近日，广西南宁一所幼儿园带领11名3-6岁的孩子前往哈尔滨研学旅行。这群孩子统一穿着橘色服装，加上来自广西的砂糖橘，因此被网友们称为 “小砂糖橘”。
他们在哈尔滨参观了冰雪大世界、圣・索菲亚教堂等景点，还在雪地里玩耍。这群孩子几乎全年都跟随老师进行游学，此次哈尔滨之旅被称为 “家长最放心的一次游学”。他们的行程也得到了网友们的关注和报道。
同时，云南的 “小野生菌” 也成为接班人，他们也前往哈尔滨参观游览。
网友们纷纷称赞这些孩子们可爱又勇敢。这一事件展示了东北地区对南方游客的热情接待，也为广西和云南的特产带来了宣传效应。
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微博话题多个大学把学生成绩单寄给家长”引发关注。浙江大学和深圳大学等一些高校开始将学生成绩单寄送给学生的家长。学校寄送学生成绩单给家长的做法旨在促进学校和家庭之间的沟通，以共同关注学生的学业发展。
快科技4月21日消息，日前，周鸿祎发微博分享了参加中国互联网三十周年座谈会细节。会议期间，雷军问，360楼下来送车的是不是都排队了，有没有眼花缭乱？周鸿祎表示，都是车圈友商和老朋友支持，大家都在向小米学习营销。我问雷总小米SU7这么火，是不是也送我一部体验一下？雷总表示他仔细研究了我的选车标准，我不会开车只坐后座，小米SU7是给追求驾驶乐趣的用户设计的，不适合我，等小米做SUV版时再给我推荐。”有网友表示：划重点，雷总要造SUV”。此前，雷军和长城汽车董事长魏建军直播连线交流时表示，SUV保密，但明确不做不做越野车?
小米高管在短视频平台上展现出了其幽默和风趣的一面。一位网友在Redmi品牌总经理王腾发布的视频下留言戏谑道：王腾，你完全有能力出去单干的。随着故事的发展，王腾的角色逐渐转向配角，并与主角叶凡产生了矛盾。
近日猫一杯就传播在巴黎拾到秦朗作业本”虚假信息发视频道歉。猫一杯表示：秦朗丢作业这件事完全是我编造的，我在这里要给大家道个歉，我诚恳地接受处罚并保证以后不再创作此类博人眼球的内容”。网红应该明确自己的社会责任，认识到自己的言行举止对社会和粉丝的影响，追求流量的前提是，不能忽视道德和法律，不能为了吸引眼球做出不恰当的行为或发表不当言论。
广东深圳的一名男子因猪肉生意失败，欠下40余万元债务被起诉。由于无力偿还巨额欠款，法院通过调解，提出了一个创新的解决方案:让该男子到原告的屠宰场工作，通过劳动来偿还债务。也有观点认为，这起事件凸显了小微企业在经营过程中面临的风险，以及法院在处理债务纠纷时的灵活性和创新性。
小伙闯红灯被撞躲过二次事故，但要承担全责。云南玉溪的周某某骑着电动自行车，闯过红灯，结果被一辆正常行驶的私家车撞倒。对所有交通参与者一视同仁，特别是一些基本的法律法规，如红灯停、绿灯行、转弯让直行，不会偏袒所谓的弱势群体”，也不会将责任全部归咎于机动车。
快科技4月11日消息，有网友晒出了图片，显示已经有人开始使用小米SU7车辆在滴滴上接单了。据反馈，有网友已经在滴滴平台上成功打到了小米SU7车辆。从截图来看，这位司机已经完成了两单订单。一些网友感慨称，无论这位司机是否真的在使用小米SU7来做网约车，目前来看话题度已经相当高，而且关注度也非常高。还有网友喊话雷军，加快生产小米SU7速度，这样可以能提前�
本年度备受瞩目的“龙年龙月龙日龙时”奇观即将在今天7时至9时现身。这一罕见的天文现象，源于传统干支和生肖纪法的独特组合，为我们展示了年、月、日、时四位一体的龙之盛世。代表龙的时间，即辰时，则恰好落在现代时间的七时至九时，这也是我们即将迎来“龙年龙月龙日龙时”的精确时段。
在近日的直播中，面对网友的造车必买”言论，罗永浩幽默回应道：少来，我记得当年我做手机时，你们也是这么说的。”对于是否会进军汽车行业，罗永浩表示确实认真考虑过造车，但现在已经来不及了。罗永浩认为，造车行业的资本要求越来越高，融资难度也越来越大，同时生产制造的周期也相对较长，目前还缺乏成熟的供应链解决方案。因此，经过深思熟虑，他觉得自�
在2024年4月28日的清晨，云南昭通的一则视频在网络上引发了广大网友的深切关注。这段视频以一种无比感人的方式，展示了一位爷爷在临终前通过监控设备向孙女告别的瞬间。魏女士表示，她希望这段视频能够唤起更多人对身边亲人的珍惜和关爱，不要等到失去后才留下无尽的遗憾。
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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