站长之家（ChinaZ.com）6月24日 消息:近日，江苏女富豪Naniwang豪掷5.6亿买下欧洲豪宅的事情引发网友热议。虽然有钱人在国外买豪宅的情况挺普遍，但一次性付清的还是比较少见的。
据了解，这个名为Naniwang的33岁女富豪购入的是撒丁岛著名度假区翡翠沙滩中最顶级地段切尔沃港（Porto Cervo）附近的一座超级豪宅。这套豪宅占地4公顷，有49个房间，直升机场，海滩，电影院，私人游泳池应有俱有。
据第一财经报道，Naniwang疑为京东健康香港公司前董事会成员。企查查APP显示，Naniwang与京东健康前董事王某妮基本相符。
从公开的信息来看，王某妮控制企业8家，间接持股企业44家，是10家企业的法定代表人，曾与刘强东共同投资了宿迁多家企业。
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在2024年4月28日的清晨，云南昭通的一则视频在网络上引发了广大网友的深切关注。这段视频以一种无比感人的方式，展示了一位爷爷在临终前通过监控设备向孙女告别的瞬间。魏女士表示，她希望这段视频能够唤起更多人对身边亲人的珍惜和关爱，不要等到失去后才留下无尽的遗憾。
网络上掀起了一阵热潮，起因是一位来自云南的阿姨在健身房锻炼的视频迅速传播开来。这位阿姨之所以引起了广大网友的热烈讨论，是因为她那令人惊艳的体态和身材。只要我们愿意付出努力，坚持锻炼，就能够保持年轻和活力，让生活更加精彩。
前不久京东宣布，将投入10亿元现金和10亿流量加码短视频，吸引更多原创作者和优质内容机构入驻。此消息一出就引发了网友的关注，对于刘强东下场直播的呼声也是持续走高，网友都很期待刘强东能进行一场直播。优秀的视频创作者是推动内容生态繁荣的重要力量，京东拿出奖励是为了招募更多优秀的达人和机构入驻，产出更专业、有趣的内容。
4月5日，河北邢台一女子发布视频，对某景区厕所的设计表达了强烈的不满，形容其为“门当户对”，觉得十分尴尬。从视频中可以看到，这个景区的男女厕所并非传统的分开设计是共用同一空间，面对面排列，中间没有设置任何隔板。景区在设计公共设施时应该更加注重人性化，尊重使用者的隐私。
直播行业的乱象频发，甚至有人胆大妄为地直播酒驾，令人震惊。一名女子在直播中展示了自己在车内连续饮用3瓶酒后驾驶的场景，这一行为立即被警觉的网友举报。酒后驾驶是一种非常危险的行为，不仅对驾驶者自身的安全构成威胁，也极大地危害了公共安全。
距离五一假期还有不到两周的时间，很多人都已经开始规划自己的行程了。需要提醒大家的是，这次五一通过调休获得了5天假期，但前后都需要补班才行。调休是在节假日总量固定的前提下，为了避免节假日碎片化”做出的有效安排，2024年通过调休形成了9573”的假期安排，显示出了较强的人性化和灵活性。
在江苏南京，一位母亲在陪伴儿子完成作业时，情绪突然失控。她原本穿着拖鞋，想要发泄情绪，向儿子踢去。希望这位母亲能够早日康复，并从中吸取教训，以更平和的心态面对孩子的教育问题。
近期，一位36岁女性通过积累300万元存款实现了提前退休的目标，这一事件在网络上引发了热烈讨论。许多人对于她的财务规划和生活选择表达了自己的看法和羡慕。对于大多数人言，实现财务自由和提前退休需要综合考虑收入、支出、投资和理财等多个方面，制定合理的财务规划，并为之努力。
2023年华为终端业务实现销售相比去年增加了100多亿，其中手机业务增速很快。2022年华为终端业务实现销售收入2145亿元，2023年这一数字是2515亿元，这也意味着华为终端业务销售重回增长通道，其中Mate60系列的成功热卖也推动了这一增长。按照这位博主的说法，现在入手Mate60系列可能不如等待P70系列。
3月28日，在北京市朝阳区三间房地区，一位女外卖骑手因半月内偷吃多达40余份外卖引发关注。这位女骑手食量惊人，尤其在一次事件中，她竟然偷吃了高达5份外卖，令人咋舌。也希望相关部门能够加强监管，加大对违法行为的处罚力度，以维护整个行业的良好秩序。
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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