快科技2月18日消息，今年春节假期，你堵在路上了吗？
今天有媒体统计了近十年春运每年全社会跨区域人员流动量数据，结果让人非常吃惊。
2024年春运预估数据竟然高达92亿人次，几乎相当于2023年的2倍，是2022年的9倍，2021年的10倍！
而且这个数据跟交通部的预估数据比较接近，春运前，交通部预估2024年我国春运人次将达到90亿。
值得一提的是，今年春运的90亿数据中，有80%都是来自小汽车，也就是72亿人次都是自驾出行的。
根据公安部交通管理局今年初公布的统计数据，2023年全国机动车保有量已达4.35亿辆，机动车驾驶人达5.23亿人。
汽车普及率仍在逐步提升，加上春运携带家人、年货更为便捷，越来越多人自驾回家，这也难怪很多人都堵在高速上了。
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2024年第一季度的股市交易以平静收场，然这并不能掩盖一个充满活力的季度。道琼斯工业平均指数、标准普尔500指数和纳斯达克指数都在当日或略有涨跌。2024年的第一季度在股市方面表现出色，受益于人工智能行业的发展和美联储的政策乐观。
在快节奏的都市生活中，居住环境的舒适与美观愈发受到人们的重视。家，不仅是休憩的港湾，更是展现个人品位和生活态度的舞台。以上内容均为个人见解。
随着人工智能技术的飞速发展，AI声音克隆产品已经成为现实世界中的一项令人兴奋的创新。2024年，我们见证了AI声音克隆技术的突飞猛进，这些产品不仅在技术上取得了显著的进步在应用范围上也大大扩展。随着伦理和法律问题的日益受到关注，相关技术和应用的发展也将更加注重责任和透明度。
于昨日的TopTalk2024天猫超级品牌私享会上，天猫发布了新一年度的品牌经营策略。其中聚焦于让品牌商家获得未来可期的生意增长，平台将更重视通过营销和全域运营手段，为品牌获取、积淀更多用户资产。随着天猫不断整合全域，实现公私域联动，在全域中获量、在私域中增量依然是天猫这一年的主要方向。
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腾讯视频官方今天发布了一份2024年大剧片单，其中列出了今年的待播剧，备受期待的《庆余年2》赫然在列。这也就意味着，《庆余年2》将会在今年上线开播，具体时间等待官宣即可，此前有传闻是5月份。剧作既根植于传统文化，又超脱于传统历史小说，是一部极具东方古典气韵和现代意识的力作，致力弘扬珍惜当下美好，不忘初心的中华传统价值美德。
在第21届华为分析师大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军发表了题为《全面智能化之路》的主题演讲。徐直军表示，华为已经决策，在2024年及未来五年，将强力战略投资生态的发展，通过生态的发展牵引、促进、带动终端产业和计算产业的发展。华为将首先立足中国市场打造鸿蒙操作应用生态，未来逐个国家推广，逐步推向全球。
在小米公益基金会成立五周年之际，小米公益平台将于 4 月 7 日至 5 月 31 日期间举办 2024 年“米粉公益月”。此次小米公益平台首次采用“公益主题月”的形式，以“生态保护”与“应急响应”为两大核心主题，携手专业环保机构及救援组织，历时两个月，通过丰富多彩的线上线下活动，倡导更多米粉关注生态环境保护，提高防灾减灾意识，守护绿色生态，加强应灾能力。 4
又一位头部网红遭遇全网封禁。@Thurman猫一杯因《秦朗寒假作业本》视频遭到行政处罚，并被视频号、抖音等多个平台封禁，原因是“与同事共同策划、编造视频”。如果让卡思为猫一杯事件总结教训，那应该就是:从2024年开始，虚构剧情即使没有让任何自然人受到名誉或财产伤害，也要承担社会责任，轻则道歉掉粉，重则封号退网，这是头部博主们必须警惕的边界线。
量子位在中国AIGC产业峰会上正式发布“2024年最值得关注的AIGC企业”榜单，中关村科金凭借领先的大模型技术能力及AIGC应用商业化落地价值，与百度、阿里云、腾讯、华为、科大讯飞、商汤等头部企业一同荣誉登榜。量子位作为国内人工智能领域的媒体，本次发布的榜单经过了严格的评选流程，综合考量了企业的技术实力、产品创新力、商业落地能力等多重维度，同时结合AIGC企业在过去一年的产品应用与发展实践，以及对2024年技术和市场趋势的深度洞察作出评选。将进一步加强与国内外优秀企业和机构的合作与交流，共同推动人工智能产业发展。
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ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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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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。
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