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日前,0作品却涨粉400万”的话题,登上网络热搜,引起网友关注。该网友名为Mortal”,头像是灰太狼”,个人简介一栏填写的是,求复活卷轴一张没有就算了。至于这个故事本身的真实性,虽已无从考究,但也显得已不是那么重要。
无锡的商人巫某去世后留下了一套价值400万元的别墅,但由于她欠下了超过一千万元的债务,家人不愿意继承这笔遗产。法院调查后发现涉及债权、债务关系错综复杂,别墅被南宁市青秀法院和无锡市锡山法院查封。这种创新方法的目的是保护死去的人的权利,确保债权人、直系家属和巫某本人得到相应的保护。
快科技4月24日消息,近日,市值风云创始人杨峰在微博发文称,因被周鸿祎碰瓷式起诉冻结现金400万,决定正式约架360创始人周鸿祎。杨峰表示,时间、地点、规则随周鸿祎定,也别说我杨某人欺负你岁数大,我承诺让你周鸿祎两只手,本人不出拳只用腿,放不到你周鸿祎那400万算我送你的!”最后杨峰还@雷军并表示,望雷总帮忙转发,促成此战,我为您出12年前的那口气。”不过目前该微博原文已经看不到,但接下来市值风云微博又发布了一篇长文,称用360AI分析了360年报,称三六零继续稳定亏损8亿,暗讽周鸿祎的对策就是当网红。据了解,市值风云
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。
“过去这一年,我跟很多创业者、开发者交流,感觉大家都处在一种‘FOMO’状态,既兴奋、又害怕错过。”面对在生成式AI浪潮中正被彻底改变的开发者群体,4月16日对外演讲中,李彦宏率先谈起了他们所遭遇的选择迷茫问题。在文字、图片、语音、视频等多模态大模型的长期竞争中,留给李彦宏的新挑战之一便是,如何带领百度继续保持模型性能的领先优势。
4000万粉丝的网红@猫一杯被彻底封杀了!我之前写过猫一杯这个人:所以这次猫一杯被封禁后,有不少粉丝跑到后台给我留言。为什么@猫一杯,会在一夜之间被全网封杀呢?起因是之前猫一杯视频里提到自己在法国巴黎一家饭店里,捡到了国内一年级小学生的寒假作业。没有所谓的捷径,只有你踩坑时才会后悔的代价。
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。
扎克伯格:「有了Llama3,全世界就能拥有最智能的AI。」ChatGPT拉开了大模型竞赛的序幕,Meta似乎要后来居上了。也许只有OpenAI的GPT-5才能压下开源模型了。
在“宇宙尽头”铁岭象牙山,快手老铁时装周首次举办。由快手时尚、美妆及多个垂直品类的创作者组成“模特”新势力,在《乡村爱情》“谢广坤的家”,来了一场特色的时尚“村秀”,就连谢广坤都走上了T台,把“不被定义的风格和不设限制的美”诠释得淋漓尽致。不分时代、个性、城市,无论港风还是国潮、i人还是e人,铁岭还是菏泽,快手把每个普通人都能达成的时�
据OpenAtomOpenHarmony官方公众号,OpenHarmony4.1Release版本正式发布,开发套件同步升级到API11Release。相比4.0Release版本,4.1Release版本改进主要包括:应用开发的开放能力以全新的Kit维度呈现,提供给开发者更清晰的逻辑和场景化视角。支持应用在使用期间弹出允许权限的选项。
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Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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