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快科技4月9日消息，近日，3D武侠角色扮演游戏《剑侠情缘网络版叁》（《剑网3》）竞技大师赛引发争议，甚至剑网3涉嫌操控比赛疑似诈骗”的话题还登上热搜。据介绍，此次比赛涉及付费竞猜奖池，奖池规模高达千万元，玩家质疑赛事组操控比赛、左右赔率甚至涉嫌诈骗。对此，《剑网3》官方公开发文回应称将重构赛事，移除全部裁判权限，制作人带头裁判实名制，赛事负责人亲自登门致歉，在公司内担责认责。同时还将给全民补偿历代签到活动表现类奖励(外观宠物坐骑)自选。此外，还将要求赛事组公布全部时间线和聊天记录，给玩家和选手一个真相。?
微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法，该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1，该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调，以解决数据集中的噪声和分布不匹配，并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。
喵字馆是一家基于实际运用场景，来考虑用户所需的独立字库厂牌。它不仅提供一系列独特、可爱且充满个性的字体为那些寻找与众不同字体设计的用户带来了无限灵感。字体下载方式二字体超市客户端:www.font.cn/download/搜索字体名称，即可一键使用字体。
快科技4月3日消息，近日，知名车评人陈震发布视频称，对于那些自称受他推荐买威马M7的车主，如果想退车的话，就把车开过来，他按照发票价给他原价退车。据陈震介绍，事件的起因是，他在2021年时拍了一条视频，介绍威马M7的智能驾驶功能，称车辆的智驾硬件相当在线，他本人也期待实车的真实表现。后来，威马汽车停摆，一些网友借此发挥，称受了陈震的推荐，才购买了威马M7汽车。现在车企出现经营危机，买的威马汽车要去售后、怎么维权，甚至怎么能退车。对此，陈震强势表态，如果你是受我推荐买的威马M7，你就把车给我开过来，我按照购车发
辽宁大连的儿童公园内上演了一幕引人关注的事件，一只被亲切称为“白项链”的鸭子因其脖子上独特的白毛特征，成为市民们熟知的公园小伙伴。这只可爱的鸭子却突然在公园步道上徘徊，显得异常焦躁，仿佛在寻求帮助。也呼吁广大市民在发现类似情况时，能够及时伸出援手，共同守护这些可爱的生命。
国外科技媒体发布了一篇关于谷歌Pixel8a手机的宣传海报的文章。根据文章描述，该手机将支持长达七年的安全更新。感谢网友提供的线索！
知名UGC地图《因蓝》的创作者“仟中酒”于3月28日发布视频，声称其创作的地图在《元梦之星》中遭到长期、多次的抄袭，并已向腾讯提起诉讼。此案已获受理，并定于5月开庭审理。《元梦之星》保留追究相关自媒体法律责任的权利。
近日，国内多家媒体纷纷报道了一则关于梅女士在实体店购买LV包的经历。据悉，梅女士花费了两万四千多元购买了一款LV包，然而，令人意想不到的是，仅仅在背回家五个小时后，包上的一个铆钉竟然脱落了。面对这一突发状况，梅女士迅速联系了店家，却被告知只能到店里进行换货，而不能退货。针对此事，LV客服方面给出了回应。他们表示，根据公司的规定，线下售出的�
抖音发布关于打击违规微短剧的公告称，近期平台发现部分微短剧宣扬不健康和非主流的家庭观、婚恋观，刻意放大和渲染夫妻、婆媳矛盾等内容，平台已下架相关违规微短剧6部。致力于打造积极、开放、友善的社区环境，持续推进微短剧内容治理，并发布专项治理公告，鼓励和推广优质微短剧，持续对含有不良价值观导向、违反公序良俗、低俗“擦边”等违规内容的微短剧进行治理。
自2021年7月起便暂停了视频更新，她的账号自此陷入了长久的沉寂。在这段时间里，人们不禁好奇，离开屏幕的李子柒究竟去了哪里?实际上，她并没有远离我们是深入到了更为深厚的文化领域中。我们期待着她带着新的作品和想法，再次回到我们的视线中，为我们呈现更多精彩的文化非遗内容。
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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