硅谷银行关闭后，该行的存款人和下岗员工不得不想方设法生存。据《纽约邮报》3月13日报道，美国联邦政府宣布不会对硅谷银行提供援助，一些存款人和下岗员工只能出售带有硅谷银行标志“SVB”字样的物品，以自救。
当地时间3月11日，也就是硅谷银行宣布停业的当天，一名硅谷银行的存款人在网上拍卖和购物网站ebay（易贝）上挂出了一个印有SVB的纸箱。
他写道:“在硅谷银行倒闭前一个月收到了他们寄来的礼品箱，这个月要付房租了，请出价。”起初，这个纸箱的起拍价不足1美元，截至当地时间3月13日早上，这个纸箱的出价涨到了201美元（约合人民币1380元）。
另一名曾是硅谷银行的员工，也把自己用过的公司咖啡杯在易贝上卖了，现在这个咖啡杯的最高出价为30美元。
硅谷银行是自2008年经济危机以来美国最大的银行关闭事件。当地时间12日，美国财长耶伦在接受美国哥伦比亚广播公司电视节目采访时表示，目前正与银行业监管机构密切合作，寻求应对硅谷银行关闭和保护存款人的策略，但并未考虑大规模救助行动。
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9月21日，蔚来创始人、CEO兼董事长李斌在2023蔚来创新科技日上正式发布了一款名为NIOPhone的手机。这款手机的外观设计也一同公布。手机还配备了6.81英寸的三星2KE6屏幕、5000万像素的后置三摄，以及5200mAh的大电池，并支持66W有线充电、50W无线充电和10W无线反向充电。
快科技9月22日消息，近日，网友发现，钉钉APP图标的颜色由蓝色变为亚运会主题色虹韵紫”。有网友调侃：-怀疑钉钉是不是中毒了-差点把它当垃圾软件给卸载了据了解，紫色图标为移动端亚运助威限定版”钉钉，寓意紫钉能行”（谐音：指定能行）。这是钉钉上线八年来首次换装，该版本于9月19日全量上线，在亚运会之后将恢复至原有的图标颜色。亚运会期间，钉钉的所有功能和服务都将如常提供，不会受到任何影响。据了解，钉钉是杭州亚组委筹办亚运会的深度合作伙伴之一。从2019年开始，杭州亚组委联合钉钉团队打造大型体育赛事一体化数字办赛平?
据天眼查，近日，华为技术有限公司申请注册ULTIMATEDESIGN”商标，国际分类涉及运输工具，当前商标状态均为等待实质审查，一同曝光的还有新的Logo。值得一提的是，华为此前已成功注册两枚非凡大师”商标，国际分类涉及珠宝钟表、科学仪器。华为将在12月发布问界新旗舰M9，余承东称这将是1000万以内最好的SUV”。
*头图来源于DALL·E3，描述:一个由拟人化的秋天树叶组成的民谣乐队的2D动画，每一片树叶都演奏着传统的蓝草乐器，在乡村森林的背景中，点缀着丰收之月的柔光。全自动画图神器来了!ChatGPT现在能直接出图了。AI绘画模型正在不断进化，根据不同的用户需求和适用场景可以选择不同的工具，DALL·E3不会完全替代其他产品，但新的创作方式已经更进一步了。
ambcrypto作者SuzukiShillsalot使用ChatGPT对Dogecoin未来价格走势的预测。当Shillsalot询问ChatGPT投资Dogecoin是否明智，ChatGPT的经典回答是不要在不做研究的情况下投资任何资产。ChatGPT认为长期投资Dogecoin具有战略意义，不过需要谨慎行事。
法拉第未来全球首席执行官MatthiasAydt、FF创始人兼首席产品与生态系统官贾跃亭发布公开信，称公司正在采取六项措施保护股东利益。FF正在努力恢复市场信心，加快实现战略目标，包括采取以下行动：1、FF已正式与股东情报服务有限责任公司合作，从启动对潜在非法卖空行为的调查。根据其公布的数据，今年第三季度，法拉第未来仅交付了三辆FF912.0FuturistAlliance。
本田发布了2024款Prologue电动汽车的最新消息。该车采用奥特能平台，配备单电前驱和双电机四驱系统，电池容量为85千瓦时，最大功率可达288马力，预计续航里程可达483公里，定位为纯电SUV。第一种是11.5千瓦的家用充电器，安装奖励为500美元，公共充电积分为300美元；第二种是7.6千瓦的便携式充电器，安装奖励为250美元，公共充电积分为300美元；最后一种是750美元的充电积分。
过去一年的生成式人工智能热潮如何为许多公司带来巨额利润。从人工智能热潮中获利的最大企业之一是英伟达，微软和其他数据中心公司对其GPU的需求在2023年将大幅增加。最近的一份报告称，微软将于11月14日的Ignite大会上正式宣布这样一款AI芯片。
今天是杭州亚运会最后一个比赛日，中国队获得花样游泳集体项目金牌。中国代表团共获得201金111银71铜，共383枚奖牌，金牌数超越2010年广州亚运会的199枚，创造历史。下一届名古屋亚运会将在2026年举办，电子竞技确定将继续作为正式项目参加，届时会有哪些游戏加入电竞项目，值得期待。
按照当前的速度，你不想买到印度产的苹果产品都是一件困难的事情。苹果计划在未来五年内将在印度的产量增加五倍以上。印度技术部副部长RajeevChandrasekhar本月早些时候表示，印度正寻求到2026年将其电子产业扩大到3000亿美元。
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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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