近日，一段洛阳龙门石窟保安大哥用喇叭喊话游客的视频在网络上广为流传。视频中，保安大哥的声音透露出连日来的疲惫:“俺们都上了8天班，喊也喊不动了!恁们都注意安全。”这简单而直接的话语，不仅展现了他们辛勤劳作的背后，更凸显了他们坚守岗位的责任感。
这段喊麦视频走红网络后，引起了广大网友的关注和热议。网友们纷纷表示，对保安大哥的敬业精神表示敬意和感谢。他们呼吁大家要更加尊重和理解保安人员的工作，共同维护旅游景区的安全和秩序。
这段视频不仅让人们看到了保安大哥的辛劳和坚守，更让人们深刻认识到，在旅游景区中，保安人员同样是一道不可或缺的风景线。他们用自己的汗水和努力，为游客们创造了一个安全、有序的旅游环境。
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网络上出现了一位来自山西长治的郁金香保安大叔，因其独特的喊话方式迅速走红。这位保安大叔，以朗诵式的口吻，向游客们发出热情洋溢的呼吁:“尊敬的广大游客们，大家好，请遵守公园规定，文明赏花，不要到花田花海花的世界里随意踩踏。让我们共同营造一个文明、和谐的赏花环境，让美丽的花朵与我们共同绽放。
来自河南洛阳的一位女生偷偷攒钱给父亲买了一部新手机，这一举动受到了网友的一致称赞。父亲一直给她买最新款的手机她自己却一直舍不得换，这次她决定回报父亲，用自己攒的钱给他买一部新手机。也有一些网友说，不管是什么手机都可以，但如果是国产手机，比如华为之类的，会不会更好呢？
云南一位63岁的阿姨因为坚持健身8年引来了网友的围观，她的自律令人钦佩。从视频中可以看到，阿姨的身体线条流畅、匀称，肌肉线条清晰可见，让人难以相信她已经63岁了。只要坚持锻炼，保持积极的心态，就能够拥有健康和活力的生活。
4月16日，京东直播迎来了新主播“刘强东”，通过数字人的形象在直播间带货。在直播期间，刘强东数字人讲解了13款商品，吸引了超过2000万的观看人数，直播时段用户平均停留时长达到日常平均的5.6倍。京东此次引入数字人主播的目的是为了预热内容生态和短视频创作。
在江苏南京，一位母亲在陪伴儿子完成作业时，情绪突然失控。她原本穿着拖鞋，想要发泄情绪，向儿子踢去。希望这位母亲能够早日康复，并从中吸取教训，以更平和的心态面对孩子的教育问题。
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�
4月14日，山东青岛某小区内发生一起冲突事件。当时一名骑手试图将车驶入小区，但遭到了保安的阻拦。也有人呼吁加强小区管理，避免类似事件再次发生。
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�
今日，吉利董事长李书福今日联合俞敏洪，一同探访了吉利卫星超级工厂并进行了直播。俞敏洪表示：如果在中国有一个企业可以和马斯克和特斯拉靠近的企业，那么这家企业就是吉利。李书福还提到了自己造车的初衷，那就是让别人模仿不了。
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。
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