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4月5日,位于河南郑州的李先生遭遇了一起租房纠纷。他在签订租房合同时,明确提出了两项要求:一是不得带他人入住,二是保持室内安静,避免产生噪音。才能营造一个和谐、安宁的居住环境。
3月27日,湖南长沙的朱先生与某公司设计师方女士之间,因装修设计图的纠纷引发了关注。朱先生委托方女士为其200平米的复式住宅进行装修设计,双方在2023年12月22日签署了合同,并约定在2024年1月28日前交付包括平面图、效果图和施工图在内的全套设计图,总费用为6万元。也有人对于合同约定的细节和执行情况提出了质疑,认为在签订合同时应该更加明确双方的权利和义务,以避免类似的纠纷发生。
山东省单县人民法院公布了一份民事调解书,涉及一起婚约财产纠纷案件。原告牛某超与被告张某因彩礼返还问题产生争议,最终经法院调解达成和解。这起案件的处理结果体现了法院在解决民事纠纷时的公正与效率,同时也提醒人们在处理婚恋问题时应谨慎对待彩礼等财物问题,以避免产生不必要的纠纷。
近日,小杨哥在直播间就梅菜扣肉事件向消费者表示歉意。小杨哥表示:尽管厂家提供了多份证明,证明所售五花肉并非槽头肉,但小杨哥表示将以当地相关部门的认定结果为准,并承诺会给大家一个令人满意的解决方案。对于给大家带来的困扰,三只羊网络深表歉意,并请大家耐心等待相关部门的调查结果。
一则关于“男孩玩游戏充值上万元,父亲自扇耳光”的事件在社交网络上引发广泛讨论。事件的起因是一位父亲在4月8日晚发布了一段视频,视频中他透露,自己年仅9岁的儿子在玩《蛋仔派对》这款游戏时,短短10分钟内充值了高达6400元近几天内总扣款金额更是达到上万元。这一事件不仅引发了关于未成年人游戏消费问题的广泛讨论,也提醒了广大家长和社会各界,在数字时代,如何更好地监管和引导未成年人的网络行为,确保他们的健康成长,成为了一个亟待解决的问题。
4月7日,在湖北武汉,一位女士分享了她的一次购物经历,她陪同亲戚在逛街时,亲戚被一家点心店所吸引,选购了五块雪花酥。他们惊讶地发现这五块雪花酥的价格竟然高达六百多块。店家也应该尊重消费者的权益,提供清晰的价格信息和优质的服务,这样才能赢得消费者的信任和认可。
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。
开发者白嫖Gemini的好日子结束了!近日,有开发者称收到了GeminiAPI团队的邮件,邮件通知称,Google将于2024年5月2日起更新GeminiAPI的附加服务条款,并开始对通过云计费账户进行的API请求收费。这项变更主要影响使用GoogleAIforDevelopers提供的GeminiAPI的用户不影响VertexAIGeminiAPI的用户。Google对用户选择使用GeminiAPI和GoogleAIStudio表示感谢,并期待继续为用户提供优质的服务。
一位女士反映,她的亲戚在一家点心店购买了5块雪花酥,但在结账时发现需要支付681元。店内虽然有明码标价,但商家未明确告知或提醒顾客计价方式。不得作虚假或引人误解的宣传,以充分保障消费者的知情权。
Windows10将于今年10月14日正式结束技术支持,之后要想获得更新补丁,就得掏钱了,无论企业用户还是个人用户,付费价格也正在陆续公开。对于商业客户言,Windows10扩展安全更新的价格是每台PC、每位用户61美元,如果使用微软Intune、AutoPatch服务的话最高45美元。无论是企业还是个人用户,付费也只能获得Windows10的安全补丁,不会有任何新功能。
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School AI是一个专为K12学生设计的AI平台,提供个性化学习体验和即时反馈,支持多语言环境,帮助学生以母语进行互动,增强教育的普遍性和包容性。平台对教师免费开放,内置监控和控制工具,帮助教育工作者设计更好、更个性化的课堂体验。
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Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
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Healax是一款创新的AI驱动的心理健康解决方案,专为学生设计,帮助他们主动应对日常生活中的压力和焦虑。该产品通过建立学生、行政人员和提供者之间的信任沟通渠道,提供定制化活动和内容,以促进更全面的教育体验。
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。