站长之家(ChinaZ.com) 1月14日 消息：据北京日报报道，近日，顺丰、韵达、申通等快递公司陆续发布春节服务公告，其中，顺丰、韵达表示春节期间将加收服务费。
顺丰公告显示，1月6日至1月23日期间，顺丰将对重货包裹、小票零担、物流普运、专线普运产品加收不低于10元的资源调节费，1月24日至1月30日春节期间将对主要城市互寄服务加收不低于10元的资源调节费，针对部分长期深度合作的月结客户与金牌及以上顺丰会员，免收资源调节费。
韵达公告显示，1月24日至1月30日，正常为客户提供取派件服务，为了进一步保障服务质量，春节期间将适当加收服务费。
申通方面则表示，1 月 24 日至 1 月 30 日春节期间，将正常为客户提供取派件服务。
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京东物流近日宣布，京东快递服务再次升级，提出“1小时未取件必赔”和“全程超时必赔”，以及“派送不上门必赔”的三项承诺。据京东快递相关负责人介绍，消费者在京东快递下单寄件后，快递员将在10分钟内致电消费者确认订单，并在1小时内上门揽收或派件。当消费者使用京东快递特快送或生鲜特快寄递服务时，如果因非消费者原因造成全程时效超时的情况，京东快递将在运单妥投后自动向消费者发放优惠券并主动赔付。
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四川一则快递签收的视频引发网友关注。主人不在家，快递却显示两条狗签收”，回家看监控回放把人笑的肚子疼。比如它们能听懂坐下”、躺下”、翻身”等指令，这证明它们已经具有理解人类行为的能力。
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江苏苏州一女子没抢到国庆车票，所以提前回家，坐高铁时遇一节载满顺丰快递的车厢。拍摄者刘女士介绍，自己没抢到国庆节回家的车票，就提前了几天回家。人们回家不再纠结能带哪些礼物，告别大包小包”的行李负担，轻松回家。
淘宝公布数据显示，国庆假期期间，淘宝上境内旅游门票用户增长超过200%，境外旅游门票用户增长超过600%，邮轮预订用户增长300%。出行券包也在淘宝热搜榜居高不下，同比拉动成交超过100%。国庆假期期间淘宝上的消费火爆，为商家带来了新商机。
据北京交通官方公众号消息，今天开始，北京市启动城市轨道交通快递运输试运营工作。这是全国首例利用城市轨道交通非高峰时段富余运力运输快递的试点项目。由西单、国家图书馆和魏公村站上车，运输到海淀黄庄站下车。
10月11日，国家邮政局在江苏南京召开会议，就规范快递市场秩序，强化突出问题治理，对中通、圆通、韵达、申通、极兔等5家快递企业总部开展集中行政指导。快递业继续保持良好发展态势，在促进消费、服务民生、畅通经济循环等方面发挥了积极作用。各快递企业总部要强化落实对所属快递服务网络的统一管理责任，加强和改进经营管理，坚决维护市场秩序，不断提升服务核心竞争能力，促进快递业实现高质量发展。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
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ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
