Fluro 通过一个精美的 Mac 界面和特别的 LED 滚动显示器,为你提供每日所需了解的所有信息的完美概览。它可以展示天气、日历事件、提醒事项、新闻等内容,还带有一丝怀旧风味。
Fluro 的功能介绍
首先,Fluro 帮助你跟进每日安排。它可以显示你所在位置的天气信息(包括未来几天),让你及时了解日历/提醒事项的更新,甚至可以滚动显示最新新闻头条。此外,它还提供日期、时间和你正在播放的音乐信息。
所有这些信息都通过一个可自定义的、充满 80-90 年代怀旧风格的 LED 滚动界面呈现。你可以更改字体、颜色和文字滚动速度。你还可以重新安排各项内容的滚动顺序,完全按照个人喜好进行设置。
除此之外,你可以自定义想要关注的新闻类别,以便避开某些特定话题。你还可以增加或减少滚动显示的文章数量。
Fluro 可以作为一个精巧的工具,帮助你及时了解新闻头条、天气和任何与你日常相关的信息。如果你有一个大显示器或第二块显示屏,它会是一个很棒的应用选择。
下载 Fluro
Fluro 目前在 App Store 上特价 0.99 美元,正常售价为 2.99 美元。这是一次性购买,无需担心订阅费用或其他付费内容 - 所见即所得。该应用支持运行 macOS Sonoma 及更高版本的 Mac 设备。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。