现如今，很多人受到失眠的困扰，怎么缓解失眠焦虑?提高睡眠质量至关重要。下面说几个能够缓解失眠焦虑的方法。首先普及一个概念:深度睡眠——指大脑不进行任何运动的完全休息阶段，大脑皮层细胞处于充分休息状态，这对于消除疲劳、恢复精力、免疫抗病等都有至关重要的作用。然而这
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世界卫生组织对益生菌有这样一个定义:对人体只有益无害的活菌，叫做益生菌。益生菌其实就是一类对健康有益的细菌。益生菌可以长期吃吗?选对益生菌，坚持食用，毕竟守护肠道健康不是一朝一夕就能完成的，是长远命题。
近日，有网友发布视频称，出门在外，舒服是自己给的”。视频画面显示，这位旅客直接睡在了火车行李架上，他本人还穿着袜子和盖着被子，舒适度比肩火车硬卧。而从另一视角的视频中可以看到，这位男子应该被火车上的管理人员发现，并被要求不得在行李架上睡觉，这位男子在乘警的注视下，爬下了行李架。10月9日，据中国铁路南昌局集团有限公司南昌客运段官方微博�
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在AI喷涌式爆发的当下，有多少创业者被冲击到措手不及，又有多少创业者在冲击中逐渐消极?此前在见实与几位AIGC从业者的深聊中，我们发现，在看似繁荣的AI产业下还是可以嗅到一丝危机的味道:AI创业者不太好创业了，投资人也开始严苛了。如果有在应用AI绘画的玩家们可能会发现，一些AI绘画网页突然关停。今天经济学上，生产力的定价理论会被AI颠覆掉，分工与资产的定义也会被更新。
陕西延安一女生称采耳时师傅在自己耳道内挖出直径4mm的耳钉钻引关注。当事人小尤平时睡觉不会摘耳钉，之前耳钉钻脱落过，简单安装了下便继续戴着，月初发现小钻掉了没太在意，现在才明白可能是睡觉时掉进了耳道，且已卡了大半个月。不要去街边小摊等地打耳洞，这些地方的器械可能消毒不到位，有造成血液污染，传播疾病的可能。
微博话题脆皮大学生”引发网友关注。可能有人不了解脆皮大学生”是什么意思？需要着重培养大学生的健康意识、丰富户外活动，倡导饮食均衡、营养合理，特别是合理安排作息时间。
前言老板要求开源节流，但不追加云成本支出又保障不了业务运营。这让许多企业CIO陷入了降本焦虑：如何既降成本又保业务？假如企业月云支出是百万元级别，那么每月便可节省数十万是持续有效的成本节省。
如今低头族”已经非常普遍，但低头玩手机对颈椎的危害也非常大。欧洲脊柱协会曾发出警示：当低头30度刷手机时，颈椎会承受约18公斤的压力；低头45度时，压力值增加到约22公斤。预防颈椎病的关健还是避免长时间低头刷手机、伏案工作等，因为这种状态让颈椎长期处于高强度的负荷中，很容易出现颈椎的生理曲度僵直，甚至反弓”，加速颈椎退行性病变。
快科技10月3日消息，对于当代不少年轻人来说，奶茶是不可少的饮品，一天不喝就浑身难受。不过，奶茶里面的热量除了带来物理攻击发胖以外，也因含有大量糖分而产生一定的魔法伤害。近日，清华大学和中央财经大学的科学家调查了超5000名北京的大学生发现，奶茶能够让人上瘾，16.3%的学生符合成瘾标准，女生和年龄较小者更为严重，并且与抑郁和焦虑有关。此外有研究发现过量摄入糖分会使得老鼠脑内一种名为BDNF（脑源性神经营养因子）的蛋白质相应减少。而这种蛋白质广泛分布于中枢神经内，具有神经再生和修复功能，BDNF及其受体也被认为在改
对于不少国人来说，喝粥一定是躲不开的，但是偶尔喝还可以，长期就要有问题。长期喝粥伤胃危害大”上了热搜，不少网友因为这个论调也是吵翻，有人觉得没有问题，也有人觉得确实是危害大。粥只能作为一个过渡性的补充食物和其他食物一起进食，长期喝反不利于身体健康。
临近假期返程高峰，返程票相对紧张，尤其是绿皮火车这类长时间出行车辆，夜间没有卧铺或者硬座的旅客，出行体验相当难受有些人就另辟蹊径，自己给自己找了个舒服的位置，但这却也影响到了其他旅客。有网友发布视频称，出门在外，舒服是自己给的”。如果旅客睡在行李架上，导致行李架坍塌的话，极易对下方旅客造成严重伤害，因此，此类行为应严格禁止。
掘金大模型子站是一个专注于AI领域的技术社区平台，提供从基础设施到最终应用的全景图，旨在帮助个人开发者和企业更好地理解和应用大语言模型技术。该平台通过提供资讯、工具和资源，促进AI技术的创新和应用，推动整个AI生态的发展。
Cubox是一款专业的AI阅读器，旨在通过智能技术帮助用户筛选和整理阅读内容，提升阅读效率和学习效果。它具备自动高亮精彩内容、一键解读网页文章、专业级标注等功能，适用于需要大量阅读和学习的用户。产品背景信息显示，Cubox深受全球专业人士青睐，并且用户阅读的文章总数达到了23,325,802篇，显示了其广泛的用户基础和影响力。
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bilibot是一个基于哔哩哔哩用户评论训练的本地聊天机器人，支持文字聊天和语音对话。它使用Qwen1.5-32B-Chat作为基础模型，并结合苹果的mlx-lm LORA项目进行微调。语音生成部分基于GPT-SoVITS项目，使用派蒙语音模型。该机器人可以快速生成对话内容，适用于需要智能对话系统的场合。
Artificial Analysis是一个专注于AI语言模型和API提供商的独立分析平台。它提供详细的性能评估，帮助用户理解AI领域的格局，并为他们的具体用例选择最佳的模型和API提供商。该平台通过质量指数、吞吐量和价格等多个维度对不同的AI模型进行比较，使用户能够做出更明智的选择。
MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
TalentGenius是一个利用人工智能技术帮助专业人士评估技能、优化职业路径，并匹配最佳工作机会的平台。它通过AI工具提供个性化的职业导航、辅导、招聘和咨询，帮助用户在技术快速发展的今天保持竞争力。
Pipecat是一个开源框架，用于构建语音和多模态对话代理，如个人教练、会议助手、儿童故事玩具、客户支持机器人、接待流程和机智的社交伴侣。它支持本地运行，并可迁移到云端，集成了多种AI服务和传输方式，具有高度的可定制性和扩展性。
MetaTrend是一个专注于提供AI、金融行业趋势的新闻网站。它通过每日更新的新闻摘要，帮助用户快速了解这些领域的最新动态，对于希望紧跟科技和金融潮流的专业人士来说，这是一个不可或缺的工具。
打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型，它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像，并且相较于之前的模型，其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入，能够更好地把握提示背后的意图，并从更长的提示中提取细节。此外，Imagen 3 在渲染文本方面表现出色，为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
Veo是Google最新推出的视频生成模型，能够生成高质量的1080p分辨率视频，支持多种电影和视觉风格。它通过先进的自然语言和视觉语义理解，能够精确捕捉用户创意愿景，生成与提示语调一致且细节丰富的视频内容。Veo模型提供前所未有的创意控制水平，理解电影术语如“延时摄影”或“航拍景观”，创造出连贯一致的画面，使人物、动物和物体在镜头中逼真地移动。
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
