山东济南有一名女子，在试穿一条牛仔裙时，往上提时就从前面口袋处撕裂开了。店员向她提出用8折351元的价格购买，因为是第一次遇到这种情况，所以她只好买下来了。回家后，她发现这条裙子的质量很差，拿台灯照下后透光，用手扯开也像纸一样容易破。她申请向12315平台退款。
这则新闻引发了一些人对身材的质疑，大家调侃起当事人来，但是事件焦点发生了偏移。在实体店试衣服时，店员会向顾客推荐合适的尺码。一件牛仔面料的衣服连试穿都会破并不正常，因此很多人质疑了衣服的质量。
刘女士在商场的其他店铺试穿的衣服都没有发生过撑破的情况，这也说明她的身材并不特别超重。现实生活中，很多女性都面临着“试衣羞辱”的窘境。
尺码越来越小，质量越来越差，这让正常身材的女性感到很不舒服。人们应该尝试去改变刻板的审美观念，不能强迫女性去迎合某种奇怪的穿衣潮流。
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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。
直播行业的乱象频发，甚至有人胆大妄为地直播酒驾，令人震惊。一名女子在直播中展示了自己在车内连续饮用3瓶酒后驾驶的场景，这一行为立即被警觉的网友举报。酒后驾驶是一种非常危险的行为，不仅对驾驶者自身的安全构成威胁，也极大地危害了公共安全。
在江苏南京，一位母亲在陪伴儿子完成作业时，情绪突然失控。她原本穿着拖鞋，想要发泄情绪，向儿子踢去。希望这位母亲能够早日康复，并从中吸取教训，以更平和的心态面对孩子的教育问题。
快科技3月28日消息，近日山东寿光的一名女子家中的墙壁插座坏了，留下了一个洞。由于这位女子平时喜欢DIY手工，于是她在网上购买了一些材料，自己动手修补，结果让人惊叹，竟然做出了一个小型矿洞”的施工现场。为了增加趣味性，这位女子还特意购买了一盏不到10元的小灯，手动打开后可以照亮矿洞”，使得整个场景更加逼真。这一出奇的DIY作品引起了网友的极大兴趣，许多人表示自己也想尝试类似的创意，甚至有人开玩笑说要对自家的墙壁插座动手了。此外，还有网友调侃道：我拆了我家插座，发现我老公的小金库。”这番调侃引发了一阵欢笑，?
最近，徐女士开着一辆白色小车带着朋友从衢州出发，但车况却逐渐恶化。当行驶至杭新景高速建德段新安江枢纽附近时，徐女士发现车子越来越难开，最终甚至开不动了”，只好停在第一车道上检查车况。许多网友看到这则新闻后都感叹不已，称这位女司机实在是太厉害”了，绝对是个狠人”。
近期，一位36岁女性通过积累300万元存款实现了提前退休的目标，这一事件在网络上引发了热烈讨论。许多人对于她的财务规划和生活选择表达了自己的看法和羡慕。对于大多数人言，实现财务自由和提前退休需要综合考虑收入、支出、投资和理财等多个方面，制定合理的财务规划，并为之努力。
目前，大多数App的付费页面均有选择自动续费连续包月、包年选项和单独包月选项。虽然自动续费一般会比单独包月的费用更优惠，但前者其实也有很多套路。《条例》显示，经营者采取自动展期、自动续费等方式提供服务的，应当在消费者接受服务前和自动展期、自动续费等日期前，以显著方式提请消费者注意。
江苏某小区发生了一起令人震惊的高空抛物事件。该小区物业连续接到业主的投诉，反映楼下步道被人丢弃了装有粪便的垃圾袋，严重破坏了公共秩序和环境卫生。物业和相关部门也应加强监管和宣传，共同营造一个安全、文明、和谐的居住环境。
4月7日，在湖北武汉，一位女士分享了她的一次购物经历，她陪同亲戚在逛街时，亲戚被一家点心店所吸引，选购了五块雪花酥。他们惊讶地发现这五块雪花酥的价格竟然高达六百多块。店家也应该尊重消费者的权益，提供清晰的价格信息和优质的服务，这样才能赢得消费者的信任和认可。
一位女士反映，她的亲戚在一家点心店购买了5块雪花酥，但在结账时发现需要支付681元。店内虽然有明码标价，但商家未明确告知或提醒顾客计价方式。不得作虚假或引人误解的宣传，以充分保障消费者的知情权。
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
