如今世界杯赛程已过大半，据不完全统计，近一个月与卡塔尔世界杯相关的微博热搜达上百个，卡塔尔小王子更是成新顶流。
在12月8日，金晨突然更新了一张cos卡塔尔的照片而登上热搜，不过后来招致大面积负评，面对舆论不得不删动态。
面对愈演愈烈的舆论环境，金晨今日还是忍不住有了回应:她配文写道:人类何必为难人类?除非……。
资料显示，因为卡塔尔的传统服装代表的是一种压迫，曾经有一位女性运动员的头纱意外掉落，从此她便被禁赛，结束了运动生涯。甚至都不可以出现彩色的头发，被发现是要处以死刑的，所以头巾对于当地人民来说是非常沉重的。
有网友表示:这回应还不如闭嘴，热搜还没有上够?闭麦或者道歉就可以了，为什么要这样阴阳怪气，虽然并非你本意，但作为公众人物该有的谨言慎行还是要有衡量的。
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作为人类永恒的追求，其定义和实现方式随着时间和社会的变迁不断演变。在现代社会，科技的发展极大地改变了我们的生活方式，同时也给我们的幸福观带来了新的挑战和思考。这意味着政府、企业和个人需要共同努力，以确保科技发展与人类的可持续幸福相协调。
【新智元导读】OpenAI机器人理解力虽强，却无法进行非语言交流。哥伦比亚大学华人团队打造了全新的机器人Emo，不仅可以提前预测和模拟人类表情可以进行眼神交流。他是哥伦比亚大学的博士生，专注于机器人和机器学习的研究。
快科技4月20日消息，人类在探索浩渺太空的过程中留下了很多精彩的瞬间，近日，有博主NASA爱好者”发布了一张宇航员太空行走的太空照片，并称其是迄今为止最恐怖的太空照片之一”。至于为何恐怖，是因为这是人类历史上首次无系绳太空行走，整个人悬浮在黝黑的太空中，背后就是蔚蓝的地球，他就像是一颗卫星，显得格外渺小，而且又很无助。据了解，最早在科学意义上提出太空行走设想的是俄罗斯科学家齐奥尔科夫斯基，在他撰写的《太空旅行》一书中，不仅提出了人在太空行走的可能性，而且还提出实现太空行走必须要给行走者提供航天服、气闸?
4月23日，太阳表面几乎同时爆发了四个耀斑，这种现象还是第一次见到，而它们可能会在未来几天内引发太阳风暴，进而影响地球。NASA的监测显示，这四次耀斑爆发几乎都发生当天的13点左右(北京时间)，彼此相隔数十万公里，共同覆盖了太阳表面大约三分之一的面积。多个耀斑同时爆发叫做交感太阳耀斑”，是多个太阳黑子同时进入太阳表面上方的巨大磁场环而引发的。它通常只涉及两个耀斑，但此次却同时有四个，在人类观测史上尚属首次。交感太阳耀斑的强度从小爆发到最高的X级不等，这次的威力还没有确定，但因为数量太多、覆盖太广，所产生的日
在快节奏的现代生活中，真正感到被倾听和理解是一件罕见的事情。许多人并没有从周围的人那里得到他们需要的情感支持、共鸣和认可。这种分辨出正确类型的回应的能力很可能促成了其积极影响。
美国太空探索技术公司的创始人埃隆马斯克在社交平台X上分享了关于人类文明延续的深刻见解。他发帖指出，如果人类能够成功发展为星际物种，我们的文明将可能持续数百万年之久，否则，其存续的时间或许仅有几百年。这一宏伟蓝图不仅展示了人类探索宇宙的无尽可能，也为我们思考文明延续提供了新的视角。
SpaceX太空探索公司CEO埃隆马斯克日前在X上发帖称，文明需要保持目前的技术水平，直到火星能够自给自足，这可能在20年内实现。如果我们成为多行星然后是多恒星物种，我们的文明将持续数百万年，如果没有，也许只有几百年。马斯克曾透露自己愿望希望未来能死在火星上，他表示生于地球葬于火星将会是一件非常酷的事。
中国人民大学和浙江大学的研究团队进行了一项有趣的研究，他们发现GPT-4在预测学术论文撤稿方面的能力与人类审稿人有着惊人的相似性，准确度高达95%。这项研究不仅展示了大型语言模型在学术诚信维护中的潜在作用，同时也揭示了AI在学术研究问题上的应用关键在于如何为人类所用。ZhichaoFang是中国人民大学信息资源管理学院助理教授，他的研究方向为科学学、科学计量和社交媒体计量学。
4月初，全球低碳先锋品牌mentech美碳正式宣布将于4月12日深圳召开主题为《美好骑遇，碳索未来》2024mentech美碳科技生态大会。距离大会召开还有一天时间，大会倒计时1天的海报也通过mentech美碳的官方微博被正式地公布了出来。随着mentech美碳科技生态大会的临近，这场围绕人类生活全场景的创新盛宴也即将上演，相信在当前研发实力和前瞻目光兼备的情况下，mentech美碳一定会持续引领行业潮流，发布更多围绕人类生活全场景的创新、环保的软硬件产品及服务，让我们拭目以待。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:亿万富翁企业家埃隆・马斯克表示，只要供应电力和硬件能够满足日益强大的技术需求，新的人工智能模型的能力将在明年底超越人类智能。他在与挪威国家银行投资管理首席执行官尼古拉・塔根进行的一次访谈中预测称:“我猜测，我们将会在明年底左右拥有比任何一个人类更聪明的人工智能。” 马斯克在 Tesla、X 和 SpaceX 等公司担任首席执行
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。
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