相信不少人听过这样一个段子，说有人去充话费，要求工作人员给电话卡充满”。
电话卡能不能充满不清楚，但你的购物车却是一定能够被装满，没错，说的就是淘宝购物车。
临近双十一，近日有不少网友表示，电商大促节日还没到，自己的购物车已经满了，而据业内人士介绍，日均有1000万人次因购物车加满被提醒。
据资料显示，2012年淘宝购物车容量为50件商品，在2015年扩容至100件，2016年扩容至120件，不过即便如此也满足不了用户的消费需求。
2021年4月，天猫曾对部分容量不足的用户再次扩容，从120扩至200，然而，短短一年后，又有2成的用户诉苦”容量不够用。
在用户呼声下，今年双11前，天猫或将再次对购物车进行扩容，那么其支持添加的商品数量将达到新高。
即便如此，还有有用户表示自己的购物车不应该设立上限，就喜欢那种一次性清空购物车的感觉；不过也有网友表示自己的购物车更像是收藏夹，而且压根存不了太多东西，所以设不设上限对自己没有影响。
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快科技4月17日消息，据中国铁路官方消息，4月17日，印尼雅万高铁正式开通运营满半年，客流持续增长，累计发送旅客256万人次，动车组列车安全运行超126万公里，运输安全平稳有序。雅万高铁2023年10月17日正式开通运营，最高运营时速350公里。它标志着印尼迈入高铁时代，也是中国高铁第一次全套出海，全线采用中国技术、中国标准，由印尼中国高速铁路有限公司（KCIC）和由中国铁路北京局集团有限公司、印尼国家铁路公司组成的中印尼运维联合体共同运营。雅万高铁正式开通后，雅加达至万隆间的旅行时间由3个多小时缩短至46分钟。每日开行动车
根据目前的情况，明天的油价很可能会上调上调的概率非常大。2024年第八次油价调整将于4月16日24时开始，预计本次调价将使油价上涨200元/吨，相当于每升涨幅在0.16元至0.19元之间。按照一般家用车50升油箱的计算，此次油价上涨后，加满一箱油将多花费8至10元。
今晚24时，国内成品油将迎来新一轮调价窗口的开启。本轮零售价上调的可能性十分大，预计油价将迎来年内第五次上涨。如果最终确定了这一调价方案，以70升油箱为例，私家车主加满一箱油将额外花费约10.5元。
近日，国航、东航、南航发布2023年财报。相比2019年，三大航的餐食成本费用和占总营业成本的比例均在下降。
B站发布数据称，在过去的一年里，B站读书视频的日均观看量超过800万次，同比增长率高达32%，显示出强劲的增长势头。小说类读书视频尤为受欢迎，日均观看量达到150万次以上，成为最受欢迎的读书视频品类之一。通过推荐与之搭配的站内优质讲解视频，让用户在购买书籍前能够先睹为快，更容易找到心仪的读物。
小米SU7上市后，小米也正式开启了新车试驾体验，由于太过火爆，不少小米汽车门店的试驾预约安排爆满。有网友反馈称，小米SU7试驾车座椅面出现包浆、鼓包等情况。小米SU7座椅材质全系标配环保复合皮质，在4月30日前大定的用户，可免费赠送Nappa真皮座椅。
4月28日，对于众多网友普遍关注的一个疑问——“为何微信消息撤回后仍会显示‘xx撤回了一条消息’的提示”，腾讯的张军先生给出了明确回应，他坦言:“这个问题确实存在。”他进一步解释道，通信的首要原则便是确保信息的准确送达。这样的设计旨在让双方都能对通信状态有一个清晰的了解，避免因信息的不确定性引发的误解或混淆。
社会和科技不断进步，促使诈骗分子的行骗方式也在“与时俱进”。新型电信网络诈骗既有对传统诈骗花样的“升级改造”，也有利用社会热点问题设下的新骗局。通俗地说，就是流行什么，他们就把主意打到什么上面，所以金融科技企业也一直在跟踪新骗术，做出新提示。例如，像去年一些“客服来电联系你，征信异常要办理，指导转账加注销，钱进骗子口袋里”等颇为洗�
近日，一男子因为连续收到广告短信将平台告上法院，无锡市新吴区人民法院判决短信平台向男子赔礼道歉并赔偿500元。该男子在2022年11月连续两天收到某贷款平台的商业性短信，然其并没有在该贷款平台上预留过相应信息。最终法院审理认为，短信平台公司的行为已使谢某的生活受到侵扰，并且未能说明其获取号码来源的合法性，可能导致谢某个人信息的泄露，最终判决支持了谢某的诉讼请求。
快科技4月8日消息，之前有消息称，华为P70系列已在一些线下门店开始接受盲订。对此，有媒体向北京、上海、深圳、广州等多家门店求证，得到的答复是未收到通知”。部分门店虽然接受了盲订”，但仅仅是登记姓名等基本信息，并不承诺会发货。据报道，P70系列不会举办发布会，而是计划在4月内直接在先锋计划上线发售。目前微博话题华为P70或不举办发布会直接上线销售�
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。
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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。
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