各位村民好，我是村长。这几年大家都挺迷茫的。想要去创业，看起来外面有各种各样的项目，听每个人分享起来都是年入几千万、几个亿的。但是当自己看了一圈想要去做的时候，又感觉无从下手，感觉每个人项目都有人做了。这几年，除了在做传统的电商、短视频外，也在尝试做一些小项目
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“财神殿里长拜不起，姻缘殿里爱搭不理。”在互联网上“只求富贵“的年轻人，最近却奔赴千里，挤爆了河南开封，在“王婆说媒”的舞台上大胆展示自己，勇敢追爱。作为2024年第一个破圈的现象级网红，王婆和其他突然走红的网红有几分不同:她在河南开封万岁山大宋武侠城做了六七年的演员， 又在近期因为扮演《水浒传》中的媒婆“王婆”，靠着幽默风趣的主持风格和�
日前，0作品却涨粉400万”的话题，登上网络热搜，引起网友关注。该网友名为Mortal”，头像是灰太狼”，个人简介一栏填写的是，求复活卷轴一张没有就算了。至于这个故事本身的真实性，虽已无从考究，但也显得已不是那么重要。
无锡的商人巫某去世后留下了一套价值400万元的别墅，但由于她欠下了超过一千万元的债务，家人不愿意继承这笔遗产。法院调查后发现涉及债权、债务关系错综复杂，别墅被南宁市青秀法院和无锡市锡山法院查封。这种创新方法的目的是保护死去的人的权利，确保债权人、直系家属和巫某本人得到相应的保护。
1、Sendspark:为你的客户创建个性化的AI视频可以轻松地为推广和营销自动化创建AI个性化视频。拍摄一个视频，动态化，每个观众会听到自己的名字!个性化的视频信息对于潜在客户和正在进行的销售沟通来说是非常强大的，但它们的制作真的很耗时。你可以冲刺，但你终将达到极限。
快科技4月24日消息，近日，市值风云创始人杨峰在微博发文称，因被周鸿祎碰瓷式起诉冻结现金400万，决定正式约架360创始人周鸿祎。杨峰表示，时间、地点、规则随周鸿祎定，也别说我杨某人欺负你岁数大，我承诺让你周鸿祎两只手，本人不出拳只用腿，放不到你周鸿祎那400万算我送你的！”最后杨峰还@雷军并表示，望雷总帮忙转发，促成此战，我为您出12年前的那口气。”不过目前该微博原文已经看不到，但接下来市值风云微博又发布了一篇长文，称用360AI分析了360年报，称三六零继续稳定亏损8亿，暗讽周鸿祎的对策就是当网红。据了解，市值风云
4月23日晚间，昆仑万维披露了2023年年度业绩报告。公司在2023年实现了营业收入49.2亿元，其中海外业务收入占比达86.0%，同比提升8.4个百分点;净利润为12.6亿元，同比增长9.15%，继续保持行业前列的利润规模。昆仑万维致力于实现通用人工智能，赋能用户生成高质量的AI内容，将继续坚持“AllinAGI与AIGC”战略，努力成为领先的人工智能科技企业，推动人工智能技术在各领域应用，
又一位头部网红遭遇全网封禁。@Thurman猫一杯因《秦朗寒假作业本》视频遭到行政处罚，并被视频号、抖音等多个平台封禁，原因是“与同事共同策划、编造视频”。如果让卡思为猫一杯事件总结教训，那应该就是:从2024年开始，虚构剧情即使没有让任何自然人受到名誉或财产伤害，也要承担社会责任，轻则道歉掉粉，重则封号退网，这是头部博主们必须警惕的边界线。
“过去这一年，我跟很多创业者、开发者交流，感觉大家都处在一种‘FOMO’状态，既兴奋、又害怕错过。”面对在生成式AI浪潮中正被彻底改变的开发者群体，4月16日对外演讲中，李彦宏率先谈起了他们所遭遇的选择迷茫问题。在文字、图片、语音、视频等多模态大模型的长期竞争中，留给李彦宏的新挑战之一便是，如何带领百度继续保持模型性能的领先优势。
京台高速公路上演了一幕出人意料的剧情：一名司机在高速驰骋时，竟然让价值不菲的银锭从车上滑落，散落一地。这批银锭总重超过400斤，价值高达惊人的80万元，犹如一笔“飞来横财”般洒落在路面。这起事件也再次提醒我们，驾驶时一定要保持警惕，确保行车安全，避免类似意外的发生。
小米SU7已于昨日晚间上市，但小米SU7在网上的热度丝毫未减，流量甚至外溢给了其它品牌。有网友发现，多个保时捷汽车的直播间，涌入了大量米粉”，这些网友齐刷小米汽车，并询问主播一些小米汽车相关的问题。需要提醒网友的是，在其它品牌直播间发布对比小米SU7的言论无伤大雅，但若是影响其它品牌正常直播的话，就有些不够文明了，网友在调侃玩梗之余，尽量不要影响其它企业员工的工作。
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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