QQ是我们80后、90后青春一代人的记忆，QQ当年推出的QQ等级功能，一度成为人们之间炫耀的资本，网民们打开电脑的第一件事就是登陆QQ。
当年为了升级QQ等级，不少人会跑到网吧挂上QQ，会办理手机超级QQ，保持24小时在线，会让身边的同学、朋友帮忙挂QQ，一切都是为了QQ等级。
为了迎合网民的需求，腾讯当时还在电脑管家软件上上线了QQ加速功能，打开电脑管家并登录账号，累计时长30分钟，即可在当日获得0.2天QQ等级加速。相信不少用户为了QQ等级，下载使用腾讯电脑管家软件。
如今腾讯电脑管家即将下线这一功能，在电脑管家上，腾讯发布了个人中心加速版块下线公告”。
在公告中，腾讯表示，由于产品升级与调整，个人中心加速版块将于2022年10月1日0点起下线，届时包含QQ等级加速、登录30分钟领取管家金币等活动将全部下线。
为了感谢用户一直以来的支持和喜爱，管家准备了Q币及管家金币作为下线补偿福利。
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90后妈妈龚妍在2021年购买了一套面积仅25平方米的公寓，位于江苏常州。这套公寓只有她一个人持有钥匙，她的先生和孩子需要被邀请才能进入。拥有自己的空间可以让女性从妻子、妈妈等社会身份中解脱出来，更加关注和满足自己的需求。
文|朱之丛约访张泽伟是很困难的。时间从周三推到周四，又延期到周末，一直到星期天晚上11点，他才终于接起电话。这欲望有怎样一个人间的姓名，大可以忽略不计。
近日，中国新闻出版研究院国民阅读研究中心发布了《2023-2024年网络文学平台价值研究报告》，并组织专家研讨会。报告和研讨会主要关注网络文学发展的新特点和新价值，为网络文学行业的持续、健康、有序发展提供建议。数据显示，截至2023年底，中国网络文学阅读市场规模达404.3亿，同比增长3.8%。在研讨会上，专家们就网络文学平台的发展新格局进行了深入讨论。已经成�
AI绘画已经火了两年，但仍有一群人并不满意。
是一场永不落幕的狂欢派对，是一段充满无限可能的奇妙旅程。在这个万物生长的季节里，每一天都值得我们全情投入。它不仅高颜值蕴藏强劲内核，更是年轻态度的时尚象征。
今年的独游黑马，来得实在是太快了。2022年9-10月，他们在Steam上架了《SuperKill-BOI9000》《福西法地牢》的demo。之所以想到异步自走棋，是因为他们当时玩了挺久《SuperAutoPets》，有了些想法:在市面上常见的同步自走棋游戏里，玩家不能只顾着自己发育得盯着对手的builds，以及倒计时，更有PvP竞技味儿，但也更紧张;但在《SuperAutoPets》这种异步游戏里，玩家能按自己的节奏走，虽然竞技刺激感少了些，但不用等对手，也不会被倒计时催促，是一种更放松的自走棋体验。
4月11日的消息显示，据外媒报道，东京商工调查公司公布的最新数据显示，去年日本破产企业数量接近9000家。2023财年，日本有8881家企业宣布破产，其负债额超过1000万日元，比上年增加了30.6%，增速为30年来最快，总负债额超过2.46万亿日元。大量廉价产品涌入日本国内市场，占据了其中低端产品市场份额，对本土制造业产生了挤压效应，导致日本贸易顺差转为逆差。
快科技4月12日消息，最近，话题#小时候被盗的QQ终于有救了#登上热搜，起因是有一网友分享了自己成功找回QQ的经验。而这，也吸引了腾讯QQ的注意。腾讯并未回应小时候丢了的QQ号能否找回，但科普了如何找回被盗的QQ号。方式一：点击QQ安全中心”公众号菜单栏，【帮助中心】【账号安全】【找回密码】进行找回方式二：点击QQ登录页右下角【更多选项】【找回密码】进行找回方式三：搜索【腾讯客服】微信小程序，前往QQ版块的【密码密保问题】进行找回
昆仑万维发布面向人工智能时代的六条人才宣言，旨在通过一系列的行动，包括年轻化的管理团队、灵活高效的工作流程、为优秀人才提供竞争性的待遇和发展机会、以及与全球顶尖大学的合作。最终的目的是，通过培养和吸引世界级的人才，营造开放、包容、充满机遇的人才环境，从构建一个充满活力、创新能力卓越、并能快速适应未来挑战的团队，为最终实现公司的使命和愿景奠定坚实的基础。通过这六条人才宣言的实施，昆仑万维旨在吸引和保留顶尖人才，培养具有全球视野和创新思维的人才，推动公司业务的持续发展，最终实现公司的使命:“实现通用人工智能，让每个人更好地塑造和表达自我”。
你敢信?一款手游里藏着400个AI角色，且各自有各自的性格……这就是腾讯在一年一度的“游戏界春晚”GDC上展示的一场技术肌肉秀——《火影忍者》手游相关负责人介绍了大规模强化学习AI训练系统，该方法的训练成本和时间比传统的训练方案减少90%。移动端光追、144帧渲染、跨平台开发管线管理等技术也都逐一亮相。GDC还有哪些好玩的呢?欢迎有参与到GDC的小伙伴，与我们分�
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
