近期，有多个城市都在洽谈迪士尼乐园的建设事宜。武汉、青岛以及最近的广州都向迪士尼乐园伸出了橄榄枝。这是因为迪士尼乐园的吸金能力极强。
今年4月，上海迪士尼乐园所在的上海国际旅游度假区公布了七年来的业绩报告：该度假区已累计接待游客逾1.13亿人次，共实现旅游收入超过615亿元，创造了1.5万个直接就业岗位。目前，上海迪士尼乐园是迪士尼历史上第一个开园首年就实现财务收支平衡的主题乐园，也是全球最赚钱的迪士尼乐园。
中国主题公园研究院院长林焕杰曾告诉时代周报记者，迪士尼乐园落户前，上海浦东的川沙片区相对来说还比较冷清。然而，随着上海迪士尼的建成和开放，川沙地区的交通和基础设施明显得到改善，土地价值和资产价值也迅速攀升。然而，即使价格上涨，也无法阻挡上海迪士尼的人气。在暑期旅游旺季，上海迪士尼官方App显示，乐园价格为1114元和3069元的妙游一日套票，已经售罄至7月18日。7月14日上午10点半，乐园内部热门景点的排队时间甚至长达3小时。
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成都一个。无论之后如何，在2024年的中文互联网上，诺米都曾成为过一个“Rapstar”。
“中国有三个迪士尼，一个在香港，一个在上海有一个在成都。”网友们戏谑，一个叫诺米的Rapper，用一句“谢帝谢帝，我要diss你”就成功构建了一座迪士尼。
快科技4月4日消息，根据集邦咨询的最新报告，2024年第一季度DDR内存市场估计整体上涨了约20％之多，第二季度还会继续涨，不过幅度会下降到3-8％。原因主要是今年整体需求前景不佳，而且去年第四季度起供应商已经连续大幅涨价，缺乏后续动力。分领域来看，第一季度内，PC内存的价格涨了15-20％，DDR4、DDR5莫不如此。值得一提的是，AI PC虽然概念大火，但刚刚起步，短期内前景仍有待观察，DDR5内存涨价的动力也有些不足。服务器端涨15-20％，移动端涨18-23％，消费电子类涨10-15％(其中DDR3 8-13％、DDR4 10-15％)。用于显卡的显存也涨了13
快科技4月20日消息，小米汽车官方微博发布预告，宣布小米SU7车模的新颜色正在研发中。官方表示，由于小米SU7真车的车漆颜色质感备受好评，因此他们将非常重视车模的漆面调色和手工喷漆工艺，希望用户能够耐心等待。据了解，小米SU7车模于3月份首次销售，售价为499元。这款车模一经上市就被迅速抢购一空，在二手市场上的价格一度炒至1000元，非常抢手。小米SU7车模拥有海湾蓝和雅灰两款配色，采用了三层手工漆面工艺，几乎完美再现了原车漆面效果。车模四门可自动开启并支持自动闭合，前后备箱还可随意悬停于任意角度。车模内部设计逼真，?
根据乘联会最新数据，国产汽车品牌市场日益强大，外国车销量节节败退。在今年的前三个月中，中国市场共销售了169万辆汽车，其中国产汽车的销量达到了92.7万辆，同比增长了19.4%。这一系列数据表明，国产汽车品牌在中国市场的竞争地位正在提升一些外国品牌可能需要采取策略调整以应对这一变化。
我们多年前的聊天记录、社交媒体上的陈年照片，忽然变得价值连城，被大科技公司争相疯抢。硅谷大厂们已经纷纷出动，买下所有能购买版权的互联网数据，这架势简直要抢破头了!图像托管网站Photobucket的陈年旧数据，本来已经多年无人问津，但如今，它们正在被各大互联网公司疯抢，用来训练AI模型。只是因数据造成的AI偏见的一隅已。
康师傅1升装茶饮料涨价的情况，标志着“4元时代”即将结束。在多家便利店和小型超市中，康师傅1升装茶饮料的价格已经从4元涨至4.5-5元。这一趋势也符合消费者对价格的接受上限。
【新智元导读】大模型混战究竟谁才是实力选手?清华对国内外14个LLM做了最全面的综合能力测评，其中GPT-4、Cluade3是当之无愧的王牌在国内GLM-4、文心4.0已然闯入了第一梯队。在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的，有些则是行业特定的。●偏见歧视:文心一言4.0继续排名榜首，领先GPT-4系�
浙江大学2022-2023年度竺可桢奖学金获得者、环境与资源学院农业资源与环境专业2020级本科生邹易阳的笔记火了。在专业课程学习中，他整理了共计151份的笔记与7095份各类资源。从公共管理学院的《农村社会学》到心理与行为科学系的《社会心理学》，从生命科学学院的《生态学》到地球科学学院的《全球变化与碳循环》，邹易阳构筑起了多学科交叉的知识体系与思维方式。
进入4月份，来自部分显卡厂商的内部消息称，部分型号已经确定将会再次涨价。具体型号涉及广泛，都是NVIDIA显卡，包括这一代的RTX4060系列，上一代的RTX3050系列，以及入门级的GTX1650系列。各品牌的RTX4060Ti成本价已经上涨了几次，整体行情看涨。
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。
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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