12月26日消息，据国内多家媒体报道，圆明园黑天鹅幼崽被冻在湖面上，大爷上前解救。
网友们纷纷评论：万物有灵，感谢好心人。
公开资料显示，黑天鹅是世界著名观赏珍禽，从东门进园，在狮子林水域立有一尊黑天鹅雕塑，就是为了纪念黑天鹅。
专家表示，圆明园拥有开阔的水面，湖泊众多，为黑天鹅筑巢繁衍提供了一个优质的环境。
黑天鹅全身黑色，就像身着镶着钻石的大礼服那样美丽，它的喙是红色的，就像是额上的皇冠那般漂亮，一切都是那么美，仿佛全身散着光芒。
它长长的脖子约占全身总长的一半，一对圆溜溜的眼睛十分漂亮，走起路来风度翩翩，极具观赏性。
据了解，黑天鹅一般会使用叫声和视觉进行交流，它们的叫声高亢，时高时低，有时也会使用视觉交流，挥舞翅膀来警告其他天敌
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俗话说老虎的屁股摸不得”，没想到摸猴子的屁股也十分凶险。一段四川峨眉山景区的猴子视频在网上火了。猴咬伤患者应立即用流动清水冲洗伤口15分钟，尽快转运至有动物伤害救治经验的医疗机构，由具有相关资质的专业医师进行规范处置。
在四川乐山的美丽景区中，一幕别开生面的场景吸引了游客们的目光。一只机灵活泼的野生猴子，在繁华的人群中游刃有余地穿梭，它那憨态可掬的模样，仿佛成为了这片土地上的"猴界明星"。在享受大自然的美景时，我们也应该学会尊重每一个生命，避免无意的举动引发不必要的冲突。
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中国是全球最大的铅酸蓄电池生产国和消费国，每年铅酸蓄电池的报废量极为庞大。如果废铅蓄电池流入非法渠道进行拆解处理，极易导致重金属铅和含铅酸液泄漏，对周边水体、大气和土壤环境造成严重污染。绿色循环经济是可持续发展的必由之路，作为国内汽车电池制造与回收领域的领导者，天鹅蓄电池通过完善的回收体系，最大限度地利用已有的资源，助力中国铅蓄电池回收体系的建立和推广，践行企业社会责任。
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4月14日，在上海地铁的车厢内，两位乘客因座位问题展开了一场激烈的争执。视频记录下了这一情景，年轻男子与一位大爷因为座位分配问题发生了口角，双方互不相让，言辞激烈。这一事件再次提醒我们，在公共场合应当保持冷静和理智，避免因小事发生不必要的争执和冲突。
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在山东淄博，一位赵姓老大爷的烧烤店因其独特的美食和热情的服务声名远扬，吸引了众多食客前来品尝。赵大爷的三徒弟小徐在烤肉过程中的一段趣闻引起了公众的关注。它也激发了人们对健康饮食和生活方式的思考。
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4月9日，山东淄博举办了一场关于食品安全与燃气消防的重要会议，众多烧烤店老板受邀参加，其中，赵大爷的出席引起了广泛关注。更有烧烤店老板分享了与赵大爷的合照，两人的互动亲切愉快。他的烧烤摊，不仅仅是一个吃饭的地方，更是一个充满人情味和故事的地方。
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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。
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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。
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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。
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