5 月 30 日消息，日前，叮咚买菜昆山大仓和前置仓全力保障昆山区域的蔬菜、禽蛋、米面等生活必需品的供应。据叮咚买菜昆山大仓负责人介绍，位于毛许路的昆山大仓主要生产蔬果类产品，以及部分百货品的调配。自疫情出现反弹，昆山大仓的日到货加工生产量从 80 吨提升至日产量 200 吨，每天用厢式货车发货将近 60 辆次，配送到位于昆山全市的各个前置站点。而根据市场需求，增加家庭装、大包装等规格商品的生产，在提升产量的同时稳定价格。配送方面，目前昆山区域内叮咚买菜 14 个服务站提供正常服务。叮咚买菜将日配单量从平时 15000 单，以及提升至目前的近 30000 单。
据悉，叮咚买菜还将启用预约配送、大时段机制、集中配送等临时措施，提升配送保障能力。
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【新智元导读】大模型混战究竟谁才是实力选手?清华对国内外14个LLM做了最全面的综合能力测评，其中GPT-4、Cluade3是当之无愧的王牌在国内GLM-4、文心4.0已然闯入了第一梯队。在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的，有些则是行业特定的。●偏见歧视:文心一言4.0继续排名榜首，领先GPT-4系�
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。
随着市场竞争的日益激烈和产业转型的不断深入，人力资源外包已逐渐成为企业实现高效运营和降低成本的重要战略选择之一。人力资源外包市场规模正呈现出快速增长的趋势，2022年我国人力资源外包行业的市场规模达到7246亿元，同比增长2%。随着业务的不断发展壮大，云逸外包公司将继续秉承“客户至上、服务至优”的理念，不断创新服务模式，提升服务质量，为企业创造更大的人力资源服务价值。
今日晚间，小米14系列限量定制色正式发布。此次小米14系列限量定制色采用了小米汽车SU7的同款配色设计，包括海湾蓝、雅灰、橄榄绿、熔岩橙和流星蓝五款。小米SU7的正式发布标志着小米人车家全生态战略的完整闭环实现，这是小米在2024年达成的一个重要里程碑。
小米14和小米14Pro手机迎来了重要的系统更新。此次更新的一大亮点在于，小米14Ultra的出色影像功能被下放至这两款手机上，为用户带来了更为卓越的拍照体验。此次更新的推出，将进一步提升小米14和小米14Pro手机在市场上的竞争力，同时也展现了小米在影像技术方面的持续创新和领先地位。
今天是小米公司14周岁生日。14年前的今天，雷军和初创团队的13个人一起喝了碗小米粥，在中关村一个很小的办公室，开始了创业。在小米手机十周年之际，雷军还宣布退还小米手机1的收入，每人赠送1999元红包，轰动一时。
出于站长们批量搭建网站群的市场需求，站群服务器已被作为一种更加经济实惠的选择。站群服务器，也就是多IP服务器，从字面理解就是有多个IP的服务器，它可为用户组建的多个网站配置独享IP地址，解决了多个网站域名解析到同一个IP地址的问题，这样搜索引擎也不会轻易将网站认定为“垃圾”网站，避免受到搜索引擎惩罚，对于网站的权重和排名会有一定提升会更安全。
快科技4月20日消息，360公司创始人周鸿祎晒出了一张与腾讯CEO马化腾握手的照片，并亲切地称呼马化腾为老朋友”。这一场景发生在由工信部和互联网协会联合举办的中国互联网三十周年座谈会上。此次座谈会汇聚了众多互联网行业的领军人物。周鸿祎在会上表示，他不仅遇到了多位行业领导和前辈，还重聚了与马化腾、搜狐CEO张朝阳、小米创始人雷军等业界老友。他在微博上感慨地写道：三十年的创业历程与互联网的成长相伴而行，他们是这个时代的开拓者、建设者、经历者、参与者，同时也是见证者和受益者。他还留下了悬念：弹指一挥间，相逢一笑，
快科技4月18日消息，今日下午，雷军开启直播，跟网友一起聊聊小米汽车。雷军在直播中称，小米汽车发布后，网上有人不理解小米汽车仅用了3年时间就造出了车，比业内平均速度快了很多。对此，雷军介绍，小米已经成立了14周年，小米汽车3年造出车的背后，是小米集团14年的智能智造经验和技术积累。此外，前段时间，智己汽车CEO刘涛还曾发文表示，小米汽车三年就从平�
2023年，我国跨境电商进出口2.38万亿元人民币，增长15.6%，比全国进出口增长速度高出15.4个百分点。跨境电商主体不断增长，全国有外贸进出口实绩的企业达64.5万家，其中，跨境电商主体超过10万家。作为全球支付领域的破局者，截至2023年底，PingPong已累计促成跨境交易规模超10000亿元，可帮助卖家在全球约200个国家和地区内进行跨境收、付、汇、管等。
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。
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