快科技3月21日消息，今天下午3点，网飞版《三体》剧集全季正式上线，第一季更新8集，每集60分钟。
据了解，网飞版《三体》提供官方 中文字幕和国语配音，无需自行搜索字幕，上线就能直接观看。
该剧由《权游》主创大卫贝尼奥夫 DB威斯携手亚历山大伍打造， 刘慈欣和小说英文译者刘宇昆任顾问制作人，《少年的你》导演曾国祥执导首集。
演员阵容包括本尼迪克特王、 周采芹、约翰布莱德利、利亚姆坎宁安、艾莎冈萨雷斯、约翰艾德坡、Jess Hong、玛洛凯丽、艾利克斯夏普、Sea Shimooka、Zine Tseng、沙莫阿斯玛尼、乔纳森普雷斯、赵家玲、本施耐泽、Eve Ridley等。
据悉，IGN为网飞版《三体》给出8分评价。
IGN表示，《三体》为更多观众重塑了刘慈欣的巨著三部曲，并取得了巨大成功，尽管它的科幻风格和一些情节可能会让一些观众感到厌烦。
但其中让人不寒而栗的表演和一个令人震惊的情节出现，让这部深受喜爱的系列改编剧集得更加值得一看。
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在今日举办的上海电影节开幕论坛上，光线传媒董事长王长田官宣张艺谋将执导影版《三体》。张艺谋将拍电影版《三体》”话题登上微博热搜，许多网友开始讨论电影版选角问题。张艺谋的确是既中国又世界”的导演，虽然曾经在商业化中迷失过一段，但我认为他潜力无限。
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腾讯云表示，腾讯云AI代码助手已经正式上线，可以帮助开发者高效、优雅地进行软件开发。有三成的代码是由AI助手生成的。AI助手已经为进驻金融机构做好了准备，未来还将进入更多行业，帮助工程师们高效撸码。
快科技5月22日消息，前不久米哈游官方宣布，将在近期上线官方启动器，为玩家提供一个统一的入口来体验旗下多款热门PC平台游戏。目前米哈游启动器官网已正式上线，只不过还没有开放下载，按钮显示敬请期待。但是在《崩坏3》游戏官网，已经可以直接下载米哈游启动器。启动器当前版本为1.0.5.88，支持开机自启动，并允许玩家在启动器内管理游戏更新和下载任务。米哈游
苹果VisionPro国行版日前已经正式开启预售，月底正式发售。腾讯视频也随之正式上线了visionOS端应用，目前已经可以在AppStore下载，是国内首批上线visionOS的长视频平台。腾讯视频还推出了个支持臻彩视界技术的XR版本，能够最大化发挥VisionPro超越4K的micro-OLED显示能力，使用户在腾讯视频visionOS端观看《庆余年2》时能享受到超高分辨率和绚丽的色彩。
网易《永劫无间》手游官方今天正式宣布，将于6月19日开启定胜终测”，这将是公测之前的最后一次删档测试。目前官网招募现已开启，此次定胜终测为删档、不付费测试，但参与终测玩家的人物等级/武器熟练度等级数据将会被保留和继承至公测，其他数据将会被删除。官方预计此次发放的测试资格数量将会远高于首测资格数量，让更多的玩家加入到定胜终测中。
在今日举办的智谱AIOpenDay上，智谱AI宣布，旗下GLM-4-Air和GLM-3-Turbo模型的价格已经降至0.6元/百万TokensEmbedding-2模型更是以0.3元/百万Tokens的超低价格亮相。GLM-4-Flash模型的价格已经最高降价至0.06元/百万Tokens。为了进一步扩大影响力并推动AI技术的创新应用，罗永浩AI智能体——AI老罗正式入驻智谱清言App智能体中心，工号001，向全社会开放。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用，通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯，并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具，使阅读变得习惯性和上瘾。此外，BookSlice还提供AI问答功能，帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法，在不降低性能的情况下，实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式，能够显著减少时间消耗，提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显著减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目，旨在对音色进行稳定性评分和音色打标，帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源，支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行，使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调，实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下，使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型，它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs)，这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格，显著提高了存储、渲染和模拟效率，同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式，以图文、动画、视频、语音等多样化内容，使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识，还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术，适合各种背景的学习者，旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎，它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息，提供直接、精准的答案，并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
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