比特币的又双叒一次“减半”到来了。5 月 12 日，比特币区块链网络 630000 高度区块被挖出。在此高度，比特币区块奖励由12. 5 枚比特币降为6. 25 枚比特币，比特币第三次奖励减半如期发生。相比此前出现“减半”后比特币暴涨的情形，此次播报后的 24 小时，比特币价格仅上涨0.24%。
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距离比特币减半还有两天，你做好准备了吗？作为最近币圈最火的话题之一，比特币减半吸引了全球投资者的目光。在澳大利亚ASIC等权威监管机构的监督下，我们全力打造高安全性、高透明度的智能交易平台，通过透明的市场准入机制和收费结构，超低点差和强大的管理系统，为客户的每一笔交易提供助力。
在加密货币世界中，比特币减半是一项备受关注的重要事件，被认为是比特币经济学中的重要里程碑。比特币减半是指比特币网络中的区块奖励减半，这意味着挖矿者获得的比特币奖励减少了一半。这一事件每隔大约四年发生一次，旨在控制比特币供应量，维持其稀缺性，以及提供激励以维持网络的安全性和稳定性。由于挖矿的难度不变，而奖励减半，挖矿的收益也相应减少�
特别是比特币减半对市场的潜在影响、区块链技术的未来走向，以及模因币的市场地位等关键问题。
随着香港于2024年4月推出现货比特币ETF进入市场，国际加密货币行业正在经历重大转变。推出现货比特币ETF是一项艰巨的任务，需要与众多机构合作，香港批准现货比特币ETF为银行和私人贷款机构提供了一个充满机遇的金矿。匿名注册可以保护客户的隐私秒合约交易则使用户能够快速交易并提高交易效率。
最近比特币价格出现大规模抛售和暴跌的情况，超过15万人在虚拟货币市场爆仓。这种价格波动引起了投资者的关注和担忧，也对整个虚拟货币市场造成了影响。要获取更多详细信息并开始您的AI「比特币」之旅，请访问AIbase官方网站。
快科技4月20日消息，在中国互联网三十周年座谈会后，搜狐CEO张朝阳赠送给小米创始人雷军两本自己的物理学专著。然而，这些书籍的内容显得相当深奥，以至于让雷军直接喊跪。雷军在个人微博上表示：我一直以为我物理还可以，打算仔细看看，结果直接跪了，完全看不懂。”对此，张朝阳转发了雷军的微博并给予鼓励，他建议雷军不要气馁，耐心阅读：看不懂是因为多年没碰，凭雷总的聪明，花时间研究一下就懂了。”为了进一步激发雷军对物理学的热情，张朝阳还透露，书中包含了计算流体力学的知识，这对分析小米SU7汽车的空气动力学特性可能大有?
比特币经历了一轮显著上涨后，开始了高位调整阶段。今日市场再现剧烈波动，比特币价格短时间内大幅下挫，一举跌破67000美元的关键点位，跌幅超过5%。市场观察人士普遍认为，本轮比特币价格震荡下行的原因主要在于美联储降息预期的减弱以及ETF需求的降温。
“大江大海江大海，侧愣么身子转着还。不会打歌么学打歌，阿哥咋摆你咋摆。相信到下个赛季，云南仍然有大放光彩的机会。
近日一名男子在云南西双版纳旅游时，偶然发现了一只犹如花朵般美丽的螳螂。这只螳螂身体和四肢呈粉红色，如同花瓣一般绚丽夺目。许多昆虫爱好者喜欢将兰花螳螂养在家中作为宠物，因为它们不仅外形美丽相对容易照顾。
今天上午，小米SU7正式开始交付，小米创办人雷军在交付现场与车主们集体合影，大家一起喊着小米SU7大卖”。首批交付的车型是小米SU7创始版，据官方介绍，这些车辆不是库存车是在3月28日发布会前后刚刚生产出来的新车。除了普通版车型外，小米SU7创始版售价为21.59万元，小米SU7Max创始版售价为29.99万元。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
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。
