凤凰网科技讯 4月29日消息,飞猪数据显示,“五一”假期首日出行的国内游商品成交额创下“五一”历史峰值,国内机票、住宿、火车票、用车等成交额均已大幅超越2019年同期。其中酒店、民宿预订增长尤为强劲,成交额同比2019年劲增129%。
同时,由于出游距离变长和人们对高品质供给的青睐,飞猪上“五一”假期首日出游客单价同比去年提升近2成;高星酒店的预订量同比去年增长近30倍。
据权威预测,今年“五一”假期会有超过2.4亿人次出游,将恢复到2019年的104%。
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五一”小长假即将开启,今年的放假时间为5月1日至5月5日,共5天。按照火车票15天预售期计算,4月17日起,假期首日火车票开售。全程票售不完的情况下,会在发车前24小时之内重新调整比例,再次放票,可以尽早下单候补车票,目前候补上车票的几率还是比较大的。
据文旅之声官方公众号,经文化和旅游部数据中心测算,2024年清明节假期全国国内旅游出游1.19亿人次,国内游客出游花费539.5亿元。假期3天全国国内旅游出游1.19亿人次,按可比口径较2019年同期增长11.5%;国内游客出游花费539.5亿元,较2019年同期增长12.7%。近期因麻辣烫火出圈的甘肃天水,旅游订单量更是同比增长超21倍;山东曲阜、河南开封等地客流增长同样很明显。
刘强东通过AI数字人的形式进行了自己的直播首秀,直播过程中不到1小时观看量超过2000万,整场直播累计成交额超过5000万。刘强东的AI数字人“采销东哥”谈笑自若,分享了运动、烹饪等方面的心得讲解了直播带货的大屏电视和健康搭配等内容,受到了网友的好评。“采销东哥AI数字人”将加入更多京东直播间,为消费者带来更多低价好物和福利。
众多网友纷纷热议“调休”这一话题,使其迅速攀升至热搜榜首位。距离下一个长假——劳动节假期有仅仅24天的时间。在享受调休带来的长假时,我们也需要关注自己的身心健康,合理安排工作和生活时间,以避免过度疲惫。
腾讯游戏已正式发布了关于2024年劳动节假期未成年人游戏限玩时间的通知,为切实保护未成年人的身心健康,防止其沉迷网络游戏,特制定以下限玩日历。根据《关于进一步严格管理切实防止未成年人沉迷网络游戏的通知》精神,结合2024年劳动节假期的实际调休安排,中国大陆地区运营的腾讯网络游戏将对未成年人实施以下限玩措施:在以下特定时间段内,未成年人可以登录游戏,享受短暂的娱乐时光:4月26日至27日,每日的20时至21时;5月1日至5日,每日的20时至21时;5月10日,20时至21时;5月12日,20时至21时。腾讯游戏呼吁广大家长和社会各界共同关注未成年人的健康成长,合理安排他们的学习和娱乐时间,共同营造一个健康、和谐的网络环境。
今年五一小长假的安排已经敲定,从5月1日至5月5日将放假调休,共计5天4月28日和5月11日则是正常工作日。五一假期前将连续”上班8天,从4月22日到4月30日,其中27日是休息日,其他时间都需要上班。调休凑假”模式是没有增加大家的假期总量,只是在拆东墙补西墙,让公众在享受假期之后就必须还债”,把欠下的工作日给补上。
“五一假期前后都要调休上班”登上热搜,据悉,五一假期从5月1日开始,一直延续到5月5日,共计5天,不过这也意味着在假期前后的两周里,大家需要连续工作6天,以弥补假期带来的工作日减少。4月28日和5月11日需要正常上班。这样的安排不仅提高了假期的利用率,也让人们在忙碌的生活中找到了更多的乐趣和期待。
今年五一”假期经调休后共放假5天假,时间为5月1日至5月5日。根据目前铁路客票提前15天预售的规则,今日可购买5月5日的返程票,当天也将是旅客集中返程的高峰。在候补列车时,打开接受新增列车”按钮,填写所需列车需求,当有新增列车时,系统自动为旅客兑换车票。
亚马逊的AI无人商店项目竟然是靠人工来识别商品,并且每1000笔交易就有700笔需要人工审核。亚马逊有一个JustWalkOut”的项目,顾客可以在无人商店里选好商品之后,直接走出去无需排队等待结账。亚马逊发言人表示:与许多人工智能系统一样,底层机器学习模型通过生成合成数据和注释实际视频数据来不断改进。
清明假期刚过不久,就迎来了五一”假期的航班预订高峰。今年五一”假期机票预订启动早,5月1日的一些热门航线,如北京成都、上海昆明等部分航班已升至全价。五一劳动节法定只有一天假期,只有通过前后调休的方式才能拼出一个小长假。
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。
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