快科技2月7日消息，随时保持联络，随处准备干活，这些戳中了不少打工人”的心酸。说好按时下班，可工作群里的消息依旧响个不停。
随着如今技术的不断发展进步，各种即时通信工具也是使人24小时在线”，许多打工人不仅上班，连下班、周末都有无穷无尽的工作消息要回复。
但是据媒体报道，澳大利亚将出台法律保障工人的断连权”，工人可在工作时间外不理会老板不合理的电话和信息，并且不会受到惩罚，老板若违反可能被罚款。
断连权”是澳大利亚政府根据一项议会法案提出的一系列劳资关系法律改革措施的一部分，澳政府称这将保护工人的权利并有助于恢复工作与生活的平衡。
法国、西班牙和欧盟其他国家已经制定了类似的法律，赋予员工关闭设备的权利。
此前我国也宣判了首例在裁判文书中明确隐形加班”问题的案件，当事员工下班后，在微信或者钉钉等软件中与客户或者同事进行的沟通交流。
最终被法院认定构成加班，判决某公司支付加班费3万元。
你下班了还回工作消息吗？
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近年来，副业热”逐渐从社交媒体走入现实日常生活中。一位95后女生通过副业，月收入超过了1万元。在传统的正规就业形态的基础上，灵活就业、自雇就业等一系列新的就业形态呈现，且发展势头很好，是多元化社会的一种体现。
社交平台上频繁出现关于年轻人在下班后开始从事副业的话题。越来越多的年轻人选择在工作之余从事副业，包括摆摊卖东西、喂宠物、做自媒体、兼职等。年轻人从事副业展现了进取和奋斗意识，为职业提供了更多可能性，同时也是对传统雇佣模式的一种补充和变革。
24小时大定88898辆，小米SU7确实太火了。北京东方新天地购物中心的小米门店店员透露，店内人潮涌动，忙得不亦乐乎。希望大家理解，在锁定配置前请慎重选择。
苹果公司在今年2月28日宣布取消了其电动汽车项目，将重心转向生成式人工智能。这一举动标志着苹果结束了长达十年的电动汽车探索计划。据媒体报道，苹果本周向美国加利福尼亚州提交了必要的文件，显示将永久裁员600多名员工。裁员主要集中在加州圣克拉拉市附近几处苹果建筑内，离苹果总部不远。外界推测，这可能是因为苹果放弃了汽车项目，部分
在山东济南的一家超市里，近期上演了一段温馨感人的故事。一位名叫王茜的四川籍女员工，因孩子身患神经母细胞瘤，需要频繁请假照顾，有时甚至一周都无法到岗。因为在这个世界上，正是有了这些善良与大爱的人，才让我们看到了世间的美好和希望。
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英国科技、创新与技术部门的官员已开始起草监管人工智能模型的立法。目前尚不清楚未来的监管将如何与英国已存在的AI安全研究所交汇，该研究所已对最强大的AI模型进行安全测试。任何潜在的法案仍有很长的路要走。
加利福尼亚州议会通过了一项旨在打击人工智能生成的儿童色情内容的法案，这一提案在周二的萨克拉门托早期阶段获得通过。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyAB1831在议会公共安全委员会听证会上获得通过，并将于下周提交给隐私和消费者保护委员会。拉古纳海滩高中对一名学生进行了调查，因为他做了同样的事情。
在丽水的街头巷尾，最近出现了一个引人瞩目的身影——90后姑娘小西。她曾是一名普通的电商从业者，每天过着朝九晚五的安稳生活，月薪在4000至5000元之间。她的故事告诉我们，只要有勇气和决心去追求自己的梦想，就一定能够创造出属于自己的精彩人生。
英国的一系列新政策开始全面实施，所有英国公司的雇员在入职新工作时都有权利要求弹性工作制。根据这项新政策，无论是新入职的员工还是老员工，都有权利要求实行弹性工作制。对于雇主来说，这也需要他们更加关注员工的个人需求，灵活调整工作安排，以建立更加和谐、高效的劳动关系。
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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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