国货美妆又一次洗牌。在今年双 11 的预售榜单上，珀莱雅彩棠、花知晓、毛戈平冲到了前面，而曾经的头部代表完美日记、花西子消失在视野。花西子跌出榜单似乎在预料之内。但透过双 11 的战况，可以看到，花西子销量的变化也是行业现状的一种折射。在行业挤出泡沫后，国内美妆品牌的
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美妆护肤产品的黄金时代似乎已经过去。精简护肤的思路蔚然成风，不断有消费者告诉刺猬公社不化妆之后精简护肤，皮肤状态甚至比以往认真护肤时更好了。国货美妆护肤品牌最大的“危”，或许不是找不到新的头部主播带货是又一个五年过去后，电梯广告里推荐的仍是同一款产品。
正值春季，电商行业迎来美妆防晒类目消费旺季。为了匹配更多用户的消费需求，扩大商家主播的参与度，快手电商美妆跨境行业特别推出美白防晒季活动，结合丰厚的站内外资源，帮助商家主播实现高效增长。此次快手电商“美白防晒季”活动时间为4月1日至4月15日，活动期间，快手电商将针对短视频、直播、分销等不同场域推出针对性地扶持政策。在品牌分销部分，快手电
盘点抖音头部美妆主播不知道大家还记不记得前段时间自曝交税近一个亿的抖音网红?她就是潘雨润。今年3月，潘雨润曾公开个人所得税纳税纪录，其纳税金额高达9503万元。挣得越多，交税越多，彼时有网友表示，“九千万的税，个人所得税最高税率百分之四十五，说明年收入超过2个亿。”据了解，潘雨润是一名美妆博主，在抖音拥有788.3万粉丝，其纳税金额近一个亿，也让�
大白兔奶糖、娃哈哈八宝粥、跳跳糖、南京板鸭……这些充满童年记忆的国产零食，点亮着一代代人的童年时光。近日传来娃哈哈创始人宗庆后因病离世的消息，让全网为之震惊和惋惜。也期待更多的国货品牌能够崛起，为中国实业的发展注入新的活力和动力。
根据斯坦福大学人工智能研究所的最新报告，2023年全球人工智能投资连续第二年下降。人工智能相关并购从2022年的1171.6亿美元下降至2023年的806.1亿美元，下降31.2%;私人投资从1034亿美元下降至959.9亿美元。2024年人工智能投资将迈向更加可持续和正常化的步伐。
努比亚宣布将于4月9日推出旗下首款小折叠屏手机，名为努比亚Flip。在外观设计方面，努比亚Flip展开后的厚度仅为7.0mm，这使其成为国产手机中最薄的小折叠手机。这款新品不仅刷新了小型折叠手机的轻薄记录有可能刷新小型折叠手机的价格记录，非常值得期待。
美妆主播一年纳税近亿元，在抖音是怎样的水平?不久前，抖音美妆带货主播“潘雨润”在视频中晒出自己的纳税金额，#潘雨润交了一个亿的税#相关话题火速登上各大平台热搜。她分享了自己的“成功心法”，并晒出金额达9503万元的个人纳税证明，称自己一直是顶格纳税。达人和品牌们比拼的不仅是谁跑得快，更重要的是谁跑得久。
之前有一位网友在视频中展示了家中27年历史的旧冰箱，令人惊讶地发现它仍然能正常运转。这位来自贵州铜仁的男子调侃道：父母结婚时买的国产冰箱，现在已经用了27年，仍然安好如初。”我小学时家里在深圳买的冰箱，现在我都20多岁了，它还在工作，从未出过问题。
网络诈骗无孔不入，预防是关键，国民级手游《蛋仔派对》再次在反诈道路上迈出新的一步。在3月的“蛋仔守护月”中，《蛋仔派对》针对未成年用户推出了大量反诈主题活动，帮助玩家学习反诈知识，并取得了显著成效。从上线以来，《蛋仔派对》一直致力于推动反诈工作，为玩家营造安全的游戏环境。早在之前，《蛋仔派对》就积极联动各地公安机关，持续推进反诈工作�
近日，一辆面包车未礼让行人导致自行车无接触式摔倒的事件引起了广泛关注。事发时双方均为绿灯状态，但面包车未在斑马线处礼让行人，造成骑自行车的男孩摔倒。在道路行驶中，请务必遵守交通规则，这样即使发生交通事故，也能保证自身无责或次要责任。
Spark是一款智能、专注的电子邮件应用，帮助您掌控收件箱。通过智能筛选，快速了解重要内容，并快速清理其余邮件。Spark还提供AI助手帮助您快速编写完美的电子邮件。
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。
