你可以通过向上按控制器的方向键或按键盘上的 V 键来使用迷人指南针。迷人的指南针基本上像GPS一样工作。使用它可以让你您更好地跟踪您的任务。它将向您展示一条清晰的路，您可以跟随它来来达到自己的目的地。
你不仅在玩游戏时会发现快捷小径，还会在小地图上显示一条小径。但这并不是它唯一的用途。如果您按住向上按钮或 V 键，它还会告诉您当前的目标。再次按下它可隐藏详细信息。总的来说，这是游戏中一个非常基本但有用的功能。
如何获得迷人的指南针
完成魔咒职业主线任务后，您将从无花果教授那里获得指南针。在这个任务中，你将不得不使用飞来咒并与Natsai竞争。比赛结束后，罗恩教授会告诉你，他有一个特殊的作业在为你准备。接下来去和无花果教授谈谈。在他质问你和韦斯莱教授的谈话之后。他将向您展示它们包含在您的野外指南地图中的结界。你现在将从他那里得到指南针。
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随着数字时代的来临，直播平台已成为传承非遗文化的新舞台。在这个春光明媚的季节，思享无限聚焦于一种传统工艺——风筝制作。通过直播间，我们看到了风筝这项非遗文化的魅力，也看到了思享无限在践行非遗文化传承和弘扬上所做出的努力。
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在数字时代，未成年人的网络安全和理性消费意识尤为重要。作为一款深受广大未成年人喜爱的游戏，网易《蛋仔派对》不仅为未成年用户提供丰富多彩的娱乐体验，更恪守社会责任，积极引导和教育年轻玩家建立正确的网络行为习惯，在今年三月份，设置了首个“蛋仔守护月”。长期以来，网易《蛋仔派对》在加强未成年人的反诈工作的同时，针对未成年用户的充值消费问�
“AI刘强东大佬下场直播秀”的消息相信大家都知道了。4月16日18点18分，刘强东AI数字人在京东App开启直播首秀，品类包括粮油、农产品、宠物用品等。不是那种用一张照片生成的数字人是逼真度赶超“东哥”的分身数字人。
近日，快手中视频系列IP“人生探索指南”上线。该内容IP将聚焦于年轻人生活的各个层面，希望以趣味性的话题和新颖的内容表达形式，对他们身上可能出现的问题给出丰富详尽的有用性建议。“人生探索指南”首期内容为“在心里种个太阳”。活动关注年轻人在社会压力下普遍存在的精神状态问题，邀请医生、心理机构、心理学爱好者等专业人士，为大家带来实用的知识科�
从万物皆可卷，到万物皆可盘，如今，年轻人里又流行起万物皆可“捏”。除了我们熟知的包子有鸡蛋、小鸡、兔子、豆腐球、南瓜等不同形状，甚至还有奶茶杯捏捏乐。从生理、心理和场景入手，解决痛点，并针对客户群体选择传播渠道，发酵话题，同时跟随符合大环境下的消费趋势，如兴趣消费、溢价升值空间等，可以是新产品，也可以是旧产品的重新包装定义，或许也�
随着时代的变迁和消费观念的升级，年轻人的消费观念逐渐发生了转变。不同于过去“喜新厌旧”的消费模式，现在的年轻人开始更加理性地看待消费。对于年轻一代言，购买闲置商品不仅是一种经济实惠的选择，更是一种潮流和个性的体现。
随着新能源汽车市场的迅猛发展，消费者对于汽车选购的考量已不再局限于性价比等传统维度是更加注重时尚、智能化等因素。尤其对于年轻消费群体言，汽车已不再仅仅是满足出行的交通工具，更是具备话题属性、满足社交需求的时尚单品。我们期待问界新M5能够在市场中继续闪耀，为消费者带来更多惊喜。
关于免疫细胞治疗的报道屡见不鲜。发表在专业期刊ExperimentalGerontology上的文章分析了健康老人和百岁老人的NK细胞活性分析。随着科学技术的不断进步，我们有理由相信，免疫细胞疗法将为人类的健康事业做出更大的贡献。
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databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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