今天是2月17日正月初八，也是法定春节长假的最后一天。
明天2月18日虽然是星期日，但根据规定属于工作日，需要正常上班，大部分人都要正式返岗。
因此，在今天调整状态的同时，也千万不要忘记定好闹钟，避免迟到。
再加上下周五个正常工作日，因此在长达8天的假期结束后，大家又要连着上6天班。
下次放假，要等到4月4-6日的清明节，其中4月7日星期天又是调休上班。
5月1-5日的劳动节虽然有5天假期，但是4月28日星期天、5月11日星期六都要调休上班。
6月8-10日的端午节总算正常一次，不需要调休。
9月15-17日的中秋节继续调休，9月14日星期六上班。
10月1-7日的国庆长假还得调休，9月29日星期天、10月12日星期六都要上班！
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五一假期即将到来，今年仍然采取调休制度。根据最新规定，五一假期从5月1日到5月5日，共5天4月28日和5月11日则要上班。面对涉及工作权益、生活平衡、社会运行等复杂问题，我们需要审慎考虑，不能简单将调休视为解决所有问题的万能方案。
根据《国务院办公厅关于2024年部分节假日安排的通知》，2024年清明节假期从4月4日到4月6日，共计3天。今天是清明假期最后一天，明天就要正式上班了，下周连上6天，千万别忘记定闹钟。值得一提的是，大部分安卓手机本地化做的还是很智能的，比如放假调休会自动设置闹钟，包括小米、华为甚至是三星，不会出现闹钟不响的尴尬问题。
根据官方安排，5月1日至5月5日放假调休，共5天，4月28日、5月11日上班。需要注意的是，五一假期前需要连上”8天班，4月22日-4月30日共9天，其中27日可以休息一天，其他时间都要上班。”德国自媒体人海雯娜称如果利用调休延长假期体验很不好，这会导致旅游的地方有很多游客，对此你怎么看？
今日，北京市人民政府办公厅正式发布关于2024年劳动节放假安排的通知。根据官方安排，5月1日至5月5日放假调休，共5天，4月28日、5月11日上班。免费通行的车辆范围为7座以下载客车辆，包括允许在普通收费公路行驶的摩托车，普通收费公路以车辆通过收费站收费车道的时间为准，高速公路以车辆驶离收费站收费车道的时间为准。
距离五一假期还有不到两周的时间，很多人都已经开始规划自己的行程了。需要提醒大家的是，这次五一通过调休获得了5天假期，但前后都需要补班才行。调休是在节假日总量固定的前提下，为了避免节假日碎片化”做出的有效安排，2024年通过调休形成了9573”的假期安排，显示出了较强的人性化和灵活性。
2024年劳动节假期是5月1日至5月5日放假5天，4月28日、5月11日上班。紧随其后的端午节假期是从6月8日到6月10日，其中6月10日是端午节，与周末相连，放假共3天，因此今年的端午节假期无需调休。2024年通过调休，形成了9573”的放假时间安排，展现出较强的人性化和灵活性。
“五一假期前后都要调休上班”登上热搜，据悉，五一假期从5月1日开始，一直延续到5月5日，共计5天，不过这也意味着在假期前后的两周里，大家需要连续工作6天，以弥补假期带来的工作日减少。4月28日和5月11日需要正常上班。这样的安排不仅提高了假期的利用率，也让人们在忙碌的生活中找到了更多的乐趣和期待。
今年五一小长假的安排已经敲定，从5月1日至5月5日将放假调休，共计5天4月28日和5月11日则是正常工作日。五一假期前将连续”上班8天，从4月22日到4月30日，其中27日是休息日，其他时间都需要上班。调休凑假”模式是没有增加大家的假期总量，只是在拆东墙补西墙，让公众在享受假期之后就必须还债”，把欠下的工作日给补上。
清明假期刚过不久，就迎来了五一”假期的航班预订高峰。今年五一”假期机票预订启动早，5月1日的一些热门航线，如北京成都、上海昆明等部分航班已升至全价。五一劳动节法定只有一天假期，只有通过前后调休的方式才能拼出一个小长假。
众多网友纷纷热议“调休”这一话题，使其迅速攀升至热搜榜首位。距离下一个长假——劳动节假期有仅仅24天的时间。在享受调休带来的长假时，我们也需要关注自己的身心健康，合理安排工作和生活时间，以避免过度疲惫。
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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