12月21日消息，据日本《京都新闻》12月18日报道，日本滋贺县表示，日本最大湖泊琵琶湖西南岸的大津市大津港近期有大量水鸟死亡，目前原因不明。
滋贺县政府称，多名当地居民近日报告称，琵琶湖沿岸发现死去的水鸟，包括白骨顶鸡、红头潜鸭等，总数大约在40至50只。
有每天沿湖边散步的居民表示：六天前我就总看到被水草缠住的水鸟户体，近日数量越来越多，这是我第一次看到这么多鸟死亡”
当地政府已调派人员赴现场调查，但很多尸体或被水淹没，或残缺腐败，无法进行禽流感检查，专家则呼吁到访琵琶湖的民众不要接触野鸟遗体，严防疫情扩散。
值得一提的是，除了水鸟，近期日本港口出现了大量的死鱼：当地时间7日上午，日本北海道函馆市海岸，大量沙丁鱼尸体被冲上沙滩；本月14日，又有大量死沙丁鱼在当天被冲到日本三重县志摩市港口。
为何会发生这种反常的情况，目前日本官方并未给出结论，这里也提醒去日本旅游的中国游客，不要出于好奇去接触这些不明原因死去的动物。
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在日本繁华的涩谷商业街区，一项特殊的死亡主题活动引起了广泛关注。活动为期六天，让参与者有机会躺进铺满鲜花的棺材中，盖上盖子，在完全黑暗的环境中体验三分钟的“死亡”之旅。这一系列措施和理念的推行，旨在帮助人们在面对生命终结时，能够更加积极地规划自己的生活，活出自己的价值，让生命的每一刻都充满意义。
为摆脱在4G和5G移动通信技术发展方面的被动局面，日本政府近几年大力推动6G技术发展。日本通信运营商也不断有所行动，都科摩通信公司等4家企业日前宣布，合作研发了适用于亚太赫兹频段的100吉赫兹和300吉赫兹频段的无线设备，并在这两个频段实现了每秒100吉比特的超高速传输。不过专家认为，日本5G基础设施整体依然比较落后，运营商也没有推出具有吸引力的5G服务，在这样的情况下，6G的发展可能受到影响。
小林制药公司最近公开的资料显示，去年9月生产的红曲原料样品中，检测到的软毛青霉酸”物质含量最高。日本厚生劳动省等部门正在调查是否存在外部混入霉菌的情况。经中消协核实，中国消费者除通过跨境平台、境外实体店铺、海外代购等渠道购买外，上述产品未在中国大陆市场上销售。
快科技4月25日消息，尽管5G网络相较于4G有多项改进，但据日本庆应义塾大学综合政策系讲师华金玲介绍，他们去年进行的一项手机使用调查显示，用户对5G网络的感知相当有限。华金玲指出：尽管许多日本人已开始使用5G手机，但很多人并不了解新网络带来的服务和体验上的差异。用户未真正体验到5G所带来的便利和乐趣。运营商也因为认为5G投资回报不高而不积极推进。”另一方面，东京大学社会科学研究所教授丸川知雄表示，在东京市中心地区接收5G信号的概率较高，但在郊区地区几乎无法接收到5G信号。丸川知雄指出：日本企业在5G标准技术中的份额?
3月28日晚间，小米汽车SU7正式发布开售，起售价21.59万元。售价公布后瞬间引起互联网上的狂欢，与小米汽车相关的热搜话题几乎霸榜。同时其还表示，小米汽车具备马达、电池、自动驾驶等最尖端技术和性能，价格却十分低，对于竞争对手言，小米可能会成为最大的威胁。
快科技4月11日消息，据当地媒体报道，近日马来西亚梅拉诺湾海滩发现一具巨大的动物尸体。这具约1.8米长的腐烂尸体散发恶臭且形态怪异，被形容为巨大的肉球，有人称这可能是来自外星的生物”。马来西亚政府和科研机构对此事高度重视，已经展开调查和研究工作，承诺将尽快进行DNA测试，揭示这具巨型尸体的真实身份。当地还呼吁居民保持冷静，避免盲目传播未经证实�
东京电力公司宣布，将于4月19日上午启动福岛核污染水第五轮排海，即2024财年首轮排海。福岛第一核电站仍在产生新的核污染水，因此核污染水储量与上一次排海之前相比仅减少约19000吨，仅占整体量的1%。对于排海这件事，日本东电称表示，排海后水很安全，不过你信吗？
近两年日本近海海面水温持续创最高纪录。受海水升温影响，东京湾生态系不断出现奇异景象”。冰川消失将使海平面上升约11.5厘米，这意味着全球有超过一千万人将生活在海水涨潮线以下。
近期，知名高端白酒品牌水井坊（600779.SH）交出了 2022 年“绿色成绩单”，报告显示，水井坊在环保、可持续发展和社会责任等方面取得了显著成果，彰显了企业对于绿色发展的坚定承诺和长期行动。据悉，在 2022 年的ESG报告中，水井坊首 次公布了“水井坊 2035 可持续发展目标”，围绕商业道德与合规、产品质量与安全、原料采购可持续性、能源与碳排放管理等十大领域设定�
作为国宝，大熊猫的珍贵性不言喻，所以当它出事时，自然也会牵动万千网友的心。近日有网友发文称，自己在途经四川雅安宝兴县时发现一只在水中遇难的野生大熊猫，初判断为淹死或者从树上摔下来的。最细消息称，宝兴县林业局野生动植物保护股股长表示，已有人员到场处置，未在熊猫身上发现外伤，初查大熊猫系溺亡，排除人为因素，至于熊猫溺亡前有没有生病需要进行尸检。
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。
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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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