据他透露，他在2018年加入华为时的月薪为2.4万，随着时间的推移，到了2023年，他的月薪已经增长至4.4万！此外，他还透露了自己每年的年终奖金高达8万！这意味着，他一年的总收入超过了60万！
-----以下是今天的AI日报内容----
01🚀 FineWeb：15T Token的高质量数据集
- 用于训练LLM的数据集，数据采自2013年至2024年之间的所有CommonCrawl数据
- 只有英文
🔗 https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb
02🤖 OneChart：专门用于图表信息的结构化提取的Agent
- 仅2亿参数，由于DePlot、ChartVLM、ChartAst 等模型
🔗 https://github.com/lingyvkong/onechart
03🕷️ MyGO：补全多模态知识图的高质量框架
- 可以在细粒度上处理多模态信息
🔗 https://github.com/zjukg/mygo
04🚀 CTRL-Adapter：一种通用的控制框架，适用于各种扩散模型
🔗 https://ctrl-adapter.github.io/
05🚀 千问1.5 110B发布
- 目前提供了在线访问
- 模型即将发布
🔗 https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen1.5-110B-Chat-demo
06🤖 MoA：用于图片合成的混合注意力架构
- 类似LLM的混合专家架构
- MoA使用的是混合注意力架构
- 可以实现风格参考和人物融合的效果
🔗https://snap-research.github.io/mixture-of-attention/
07🕷️ Video-subtitle-remover (VSR) 自动去除视频字幕
- 自动检测去除，不损失分辨率
🔗 https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover
08🚀 Dynamic Typography：一种新颖的“动态排版”技术
- 生成的内容都是矢量图形，可以任意放大缩小
🔗 https://t.co/PErPGy6l0h
09🚀 Twitter-Insight-LLM:
- 抓取Twitter上点赞的推文，保存为JSON和Excel
- 支持文字描述搜索未标注图像
- 自动生成描述性文字
🔗 https://github.com/AlexZhangji/Twitter-Insight-LLM
10🤖 magine Flash技术
- 创新的加速扩散模型框架，缩短生成步骤至1至3步
- 提升图像质量和保真度
- 已应用于Meta Al聊天机器人
🔗 https://ai.meta.com/research/publications/imagine-flash-accelerating-emu-diffusion-models-with-backward-distillation/
写在最后
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