最近，一种名为“酱香拿铁”的饮品引起了众多消费者的关注，这是贵州茅台和瑞幸咖啡联合推出的一款咖啡与白酒的混合物。对此，星巴克全球CEO纳思瀚在9月19日表示，星巴克也有自己的咖啡酒饮品。
他认为，市场上的竞争有利于扩大咖啡消费的规模。随着消费者的需求增加，他们也会有更多的选择。 目前，星巴克在中国已经拥有了超过6500家门店，并且还在以每9小时就开一家新店的速度发展。星巴克全球CEO纳思瀚说，这是因为星巴克看到了中国消费市场的巨大潜力。
据相关数据显示，我国现有的咖啡相关企业已经超过20万家;2022年新增了3.57万家，同比增长了38.06%。在这样一个广阔的市场空间中，国内的咖啡品牌也在进行着激烈的竞争。为了吸引更多的顾客，许多本土咖啡品牌都在不断地“创新变化”。
9月4日，贵州茅台和瑞幸咖啡联合推出的“酱香拿铁”正式上市，宣称“每杯都加入了贵州茅台酒”，售价38元/杯，使用优惠券后19元/杯。这款饮品在首日就卖出了542万杯。
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相信有不少打工人都跟我一样同病相怜，每个工作日的清晨都尤其忙碌，要为赶上地铁争分夺秒，匆匆忙忙奔波于家与公司之间。但无论“揾食”再怎样艰难，一杯醇香美味的现磨咖啡总是我必不可少的生活享受。CASO卡梭全自动拿铁咖啡机的智能自清洗系统更是给我省去了不少麻烦!每次开机启动时都会自动进行水路清洗每次使用完后，只需按下【清洗】键，亦可启动自动水路清洗。
《2024中国饮料行业趋势与展望报告》发布，揭示了当下饮料市场的一些重要变化趋势。消费者偏好日益转向健康、功能性饮品成为最值得关注的发展方向。通过采取开放式创新模式，整合外部资源推动技术突破，东鹏饮料将源源不断为消费者带来契合健康理念的新品，稳稳跻身健康饮品领跑者行列，展现出在新赛道上引领行业的决心与实力。
近日，在中国网络安全产业联盟（CCIA）数据安全工作委员会主办的“促进数据安全合规流通使用”专题研讨会上，CCIA数安委发布数据安全和个人信息保护社会责任试点评价结果，快手获评三星(系统级)，这意味着快手在数据安全和个人信息保护工作上处于国内行业领先水平。2021年11月1日施行的《个人信息保护法》规定，提供重要互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂
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360公司创始人周鸿祎就呼吁，“如果有可能，我认为企业家都要去当网红”。他也是这么做的打算再红一把。当网红不仅是CEO的选择，也是市场的呼唤，希望未来还会有更多网红CEO站到台前，以新的姿态，引领年轻一代参与商业世界的竞争。
抱着低成本创业的心态，阿杰在广东佛山，开了一家用AI设计日报的报刊亭咖啡馆。刚刚开业不到2个月，阿杰便拿下了每月6-10万元的营收，去年一整年的营业额达到70万元，投入却仅有10万元。”相比起做咖啡，在供应链和出品稳定的基础上，阿杰选择错峰“做内容”如何在自己的店铺内，像阿杰一样用好AI工具，则成为了创业者们需要回答的新课题。
日前，大众集团CEO奥博穆斯在媒体沟通会上被问及了与小米汽车相关的问题。关于小米SU7的外观设计，奥博穆斯认为，小米SU7与保时捷Taycan非常相似保时捷Taycan的设计正是在他担任保时捷CEO时定稿的。柯时迈补充道：我们期待其他企业能够同样采用高标准，与我们进行公平、公正、诚实、合法的良性竞争。
4月20日，摘要酒助力第八届中国企业领袖读享盛典在丰台北京汽车博物馆盛大开幕。本次盛典以“建设书香企业，助力高质量发展”为主题，响应国家关于“深入推进全民阅读”，建设书香企业、书香中国的号召，更好地发挥企业家领读示范作用，为发展新质生产力，促进高质量发展贡献一份积极的力量。本次活动由中国企业改革与发展研究会指导，总裁读书会、中国中小企业协会主办，贵州摘要酒、北京汽车博物馆协办，数十家官方媒体与直播平台参与此次活动宣传报道，通过线上直播与观众互动，共同推进全民阅读，共建书香企业，为现代企业发展寻找新动能。
快科技4月17日消息，近日，车企一把手下场直播，为自家品牌摇旗呐喊逐步成了车圈趋势。今日晚间，哪吒汽车CEO张勇出现在哪吒汽车官方直播间，针对近期热点话题，发表了不少看法。张勇称，汽车行业原来的营销模式比较封闭，现在的形势已经变了，竞争太激烈，如果你不能在全网引起关注，让公众了解到品质、特点，那么基本上，再好的产品、再好的价格，也未必能取得成功。此外，前段时间，小米汽车为小米SU7首批车主举办了交付仪式，期间，雷军亲自为用户开车门，引起网友热议。而在哪吒直播间中，也有网友向张勇询问，你能不能为用户开车门?
快科技4月17日消息，据媒体报道，日前，大众汽车CEO与德国代表团一同前往中国进行了访问。在接受采访时，大众汽车CEO贝瑞德对传统车企如何看待中国速度这一问题进行了回应。贝瑞德表示：大众汽车也希望跟上当前这种节奏。目前，大众汽车正与小鹏汽车共同开发两款中级车，其开发周期仅为30多个月，相较于传统车企，开发流程缩短了30%。一些竞争对手认为传统车企无法达到新势力的速度，主要是因为其在作出重要决策时需向企业总部进行请示。然而，在大众集团，情况已经有所改变。我们将根据中国市场的实际情况做出快速反应，并在本土进行零部
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。
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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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