《舌尖上的中国》系列纪录片堪称中国美食纪录片的标杆之作，依靠拍摄讲解全国各地美食吸粉无数。第三季播出之后，众多吃货网友一直期待第四季何时到来。
据CCTV纪录”官方消息，《舌尖上的中国4》即将与大家见面，总导演张涵冰透露：我们将带领观众去探访全中国最好吃的七个地方，它们构成了当下中国人与食物关联最为密切的七处时空场景。延续饮食文化类纪录片让人口舌生津的鲜明标签，尽可能做到每一帧都好吃”。
据介绍，《舌尖上的中国4》共有7集，每集时长50分钟。
《舌尖上的中国》由中国中央电视台出品，是国内第一次使用高清设备拍摄的大型美食类纪录片。
从2011年3月开始大规模拍摄，2012年5月在央视首播后，在网络引起了广泛的关注，不少网友表示，《舌尖上的中国》就是下饭神器”，是每个吃货必看的纪录片之一。
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快科技4月13日消息，知名博主韩路”分享了他的一次有趣经历。他在为小米SU7办理ETC时，被一群马来西亚游客围观。令他惊讶的是，这些外国游客不仅都听说过小米SU7，还对其加速性能、提车时间、续航里程和价格表现出浓厚的兴趣。当得知小米SU7的动力达到673马力时，这群马来西亚游客都感到震惊。他们普遍认为小米SU7的价格，折合20万出头的马币，非常实惠。他们还询问了小米SU7何时会推出右舵版，显然，他们对于在自己的国家购买小米SU7充满了期待。韩路还提到，这些马来西亚游客对中国的繁华和电动车的普及表示惊叹和羡慕。
iPhone在中国市场的吸引力逐渐下降，这也是苹果持续降价的主要原因之一。在整体智能手机增长放缓的背景下，降价已成为常规促销手段，苹果也不例外。华为手机的市场份额迅速增长，同比增长高达69.7％，整体份额已达15.5％，即将超过苹果的15.7％。
今日，特斯拉中国全系车型降价14000元。Model3起步价已经低于小米SU7Pro。确实有些压力，希望大家理解。
据江苏福彩消息，一位名叫叶先生的彩民通过自选号码进行5倍倍投，意外中得了一等奖5注，幸运地获得了3406万元的奖金。通常情况下，叶先生都是随意选择几个数字组成1注号码，然后再机选4注号码组成一张彩票。
3月28日上午9时，富景中国控股（下称「富景中国」），股票代码2497.HK，正式登陆港交所主板挂牌上市，成为港交所主板的「盆栽蔬菜第 一股」，由百惠担任联席牵头经办人。此次最终发售价为每股1.08港元，公开发售获超额认购294.13倍，成为开年至今的「超额认购王 者」，表现受看好。富景中国此前于2024年3月20日至2024年3月25日期间招股，全球发售1亿股，集资淨额为4，821万�
今日，雷军发微博转发一段小米食堂的演讲视频称，前几天小米内部举办了价值观演讲大赛，小米食堂邴佳宝同学的演讲，在网上突然火了。我最近也专门买了他们做的大麻花，确实好吃！食堂秉承着让每个人都能享受吃胖的乐趣，目标是打造最高性价比食堂。
继比亚迪后，又一家落地欧洲的中国车企出现了，它正是奇瑞汽车。当地时间4月19日，奇瑞汽车与西班牙汽车公司Ebro-EVMotors签署协议，将在西班牙巴塞罗那成立合资企业生产新型电动汽车。西班牙是仅次于德国的欧洲第二大汽车生产国，去年产量接近250万辆，预计今年可达230万辆左右。
在华为的第21届分析师大会上，副董事长兼轮值董事长徐直军宣布了一项雄心勃勃的计划：在一年内将5000个常用手机应用全面迁移至鸿蒙操作系统。希望在2024年之前，在中国市场将99%以上手机使用时间占比的5000个应用完全迁移到鸿蒙原生操作系统上，以实现操作系统和应用生态的统一。通过昇腾处理器、CANN和MindSpore，华为希望能够让企业和开发者能够训练所有大型模型，并完成所有的推理工作。
大白兔奶糖、娃哈哈八宝粥、跳跳糖、南京板鸭……这些充满童年记忆的国产零食，点亮着一代代人的童年时光。近日传来娃哈哈创始人宗庆后因病离世的消息，让全网为之震惊和惋惜。也期待更多的国货品牌能够崛起，为中国实业的发展注入新的活力和动力。
日产汽车近日表示，因汽车销量低于预期及通货膨胀等对供应商的各种成本减免和其它因素影响，日产汽车决定将本年度营业利润预期下调14.5%。日产汽车预计，截至2024年3月31日的年度财报，全年净利润为3700.0亿日元，较此前预计减少200亿日元。”在上个月时，日产汽车又被爆出日产中国产能最高缩减30%的传闻，同样被波及的还有本田汽车，日系品牌在国内正处于艰难时刻。
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。
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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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