据报道，近日重庆一网友发文称，自己因为一件衣服放购物车太久被客服嘲讽。
从公布出的聊天截图显示，网友对店铺小香风外套进行咨询，之前因一些原因没有购入，店铺客服则嘲讽回复不是老早就看过吗”现在有估计你也不会拍的”。
随后，该客服将网友拉黑。
网友将此事发至网上引发热议，无数网友吐槽客服没礼貌。
店铺负责人向网友致歉称，客服年纪小已经批评教育，店铺已受到影响，希望该网友删除贴文，此举再次引发网友争议。
当然，最重要的是网友非常疑惑，为什么上架能看到消费者的购物车情况？
据共富财经报道，淘宝消费者热线对此回应称，商品在购物车时商家是无法查询到用户信息，只有生成订单后（未付款、付款后），才可以显示用户信息。
此外，平台对卖家会有一定的考核机制和奖罚措施，若不符合标准，会对卖家作出公示、警告、扣分等处理。
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今天，话题调休”冲上微博热搜第一名，与调休相关的话题iPhone闹钟不会识别调休”也上了微博热搜。清明假期结束后，今天虽然是星期日，但由于调休安排，今天也是工作日，使得本周需要连续工作6天。值得一提的是，下一个节假日是劳动节，从5月1日至5月5日，共放假调休5天4月28日和5月11日则需要正常上班。
快科技4月6日消息，据国内媒体报道，近日蔡磊被问及身体情况时表示，由于全身肌肉萎缩，现在连坐凳子都觉得非常累，日常时刻需要人搀扶。蔡磊是原任职京东集团财务副总裁，也是互联网 财税”联盟会长、中国电子发票的推动者。蔡磊在2019年确诊了渐冻症，之后走上了推动解冻”病症的漫漫征途。渐冻症是一种罕见病，被世界卫生组织列为五大绝症之首，学名肌萎缩侧索硬化症（ALS）。这是运动神经元病中的一种，患者逐渐出现全身肌肉萎缩、无法说话、无法吞咽、无法呼吸，直至死亡，迄今为止，渐冻症病因不明，且无法治愈。专家表示，渐冻症的
4月5日，河北邢台一女子发布视频，对某景区厕所的设计表达了强烈的不满，形容其为“门当户对”，觉得十分尴尬。从视频中可以看到，这个景区的男女厕所并非传统的分开设计是共用同一空间，面对面排列，中间没有设置任何隔板。景区在设计公共设施时应该更加注重人性化，尊重使用者的隐私。
在火车上发生了一件引人关注的事件，一位七十多岁的阿姨因卧铺车厢内的年轻乘客在床铺前挂起帘子大发雷霆。这起事件被拍摄成视频并引发了广大网友的热烈讨论。她万万没有想到的是，这两个年轻人的做法竟然得到了广大网友的一致赞同和支持。
有网友发现了华为Pura70手机一键消除衣服漏洞，现在该问题已修复。有博主发帖称，华为Pura70Ultra手机AI修复的漏洞已经修复，并会提示图片无法使用消除功能。所谓的一键消除衣服”并非真正擦除衣物是AI生成的效果，类似于目前许多大型AI模型所具有的图像生成功能。
4月20日，一名男子前往派出所办理户口相关事宜，恰逢一名年轻女子自称是复旦大学的学生，急匆匆地前来报案。她满脸焦虑，声称自己的隐私被同学通过脑电波窃取了，这给她的日常生活带来了极大的困扰。只有依靠事实和证据，才能做出正确的判断和决策。
一位自称就读于复旦大学的女生向民警报案，声称她的同学通过脑电波窃取了她的隐私，让民警哭笑不得。
近日，一段视频引发了网友的关注。一位阿姨拍摄了两位年轻人在卧铺车厢挂帘子不让一位70岁的老人坐的情景，引发了网友的围观和热议。在这种情况下，中国铁路12306客服表示：没有明确规定不能使用，在不妨碍其他乘客的情况下可以使用。
快科技4月11日消息，有网友晒出了图片，显示已经有人开始使用小米SU7车辆在滴滴上接单了。据反馈，有网友已经在滴滴平台上成功打到了小米SU7车辆。从截图来看，这位司机已经完成了两单订单。一些网友感慨称，无论这位司机是否真的在使用小米SU7来做网约车，目前来看话题度已经相当高，而且关注度也非常高。还有网友喊话雷军，加快生产小米SU7速度，这样可以能提前�
一系列在TikTok上的视频迅速走红，内容是ChatGPT在线语音调情、进行角色扮演。这些视频播放量超过百万，吸引了大量网友的关注。尽管与FlowGPT等应用相比，网友分享的与Dan的聊天记录并不够限制级，但仍引起了人们的关注。
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。
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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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