你渴望去太空旅行吗，如果非常痴迷，那么可以攒钱了。
长征十一号”火箭首任总指挥杨毅强表示，具体到太空旅行，目前可分三种。第一种是进入空间站，这对游客的身体、心理素质等有严格要求；第二种是以维珍银河的白色骑士”为代表的通过双机身航空运载飞机将游客带入太空，但该模式舒适感和安全性较差；第三种就是目前技术较为成熟的亚轨道旅行，适合大部分人群。
随着商业模式的完善，2025年，中国有望开始亚轨道旅行，票价约200万到300万元人民币。
此外，据中国载人航天工程办公室消息，神舟十四号航天员乘组将于近日择机实施第二次出舱活动。
自2022年9月2日圆满完成首次出舱活动以来，神舟十四号航天员乘组先后完成了出舱活动恢复、机械臂测试与操作、第二次出舱活动准备等工作，持续开展空间材料研究、高等植物培养等空间科学实（试）验项目。
目前，神舟十四号航天员乘组状态良好，空间站组合体运行稳定，具备开展出舱活动条件。
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在最新的播客访谈中，小扎再次展现了他的「开源英雄」形象。如果花费100亿美元研发的模型对人类安全且有益，他将选择开源。他对于AI模型能力的未来提升持保留态度，认为短期内不太可能实现AGI，需要解决能源问题可能需要几十年的时间。
特斯拉原本计划推出一款起价为2.5万美元的低成本电动汽车，以扩大市场份额并推动电动汽车的普及。最近却有消息称特斯拉已决定放弃这一计划。特斯拉将继续致力于推动电动汽车技术的进步，并不断探索新的商业模式，以满足不断变化的市场需求。
根据小米汽车APP最新信息显示，小米SU7Max自订单锁定之日起预计需要29至32周才能完成交付。考虑到目前已进入4月份，32周的等待时间几乎把交付推迟到了2025年。他在交付仪式上激情洋溢地表示：今天将被历史铭记：小米汽车正式登场，智能汽车的真正变革开始，中国必将诞生像特斯拉一样伟大的公司。
在今晚的发布会上，坦克300Hi4-T刚刚公布售价，官方指导价为26.98万元，仅有一种配置。值得一提的是，该款车型在2024年限量发售3000辆，每个账户限购1辆，定金不可退，提车门店不可更改，最快提车时间为4月底，最晚为6月。搭载容量为37.11千瓦时的三元锂电池组，WLTC纯电续航里程105公里，提供最大输出功率3.3千瓦的对外放电功能。
去年，微软宣布了一项针对Windows10的扩展支持计划，允许用户在2025年10月官方支持结束之后付费购买持续的安全更新。微软终于公布该计划的定价策略，每台设备起价61美元，并且三年内每年翻一番。Windows112021年就发布了，尽管微软尽了最大努力，用了各种办法，包括向老用户弹窗等等，但其市场份额表现依然远远落后于Win10。
Redmi今天还发布了全新的100英寸巨屏电视RedmiMAX1002025款。首发售价仅需8999元，相比上一代发布19999元的价格实现腰斩，将极大的推动巨屏电视普及。蓝牙遥控器自带NFC功能，可一碰投屏，使用更方便。
沈瑶初十年前就义无反顾地爱上高禹川，当他们两人再次相遇，她主动靠近高禹川，不料，她却意外怀孕，高禹川为了负责选择领证，但不公布两人的关系......这是一部情绪稳定女航医与傲娇疯批男机长的虐恋剧。在这个“土味”剧情层出不穷的时代，《爱在黎明前降落》以细腻的人物情感，唯美的画面和BGM，凭借着它的独特魅力，成为爆款热剧。就目前这种情况言，短剧市场竞争会更加激烈，短剧行业还有待规范管理，短剧内容创新仍有巨大的发展空间，至于在未来是否会出现更繁荣的景象还需观望。
一代人有一代人的《动物世界》。靠着文案诙谐、梗量十足的动物解说视频，“维C动物园”成功加入抖音、B站网友的追更名单。当创作者陷入瓶颈后，翻一下过去的爆款综艺节目，或许能找到一些选题灵感。
IDC发布《中国软件定义存储及超融合存储系统市场季度跟踪报告，2023年第四季度》，详解中国区超融合发展趋势、市场份额规模以及厂商占比。IDC报告显示，由于数字化转型和业务创新的需求，金融、制造、医疗等对IT高度依赖的行业对基础设施层提出了更高的要求，2023年全年超融合市场同比增长2.9%，市场规模达到152.01亿元人民币，市场对超融合系统解决方案的需求依然强劲。IDC预测，中国超融合市场在未来5年保持6.0%的年复合增长率，远超传统存储阵列;预计到2028年，超融合市场规模将达到近30亿美元。
小米SU7 震撼亮相，起售价定为21. 59 万元，这一价格策略凸显了小米汽车对市场趋势的敏锐洞察。专家指出， 20 万元作为汽车定价的重要分水岭，小米汽车选择“高举低打”的策略，旨在以高性价比赢得消费者的青睐。令人振奋的是，消费者对这一价格策略反应热烈。据小米官方数据显示，新车上市仅 27 分钟，销量便已突破惊人的 5 万台，这一成绩充分证明了小米汽车的市场�
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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