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备受瞩目的小米SU7正式上市开售，三个版本的新车售价区间定为21.59万元至29.99万元。新车销售势头强劲，上市仅4分钟便有大定订单突破万辆，7分钟后更是达到2万辆在短短的27分钟内，大定订单数量已突破惊人的5万辆。这也提醒了消费者在购车过程中，应更加谨慎地考虑自己的需求和预算，以避免因冲动消费带来的经济损失。
2024年“3·15”期间，国家金融监督管理总局组织开展2024年“3·15”金融消费者权益保护教育宣传活动。各大金融机构在监管部门的指导下积极开展消保教育宣传工作，并在渠道、形式等方面频频出奇出新。招行信用卡相关负责人表示，招行信用卡坚持把“以客户为中心，为客户创造价值”作为出发点和落脚点，将持续加大消费者权益保护工作力度，不断提升全客群、全产品、全渠道服务能力，提升客户体验、服务效率、经营效能，践行“金融为民”。
最近发生了一起消费者在泡温泉时被商家未经同意直播入镜的事件。消费者发现自己成了别人手机屏幕上的“风景”，引起了广泛关注和讨论。商家在进行营销宣传时应尊重消费者意愿，建议事先协调找愿意参与直播的消费者，避免侵权行为发生。
4月11日，河南郑州的李先生通过视频平台分享了他在管城区一家餐馆的不愉快经历。当天他和两位朋友在这家餐馆点了170元的菜品，然，当一盘青菜被端上桌时，他们震惊地发现菜叶上竟然附着一只蚂蟥。希望这起事件能够引起更多人的关注和反思，推动相关部门加强食品安全监管，确保消费者的权益得到切实保障。
虽然诞生还不足两年，但人们已经意识到，Temu正快速成长为拼多多集团的新引擎。拼多多集团公布了2023年Q4及全年业绩报告，报告显示，集团2023年全年营收为人民币2476.39亿元，同比增长90%;调整后净利润为678.99亿元，同比增长72%，表现相当突出。我们在Temu身上看到的也不止是出海的加速度，更有抵御万难、消解不确定性的万丈光芒。
端午节快到了，商家都在摩拳擦掌，提前布局抢占流量先机，准备接住这泼天的富贵。话说，端午节日活动到底要怎么做才能达到效果?翼码来给你支招。商家商户策划营销活动，将卡券设置为活动奖品;选择端午节日互动营销场景，制作成H5链接转发到微信群或朋友圈，邀请客户一起来玩游戏，裂变分享实现社会化营销，获取更多曝光机会，最终实现引流到店和流量变现。一、�
王女士在某直播间花费了1999元购买了一串被标称为珍珠项链的饰品，然收到货物后，她惊讶地发现这串项链并非珍珠制成是贝壳制品。这一发现让王女士感到非常失望，于是她向商家提出了投诉。也呼吁平台加强对商家的监管，确保消费者的权益得到充分的保障。
你了解麦当劳中国吗?近年来，麦当劳中国在保持快速发展的同时非常重视麦当劳食品安全，因此也得到了顾客、供应商和公共卫生社会团体的高度认可。麦当劳通过高效的食品安全管理体系和严苛标准，把握数字化转型的新机遇，使麦当劳食品安全文化渗透到每一个环节，食品安全的意识更深入人心，使其一举成为标杆企业!保证食品质量和安全麦当劳中国首席影响力官顾磊曾说过:在麦当劳，我们坚持做正确的事，并把它做好。从食品安全的管理到企业文化的建设、再到连锁餐厅的日常管理，麦当劳食品安全提供了有效赋能。
春季来临，鲜炖燕窝领导品牌小仙炖倡导“养出健康好状态”，抓住一年之初的关键时机，用4周的时间，以深度的滋养和健康生活方式，更好面对新一年的挑战。小仙炖希望为消费者带来的不仅仅是一碗高品质的燕窝，更是一种美好、健康的生活方式。让中式滋补成为大家的生机之源，帮助人们拥有健康的体魄去掌控生活无限自由的可能，在时光循环往复中获得蜕变和新生。�
消费者权益保护事关千家万户，事关每个人的切身利益。金融科技邻域的消费者保护问题尤为突出和迫切，各家金融科技公司也在积极行动，持续探索与创新消费者权益保护方式。消费者权益保护是一项长期的系统性工程，豆豆钱母公司维信金科还将不断探索创新科技和新服务，持续关注用户权益需求，升级消费者服务体系，从全局层面继续强化消保在公司的战略位置，从实现公司的可持续发展。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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