快科技2月26日消息，据国内媒体报道，从江苏大学附属医院获悉，一20岁的女大学生被诊断为一种多发性硬化的罕见病。
该病因多发于20-40岁的女性又被称为美女病”；10岁以下和50岁以上患者少见，男女患病之比约为1∶2。
她最开始是在高三时发觉身体异常，脸部、舌头发麻，后来右手发力，严重时连笔都握不住，但症状能够自行缓解。
去年11月，她在江苏大学附属医院被确诊多发性硬化”，是以中枢神经系统白质炎性脱髓鞘病变为主要特点的自身免疫病，绝大部分患者在不同时间反复发作。
该病在我国的发病率为每年0.235/10万，多见于20-40岁的女性，2018年被纳入《第一批罕见病目录》。
医生称，多发性硬化除了影响视力、肢体运动，还会累及大脑，导致脑萎缩加快，出现认知障碍甚至致残、致死。
多发性硬化为终身性疾病，尚无法治愈，其缓解期治疗以控制疾病进展为主要目标，即修正治疗（DMT）。
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截至2022年2月，中国罕见病患者数量已超2000万，每年新增患者超过20万。这一庞大的数字背后，隐藏着无数罕见病家庭所承受的痛苦与挣扎。罕见病患者和家庭更需要全社会的关注与支持，轻松集团积极参与公益行动，构建数字医疗健康生态，为罕见病家庭的健康保障带来了更好的解决方案，获得了越来越多的人支持。
罕见病患者，作为社会中的一群特殊群体，往往不为众人所熟知。这既是因为他们的人数相对较少，又是因为缺乏足够的宣传与普及。通过构建纵横生态布局，轻松集团以生态优势输出数字健康解决方案，帮助罕见病、大病家庭解决健康忧患，不仅进一步践行了自己的贡献责任，也为探索罕见病保险产品与服务提供了借鉴样本，必将会对互联网保险行业发展产生重大影响。
湖南大学岳麓书院的副教授陈岘开设《中国传统文化与古代书院》课程，该课程的独特之处在于结合了卜卦、体验非遗工艺、参观博物馆等活动，吸引了众多学生的参与。陈岘以卜卦为切入点，让学生了解《周易》在中华民族传统文化中的地位和实践，并通过实践考察学习占据了课程的70%内容。通过陈岘的努力，传统文化得到了更多学生的认可和实践，让学生们更好地理解和传承传统文化。
快科技4月11日消息，小鹏汽车官微今日宣布，赠送此前救下昏迷水泥罐车司机的P7女车主终身免费充电及2年整车延保等权益。这名热心女车主也发文表示，看到微博很惊喜，没想到这件事会被小鹏及国家相关部门注意到。我们只是做了应该做的事情，帮助他人，一起向善向上。”此前报道显示，近日，浙江嘉善的一小鹏P7车主陆女士在等待交通信号时，发现一辆泥罐车停在路中央迟迟未动。陆女士将车停放到路边后上前查看，发现泥罐车司机在车内摇摇晃晃，状态不佳。随后，陆女士向路过的警察反映了该情况，最终与警察一起将泥罐车司机送上了救护车。由
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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。
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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。
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