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2024年，靠短剧一夜暴富的消息少了很多，越来越多人了解到短剧是一门没那么容易赚钱的生意。这股风潮依旧强劲，各大电视剧、电影公司，头部大导演、演员不断入局。别看自己现在已经60多岁了，她希望有一天能和张艺谋、陈凯歌、周星驰这样的大导演合作。
“过去这一年，我跟很多创业者、开发者交流，感觉大家都处在一种‘FOMO’状态，既兴奋、又害怕错过。”面对在生成式AI浪潮中正被彻底改变的开发者群体，4月16日对外演讲中，李彦宏率先谈起了他们所遭遇的选择迷茫问题。在文字、图片、语音、视频等多模态大模型的长期竞争中，留给李彦宏的新挑战之一便是，如何带领百度继续保持模型性能的领先优势。
近日，湖北武汉的卢女士因为一起手机维修费用过高的事件引起了社会关注。卢女士将价值7000元的手机送至武商广场写字楼的一家维修店进行维修。值得一提的是，根据苹果官方客服之前的表述，如果手机主板损坏，维修费用通常在4000元左右。
微信公众平台发布《关于处置盗版影视及盗版微短剧内容的公告》称，微信一直致力于打造安全、健康、绿色的平台生态环境。根据《中华人民共和国著作权法》与《信息网络传播权保护条例》等法律法规，为保障影视版权方、微短剧内容运营者等各方的合法权益，优化营商网络环境，促进内容行业繁荣发展。盗版影视资源号账号未经版权方授权提供相关影视类在线观看业务，或引流至外部平台提供相关影视资源下载。
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
又一位头部网红遭遇全网封禁。@Thurman猫一杯因《秦朗寒假作业本》视频遭到行政处罚，并被视频号、抖音等多个平台封禁，原因是“与同事共同策划、编造视频”。如果让卡思为猫一杯事件总结教训，那应该就是:从2024年开始，虚构剧情即使没有让任何自然人受到名誉或财产伤害，也要承担社会责任，轻则道歉掉粉，重则封号退网，这是头部博主们必须警惕的边界线。
日前，0作品却涨粉400万”的话题，登上网络热搜，引起网友关注。该网友名为Mortal”，头像是灰太狼”，个人简介一栏填写的是，求复活卷轴一张没有就算了。至于这个故事本身的真实性，虽已无从考究，但也显得已不是那么重要。
一家电竞酒店的经营方向警方报案，称有顾客投诉酒店的电脑性能太差，体验游戏时感觉就像是在观看幻灯片”。经过酒店技术人员的检查，发现原本价值约5000元的RTX4070显卡被偷换成仅值200元的二手GTX960显卡。余某承认了自己的行为，他发现自己可以趁电竞酒店的电脑配件较为高档，便用低价的二手硬件进行偷换，然后将盗得的高价硬件在网上出售以谋取非法利益。
进入2024，大模型的风向变了。当初“百模大战”时，只要简单粗暴拿个Demo搞MaaS，也就是让用户直接和大模型交互就足以上牌桌。简单告别后，他又一屁股坐回沙发上，一心沉醉到琢磨怎么改进Badcase的世界里了。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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