快科技11月18日消息，最近手工耿又带来了新发明，这次是个大家伙地下钢铁安全屋。
视频中，手工耿用钢板焊接了一个密闭的箱子，里面设施非常齐全，不但有床、电脑、零食，还有浴室、厕所。
为了驱鬼，手工耿还在里面养了一只鸡，配合大威天龙”的BGM，一个人在里面爽看恐怖片。
手工耿还设计了电子加特林，就算遇到末日丧尸也能应对一二。
而当确认自己必死无疑时，还能拉动开关，在地上升起一个音箱墓碑，悲壮又喜庆。
网友直呼：这个安全屋确实什么都有，末世生存狂必备，但是最终要的是这最后的手段，人类卑微但不卑劣的尊严在此刻体现得淋漓尽致。
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去年12月，演员周海媚因病医治无效去世。周海媚工作室发文称，周海媚的墓地定在了北京昌平区天寿陵园。2018年，《倚天屠龙记》再次重拍，周海媚出演演灭绝师太。
理想L6今日晚间正式上市，推出Pro和Max两款车型，售价分别为24.98、27.98万元。理想L6也是理想汽车目前唯一一款30万元以内，以及车身长度小于5米的车型。与同级车型中的问界M7、岚图FREE、小鹏G9、蔚来ES7等车型相比，价格和配置优势明显，该车能否成为理想L系的最新爆款，我们拭目以待。
新锐潮流个护品牌yoose有色开了一场新品发布会，发布会最大的亮点，无疑是有色MINI2.0、有色空气动力学高速吹风机、有色多功能便携剃须刀三款“潮玩”个护新品的集中亮相，在这些产品上，我们也能看到有色力图用设计的力量驱动传统个护赛道的变革与重塑的“野心”。坚持打磨“一把刀”有色让传统赛道“潮起来”“出道即巅峰”，用这句话来形容有色一点也不为过。这个标新立异的后起之秀，会为行业带来怎样的“新色彩”，仍然值得期待。
今日，华为举办鸿蒙生态春季沟通会，华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东率先登场介绍鸿蒙智行。余承东宣布，鸿蒙智行首款智慧轿车智界S7开启海量交付。对于华为智能驾驶的体验，尹同跃在现场直呼Amazing”。
腾讯DNF手游终于来了，目前已经预上架国区苹果AppStore，将在6月30日正式推出。《地下城与勇士》手游国服原定于2020年8月上线，官方在上线前夕发布紧急公告，因游戏内防沉迷系统需要进行升级，延期上线这一延就是将近4年。为了继承端游原汁原味的体验，让手游玩家也获得爽快的战斗感受，开发人员在端游复刻的基础上进行了深入的移动端优化。
丹麦奢华生活方式视听品牌Bang&Olufsen铂傲宣布携手ADERERROR共同推出BeosoundA1ADERERROR限量合作版。这款简约时尚的扬声器搭配精心设计的配件，凭借独特的设计和卓越的声音品质吸引了音响爱好者的目光。无论是这款音响独特的设计是卓越的音质，都能完美满足了用户对高端音响产品的期待。
3dfxVoodoo系列显卡一直是众多硬件发烧友心目中的神物，但凡还能找到一块，必然可以卖出高价，比如今年初就有一块Voodoo56000拍卖了1.5万美元。仅仅是收藏，对于顶尖高手来说是不够的。只不过由于天然限制，显存还是只能做到32MB，OscarBarea还在尝试能不能突破做到64MB。
快科技4月14日消息，雷军今日早间在线发文提问道：过去3年，我竭尽全力，努力为米粉朋友们造辆好车，终于交了第一份作业，大家满意吗？对此，网友们也是热情回复，曾花费35万元购买小米产品，有着最强米粉”之称的吴向宇表示，超越期待！ 爱车之人狂喜”。还有网友表示：昨天来了0-100加速，感觉灵魂出窍了”、非常满意，比想象中还要好很多，各方面细节都考虑到了，还送了超级大礼包”。此外，雷军此时又成了超级许愿池，网友们也向雷军表达了对小米汽车的期待。比如，有希望小米汽车出MPV和小米SU7猎装版的，网友们甚至把渲染图都制作了
建筑领域是我国能源消耗和碳排放的主要领域之一。加快推动建筑领域节能降碳，对实现碳达峰碳中和、推动高质量发展意义重大。国创·巴夫利将基于对时代潮流的深刻洞察，从时代特征、目标要求以及新的实践出发，围绕高质量发展这个首要任务，深入实施创新驱动发展战略，充分发挥行业领头羊的先锋示范作用，发展新质生产力，以颠覆性技术和前沿技术催生新产品、新动能，推进产业链持续优化升级，促进行业实现新的跃升，助力打造城市新格局。
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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