表达方式和欣赏群体。 这次创作活动的所有获奖作品的都将在重大文化传播平台核心载体——Z视介客户端开设专区进行展播,同时,Z视介创作者平台将启动Z视介AI频道共创计划,诚邀本次大赛的高校和媒体团队在Z视介开设AI作品专栏,组建Z视介AI创制联盟,推出“青春视介官学院”系列活动,以镜头为笔,书写青春创作最强音,用AI创造一个新视介。

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9.1网站NBA入口在线观看“AI补货系统能帮助门店自动计算补货需求量,分析门店商品的历史销量,根据商品的季节趋势、节假日、促销、天气等因素,动态优化补货频次与数量,确保‘高频商品不断供、长尾商品不积压’。”许丽娜说,AI补货系统的判断准确率高达95%以上。“AI智能补货既破解了‘补不准’的行业难题,也为零售业的降本增效提供了可复制的技术范式。”自6月18日下午开始,泡泡玛特官方商城小程序多次弹出相关商品的补货通知,同时在天猫官方旗舰店、抖音潮玩直播间等也大量放货。此次补货的系列主要为拉布布3.0(第三代搪胶毛绒产品)“前方高能”系列,拉布布系列盲盒一般为6个一盒,99元/个,整盒价格为594元。9.1网站NBA入口在线观看瑜伽裤透明全毛露丁字裤曹康:“这两周我们也是做了充分的调整和备战,而且我们每个人都知道明天的比赛肯定是一场非常困难的比赛,因为对手近两轮表现得非常好。如果我们想要拿分的话,肯定要比对手付出更多才行。希望明天我们用一场胜利,送给我们远道而来的南通的球迷。”μP全称为最大更新参数化(Maximal Update Parametrization),是Tensor Program无穷宽网络理论系列中的里程碑之作,相关结果已被理论证明适用于标准的Transformer架构。μP的算法实现简洁,对于应用最为广泛的AdamW优化器而言,μP只需要调整隐藏层权重的学习率,和输出层权重的系数以及初始化。μP在实际中被广泛发现能够实现不同大小的标准Transformer共享最优的超参,使得小模型上搜到的超参可以直接迁移到大模型,极大地减小了超参搜索的耗费。由于μP带来了稳定的超参迁移性质,它近年来已经被成功使用在大语言模型(标准Transformer)的预训练中。
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📸 关华记者 李小峰 摄
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📸 王仁华记者 张兵 摄
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