2月18日消息，司机卡点最后1分钟免费下高速省2千，随后全家在车内激动不已。
免费最后时刻喇叭到处响，最后1分钟过收费站，上述司机激动直呼：卡点出来又省两千多。
有网友看到之后也是在评论区建议：要是看着来不及，就近提前先下下，再上去，也省一大半了，卡点容易卡过了。
也有网友表示，建议改成上高速的时间。既然搞免费，也不差那几个小时吧。反正，也没人想住在高速上吧。至于上不去高速，没赶上免费的，那就怨自己规划的不行吧。
事实上，2月17日晚（春节假期的最后一天），各地高速出口处，有网友拍下最后十分钟，有驾驶员选择应急车道行驶下高速。
也有驾驶员因没有卡点下高速，被要求支付全程高速费与工作人员理论。
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在河北廊坊的高速公路上，发生了一起令人惊讶的事件。一名司机在行驶过程中不慎掉落了一批银锭，然他却毫无察觉，继续高速前进。对于意外情况的发生，我们也要保持冷静，积极配合相关部门进行处理，以减少损失并保障道路安全。
一对来自江西的夫妇因其独特的养鸡事业引起了广泛关注。在当地勇敢地踏上了养鸡之路，他们不仅贷款租下了一处规模庞大的养鸡场，更是将鸡只数量提升到了惊人的2.8万只。在如此繁忙充实的生活中，这对夫妇展现了他们坚定的决心和不懈的努力，他们的故事也成为了当地人们口中的佳话，激励着更多的人勇往直前，追求自己的梦想。
华为常务董事、终端BGCEO余承东于4月11日宣布，华为与奇瑞汽车合作打造的首款智能轿车——智界S7，今日正式开启大规模交付。这款备受瞩目的车型自去年11月发布以来，便引起了广泛关注。智界S7提供了多种配置选择，包括智界S7Pro、智界S7Max、智界S7Max以及智界S7MaxRS四款车型，售价分别为24.98万、28.98万、31.98万、34.98万，以满足不同消费者的需求。
快科技4月8日消息，据央视新闻官微介绍，近日上海警方公布一起新能源车司机偷漏电费案件。一名网约车司机意外发现充电小程序存在漏洞，不仅自己免费充电，还口口相传带着相熟的同行一起薅羊毛”。据通报，最初这位司机是着急赶着送货，电没充满就点击退款准备出发，没想到还能继续充电，但费用已经退还全额。事后，他对这种利用BUG免费薅羊毛”的充电方法屡试不
京台高速公路上演了一幕出人意料的剧情：一名司机在高速驰骋时，竟然让价值不菲的银锭从车上滑落，散落一地。这批银锭总重超过400斤，价值高达惊人的80万元，犹如一笔“飞来横财”般洒落在路面。这起事件也再次提醒我们，驾驶时一定要保持警惕，确保行车安全，避免类似意外的发生。
今年五一假期将至，今年通过调休获得了5天的长假，方便大家回家探亲、出门旅游。具体放假安排为：5月1日至5月5日放假，共5天，4月28日上班，5月11日上班。根据国家颁发的《重大节假日免收小型客车通行费实施方案》春节、清明节、劳动节、国庆节四个国家法定节假日高速可免费通行，自驾的朋友也能省一笔费用。
4月16日，四川省召开了研究进一步推动绿氢全产业链发展及推广应用工作会议。会上，四川交通运输厅相关负责人表示，下一步将积极挖掘政策空间，加大引导力度，探索氢能源汽车通行高速公路费用全免，鼓励城市人民政府对氢能源货车城区不限行，同时鼓励有条件的城市全域推进氢能源设备更新。四川省发展改革委相关负责人透露，下一步，四川将探索开展离网电解水制氢，还将统筹推进加氢站与充电基础设施规划建设，对加氢站参照充电基础设施给予补助，从而缓解氢能使用成本较高、加氢站等基础设施缺乏的问题。值得一提的是，山东省已经从今年3月
亚马逊旗下亚马逊生鲜杂货店曾计划实现无需收银员的“拿货即走”技术，但这一技术面临困难，无法真正发挥作用。原计划通过基于AI的视频监控系统追踪顾客购买的商品，实现自动结账，但由于技术问题，亚马逊不得不放弃这一设想。尽管“拿货即走”技术未能实现最初设想，但亚马逊仍在不断探索新的技术模式，以提升顾客购物体验。
今日华为官方商城迎来盛大时刻，华为Pura70系列手机正式上架，包括Pura70Ultra、Pura70Pro以及Pura70三款机型，售价从5499元起，为消费者提供了丰富的选择。华为Pura70系列手机一经上架，就吸引了大量消费者的目光。华为官方商城已经显示这两款机型暂时缺货，对于未能及时抢到的消费者来说，这无疑是一个小小的遗憾。
4月6日，清明假期最后一天，全国高速公路、铁路、航班迎来假期返程客流高峰。中国铁路数据显示，今天预计发送旅客1790万人次，计划加开旅客列车1163列。即报警做好防护措施后，及时拨打报警电话，若有人员受伤，同时拨打120急救电话。
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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