一、Rendora AI：你只需输入文字 就能在几秒钟内生成逼真的3D AI数字人视频 提供多种定制选项，用户可以根据自己的需求调整头像的外观，包括种族、年龄、服装、妆容和发型等。 还可以通过一张图片来个性化生成头像。 提供超过400个3D场景和环境，用户可以在这些场景中进行专业级的拍摄。场景设置专业，配有专家级的灯光和镜头角度，适合用于市场营销、教育和培训等领域。 试用：aisecret.co/RendoraAI       二、UC伯克利法学院将提供专注于人工智能的高级法律学位 加州大学伯克利分校法学院宣布，将在2025年夏季推出首个专注于人工智能（AI）的法律学位项目。该项目名为AI法律与监管，属于法学硕士（LL.M.）课程的一部分，专为在职专业人士设计，可以通过两个夏季课程或远程学习加一个夏季在校园学习完成。法学院院长Erwin Chemerinsky表示，该项目旨在为学生应对新兴技术带来的挑战和机遇做好准备，体现了伯克利法学院在法律教育领域的创新和卓越追求。课程内容将涵盖AI伦理、AI技术基础以及当前和未来的AI监管努力，目的是为学员提供应对AI带来的伦理、监管和政策挑战的深入知识。课程由行业领袖顾问团设计，成员包括来自Infoblox、Allen Institute for AI、Anthropic、Meta和Cantellus Group等组织的代表。 、 来源：https://www.forbes.com/sites/michaeltnietzel/2024/08/16/uc-berkeley-law-school-to-offer-advanced-law-degree-focused-on-ai/       三、Half_illustration：一半是照片一半是插画    基于Flux.1 的LoRA模型 ，可以生成结合摄影和插画涂鸦元素的图像。 可以通过详细的描述来提示模型生成复杂且视觉效果突出的图像，例如在充满活力的环境中呈现的戏剧性动作姿势，周围环绕着烟雾、花卉和火焰等各种插画元素。 比如，你可以描述一个场景，模型会根据你的描述生成一张复杂、有视觉冲击力的图片，比如一个穿着亮丽插画风衣的女人在日落的东京街头，周围环绕着烟雾、花朵和火焰等元素。 模型下载：https://huggingface.co/davisbro/half_illustration… 在线体验：https://replicate.com/p/s42zmf3nqnrj60cha219j80244       四、Melodisco：AI 版网易云音乐   一个开源的 AI 播放器，收录了 30 万首 AI 歌曲，支持Vercel 一键部署 主要功能： 音乐生成：该播放器能够使用 AI 技术生成音乐 -歌曲排行榜: 包括发现榜、流行榜、新歌榜。 随机漫游: 随机播放功能。 歌曲管理: 歌曲收藏、最近播放、歌曲导入、歌曲分享等。 播放器组件: 支持顺序播放、随机播放、单曲循环，能够控制播放进度和音量。 支付集成: 集成了 Stripe 支付系统，支持在线购买服务或产品。 GitHub：https://github.com/all-in-aigc/melodisco       五、2B or not 2B：人工智能微调中的莎士比亚式奇思妙想 模型名“2B_or_not_2B”致敬莎士比亚经典，“2B还是不2B”成为关键问题。模型基于Google模型卡片进行了微调，强调了信息的可信性。微调过程在作者个人笔记本上进行，强调了硬件限制和个人乐观主义。文章结合了技术讨论和轻松的社交互动元素，展示了作者的个性和创意。 https://huggingface.co/SicariusSicariiStuff/2B_or_not_2B       六、Python脚本实现客户数据RFM分析及示例数据处理   RFM分析是一种定量排名和分组实体行为的技术，适用于客户及其他实体。包含Python脚本和示例数据集，展示了如何进行RFM分析。使用前需安装依赖库，包括pandas、matplotlib和seaborn。脚本输出数据框和可视化图表，帮助用户理解实体分布和行为模式。" https://github.com/realbensmith/rfm-analysis       七、BRAG-Llama-3.1-8b-v0.1：QuantFactory 量子化 RAG 任务的 SLM   BRAG-Llama-3.1-8b-v0.1 是一个 80 亿参数的小型语言模型（SLM），专为 RAG 任务量子化，支持 128k 上下文长度。模型支持表格、文本 RAG 任务及对话聊天，在英语数据集上进行了微调，同时具备多语言能力。性能测试显示，该模型在 ChatRAG-Bench（all）评分上较高，与 GPT-4-Turbo 和 ChatQA-1.5-8B 等模型相比表现出色。提供了详细的使用指南和代码示例，包括如何格式化提示、使用管道 API 和在 GPU 上运行模型，同时指出模型主要针对短上下文训练，长上下文使用时需注意性能和幻觉问题。 https://huggingface.co/QuantFactory/BRAG-Llama-3.1-8b-v0.1-GGUF       八、{{TinyStories-33M：基于GPT-Neo的创意故事生成模型}}   TinyStories-33M：roneneldan开发的文本生成模型，基于GPT-Neo架构，专为小型故事创作。训练数据集：模型使用TinyStories数据集进行训练，数据集专为故事生成任务设计。超参数设置：包括学习率、权重衰减、Adam优化器参数、上下文长度、批处理大小和梯度累积步数。社区活跃度：模型在Hugging Face上有17,056次下载，5个衍生模型，29个空间应用，但尚未达到无服务器推理API部署标准。 https://huggingface.co/roneneldan/TinyStories-33M