连日刷屏的东方甄选“内讧”终于迎来大结局。12月16日晚，俞敏洪和董宇辉双双现身俞敏洪“老俞闲话”直播间，坦诚回应风波。董宇辉表态不会离职，俞敏洪也解释了孙东旭被免职CEO后将依然“为东方甄选做贡献”。17日早上，新东方教育科技集团CEO周成刚发文称“昨晚在俞老师家，和宇
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京东物流与东方甄选近日携手合作，共同打造小时达服务，保障东方甄选商品的快速配送。这一合作的核心在于，东方甄选的商品已入驻京东物流在北京的前置仓，通过达达快送的配送网络，覆盖了北京五环内80%的区域。东方甄选依托京东物流的一体化供应链解决方案和遍布全国的物流配送网络，通过全国分仓模式，实现了更为高效的配送时效和优质的服务体验。
东方甄选宣布全新服务“小时达”正式上线，并同步在抖音平台开设“东方甄选小时达”专属账号。东方甄选此次推出的“小时达”业务，初期主要聚焦于北京市场，通过与17个前置仓建立紧密的合作关系，实现了对北京五环内80%区域的覆盖。东方甄选计划将这一高效便捷的服务模式推广至更多城市，为更多消费者带来极致的购物体验。
东方甄选针对网络上流传的关于其自营南美白虾二氧化硫超标7倍的不实言论，进行了正面回应。东方甄选在声明中明确表示，这些谣言严重损害了公司的商誉，同时也给部分客户带来了困扰。只有通过持续的努力和改进，才能赢得客户的信任和支持。
相比于AI文字、图片，甚至是视频赛道，AI音乐生成一直是一个关注度比较低的赛道，但是其实，创业者们很早就开始进行尝试了。由Suno制作的开源AI生成工具Bark|图片来源:知乎2023年3月份左右，GitHub上就火了一个开源的AI音乐生成器Bark，拿了3万多个星标这个开源项目就来自Suno。Udio的出现让AI音乐这个相对小众的赛道的竞争愈发激烈了，现在看来，Suno已经占据了先手，Udio能否后来居上，我们还要拭目以待。
今日，雷军在北京车展发布会上宣布，小米SU7已经锁单75723台，有许多网友关心，现在下定SU7会不会等待太久？小米汽车在小米SU7答网友问”中表示，将在6月达成月交付10000台，并持续提升交付速度，恳请大家能给我们一些时间和耐心，我们有信心小米SU7这样的好产品，一定值得您的等待。此前雷军还在小米投资者大会上透露，小米SU72024年交付目标是超过10万辆。
4月13日，由国家商务部和海南省政府共同主办，以“消博聚新首发首秀”为主题的第四届中国国际消费品博览会于海南海口正式拉开帷幕。本届消博会有来自59个国家和地区、超过3000多个品牌参展，是亚太地区中规模最大的精品展，这也是聚焦消费品的国家级展会。Bio-MESO肌活更会秉承长期主义，不断深耕洞察油皮用户需求，以“人”为核心，利用母公司华熙生物和品牌科研优势，继续往“油皮消费者首选品牌”迈进。
快科技3月28日消息，作为全球首款C级纯电轿车，小米SU7的一个宣传点就是宽敞的空间，无论前后座舱，还是前后备箱。根据小米官方提供的数字，小米SU7的前排竖向空间最长达1012毫米，后排膝部空间也有105毫米。此前，卢伟冰还曾亲自发布视频，演示自己坐进小米SU7后排之后的宽敞，打消大家的疑虑。前后备箱雷军也说了很多次了，后备箱容积为517升，常规进深为1136毫米，可以轻松放入三四个大号行李箱，另外前备箱容积也有105升，合计达622升。此外，小米SU7全车有多达32处收纳位，除了手套箱、杯架，还为手机、雨伞、证件等都设置了专属收纳
日前，蔚来举办了150kWh首台量产电池包下线仪式，有网友晒出了下线仪式的现场照片。蔚来董事长李斌表示，目前，一代与二代平台的所有车型都已经完成了验证和公告，团队也进行了各种测试，续航里程等性能表现超过预期。对于蔚来车主来说，150kWh电池包上线之后，车辆的续航能力随之升级，有长途出行需求时，只需在换电站租赁150kWh电池包即可，可灵活选用。
快科技4月20日消息，洛图科技（RUNTO）的在线监测数据显示，2024年首季显示器在线市场的平均价格为1072元，相比去年同期下降了38元。主流的价格区间仍旧集中在500-1000元，占据了47%的市场份额，这一比例较上年同期增长了5个百分点。该价格段的增长主要得益于原先1000-1500元价格区间产品的市场下移。 2023-2024Q1 中国显示器线上市场分价格段销量结构同时，500元以下的显示器产�
文|朱之丛约访张泽伟是很困难的。时间从周三推到周四，又延期到周末，一直到星期天晚上11点，他才终于接起电话。这欲望有怎样一个人间的姓名，大可以忽略不计。
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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