站长之家(ChinaZ.com) 4月3日 消息:随着全国疫情的大幅缓解， 3 月起，我国电商业务复苏明显。 4 月 3 日，拼多多物流电子面单负责人表示：自 3 月 15 日起，拼多多日均物流包裹数稳定在 5000 万个以上，同比去年增长超过60%。
从国家邮政局和通达系等快递行业的综合数据来看，目前与传统头部电商集团的总包裹数的比率在63%左右。
据国家邮政局此前发布的报告显示，今年 2 月全国快递服务企业业务量完成27. 7 亿件，预计 3 月快递业务量将超 52 亿件，同比增长10%。 2020 年，我国快递业务量将超 740 亿件，同比增长18%。
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刘强东通过AI数字人的形式进行了自己的直播首秀，直播过程中不到1小时观看量超过2000万，整场直播累计成交额超过5000万。刘强东的AI数字人“采销东哥”谈笑自若，分享了运动、烹饪等方面的心得讲解了直播带货的大屏电视和健康搭配等内容，受到了网友的好评。“采销东哥AI数字人”将加入更多京东直播间，为消费者带来更多低价好物和福利。
从万物皆可卷，到万物皆可盘，如今，年轻人里又流行起万物皆可“捏”。除了我们熟知的包子有鸡蛋、小鸡、兔子、豆腐球、南瓜等不同形状，甚至还有奶茶杯捏捏乐。从生理、心理和场景入手，解决痛点，并针对客户群体选择传播渠道，发酵话题，同时跟随符合大环境下的消费趋势，如兴趣消费、溢价升值空间等，可以是新产品，也可以是旧产品的重新包装定义，或许也�
小米汽车官方喜讯连连，其全新车型SU7在发布后的短短4分钟内，便实现了大定突破1万台的壮举在7分钟内更是惊人地达到了2万台的大定成绩。这一系列的成绩不仅彰显了小米汽车的强大实力，更凸显了消费者对于这款新车的热切期待和高度认可。这一布局将为小米汽车在未来的市场竞争中提供强大的支撑。
岚图汽车宣布，喜迎累计产销十万辆，官方送出重磅优惠活动。即日起至4月30日，下订全系车型，至高享50000元置换补贴。其中新岚图梦想家，官方售价33.99万-46.99万，置换补贴30000元；新岚图FREE，官方售价26.69万，置换补贴20000元；岚图追光PHEV车型，官方售价25.28万-27.78万，置换补贴10000元；岚图追光EV车型，官方售价32.29万-38.59万，置换补贴50000元（联合京东置换补贴）。在上�
小米SU7 震撼亮相，起售价定为21. 59 万元，这一价格策略凸显了小米汽车对市场趋势的敏锐洞察。专家指出， 20 万元作为汽车定价的重要分水岭，小米汽车选择“高举低打”的策略，旨在以高性价比赢得消费者的青睐。令人振奋的是，消费者对这一价格策略反应热烈。据小米官方数据显示，新车上市仅 27 分钟，销量便已突破惊人的 5 万台，这一成绩充分证明了小米汽车的市场�
苹果近日宣布与Shutterstock达成协议，授权使用数百万张图片来训练其人工智能模型。除了苹果之外，谷歌、Meta和亚马逊等科技公司也曾与Shutterstock达成类似协议，用于发展视觉AI引擎。其打算开发能够尽可能使用设备上技术的LLMs。
2200、2300、2400，朋友们，黄金真的有点收不住了!国际现货黄金价格3月份涨了9.23%，4月这还没结束，结果又涨了7.5%，眼看金价隔三差五创新高，破历史，不少网友蠢蠢欲动，也想从中分一杯羹。这不，随着五一假期的临近，皇御贵金属也为喜欢黄金投资的朋友准备了一份超 级大礼。活动期间，只要新客开户交易，就送高达$50000赠金大礼，注资$200送$400，注资$2000送$4000，让您无�
官宣造车3年，小米汽车首款车型小米SU7终于上市发布，提供小米SU7标准版、小米SU7Pro、小米SU7Max三种配置，售价21.59万元起。据央视财经”官微，发布会后，小米CEO雷军回答了是否担心消费者不买账小米SU7”的问题。值得一提的是，小米SU7发布后引发全网关注，多个相关词条登上微博热搜，雷军也被网友们赋予了雷神”称呼。
日前，小米汽车发布第四集小米SU7答网友问”，本期汇集了小米SU7创始版是不是已经生产完很久的库存车、有无更多种类贷款政策等问题。小米汽车表示，小米SU7创始版将于4月3日交付，首批车辆都是在3月28日发布会前后刚刚生产出来的新车。小米SU7创始版还可免费升级价值8000元的碳纤维后视镜。
日前，浙江丽水一00后小伙做质检员每天踹门的视频在短视频平台火了，每天的工作内容就是哐哐踹门还能月入5000引起网友热议。该小伙原本从事设计师工作，因工作地与家距离较远，于是选择辞职转加入门厂。有网友看后表示：当锻炼身体，又能发泄压力”这工作好啊，又释放压力又能领钱还管饭”干一天一个月，脚关节还要不要”等等。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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