10月9日消息，据媒体报道，青岛的路女士吃烤栗子时，烤热的栗子突然爆炸，导致嘴里起泡肿得张不开嘴。
路女士的丈夫刘先生介绍：当时从集市上买了烤栗子，带回家后发现不酥不好剥了，于是放在烤箱里又烤了烤，妻子拿了一个放在嘴里咬的时候栗子突然炸了，嘴里被炸出一个泡，泡破了后情况更严重了，嘴都肿得张不开了。
专家提醒，刚出锅的栗子里面热气还未散尽，如果立刻吃，栗子就会因挤压而炸破壳。而且栗子内部温度非常高，一出锅就吃也容易烫伤，要等自然放凉后再食用。
另外，栗子水分少，且富含蛋白质和膳食纤维，食用比米饭饱腹感更强，且还不容易消化，所以大家平时食用时一定要控制量，不能太多，一天最好不超过10个。
最后需要注意的是，新鲜栗子剥皮后在冰箱里的保存时间只有三到五天，如果超过了保存时间，就很容易发霉，而发霉的栗子一定不能吃，吃了后容易中毒。
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在寒冷的冬天，烤栗子是一道令人垂涎的美食。一位青岛的女士在最近的一次烤栗子体验中却经历了意外事件。尤其是在冬季，烤栗子虽然美味，但也需要小心操作，以确保食品安全。
刘女士在地铁站哭着向巡逻民警寻求帮助。刘女士称自己的手提包遗忘在地铁上了，里面有张储存着公司重要商业机密的光盘。乘车、下车时，一定要掌握好时间，提前查看自己的行李，特别是长途旅行的旅客或是携带大量行李的旅客，要提前预留下车时间，避免匆忙下车忘记行李。
9月27日消息，据媒体报道，江苏苏州一位女子吃公司发的美心月饼，竟吃出一根头发，准备打电话投诉，却发现包装上没有客服电话，扫包装上的二维码也扫不出内容，询问公司人事却被指事多。随后她在线上询问官方客服，客服回复：您所查询的防伪标签，假冒特征明显，请谨防购买。女子称自己在问完人事的第二天，被通知解除合同，给了N 1赔偿。有网友表示，这些包装精美的礼盒送给员工当福利，结果发现却是山寨货”、假货”，这对公司来说很尴尬。采购食品时，公司要买正规企业的产品，这些产品都有以SC”开头的食品生产许可证号，在国家市场监
广东的罗女士今年30出头，平时很喜欢极限运动。她约了几个好友出海潜水。潜水前必须要穿好装备，要检查好装备是否合格以及功能是否正常，当然两个人可以互相帮忙检查装备。
10月6日晚19点30分许，武汉硚口。交警执勤时，发现一女子在常码头高架桥骑行，面对滚滚车流，情形危险。”随后将她护送下桥。
在南昌市发生了一起备受瞩目的事件。一位女性在欣赏街头推销表演时，险些失去了手腕上的金手镯。呼吁相关部门继续加强对类似犯罪行为的打击，以维护社会的安全和秩序。
在江苏连云港，普通女子李桂华用她的爱心和坚持演绎了一段感人故事。她与闺蜜情同姐妹，但当闺蜜的丈夫因病离世后，李桂华承担了照护闺蜜的独生女儿的责任。李桂华的故事永远铭记在我们心中，成为我们的力量和动力源泉。
王某某、采某于2023年10月8日进入四姑娘山长坪沟景区后，无视标识标牌提示和工作人员的劝阻，在景区内开展徒步穿越活动。后因当天晚上景区内下雪，王某某、采某因自己存在失温、高反、迷路等风险报警求助，随后被救援下山。世之奇伟、瑰怪，非常之观，常在于险远，一些户外爱好者渴望征服人迹罕至的秘境，但是非法穿越禁区不是冒险者的游戏。
如果你在野外垂钓，突然间从水里冒出一条鳄鱼，是不是当即会被吓得赶紧离开原地？如果它是一条扬子鳄呢？需要说明的是，虽然扬子鳄比较温顺，也从未发生过伤人事件，但兔子急了还咬人呢，如果在野外遇到它们，千万不要贸然上前逗弄和骚扰，以免给它和给自己带来伤害，说不定要因为担大责。
重庆一名女子的脚被钉子扎伤，在医院打破伤风输液治疗后不见好，半月后到社区诊所，医生拿出水蛭为其吸锈毒治疗。当事人李女士称，社区诊所的医生表示伤口内有锈毒，需要将其吸出才能彻底治愈，不然还会有后遗症。水蛭的加入，可以让这些离体器官或组织的血液保持流动。
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。
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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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