6月9日消息，厄尔尼诺现象可能真的要卷土重来”了，据央视新闻报道，当地时间8日，美国国家海洋和大气管理局发布厄尔尼诺警报，宣布这一气候现象已经出现，专家认为，受厄尔尼诺影响，明年全球平均气温或创新高。
专家称，这次厄尔尼诺现象比先前大部分此类气候现象形成时间早一两个月，由于有了增长空间，因此到冬季时，发展成强厄尔尼诺的概率有56%，超强程度概率为25%。
另外，英国气象局预报负责人指出，过去几个月预测显示，厄尔尼诺今年年底可能达到最强，如果届时出现强厄尔尼诺，2024年将很可能成为有记录以来最热的一年。
资料显示，厄尔尼诺是太平洋赤道中东部海域水温异常升高引起的一种气候现象，平均每2至7年发生一次，通常持续9至12个月。
需要注意的是，在厄尔尼诺现象发生后，拉尼娜现象有时会紧随其后，后者是是相关海域水温异常降低的现象，两者常被合称为厄尔尼诺／南方涛动现象，对全球气候具有重要影响。
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PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。
GPT-4o（'o'代表'omni'）是自然人机交互的重要一步，它可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它在音频输入响应上的速度极快，平均响应时间仅为320毫秒，与人类对话的响应时间相近。在非英语文本处理上取得了显著进步，同时在API上速度更快且成本降低了50%。GPT-4o在视觉和音频理解方面也比现有模型更出色。
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Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。
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