2017年才过去短短50天，一些知名企业已经在人事上做出了很大的调整“某搜索引擎公司医疗部裁员”、“ 某搜索引擎公司外卖裁员”、近期再爆“某通信科技公司大力清洗34+的大龄员工”，稳送“裁员”上年初热词榜。据悉，34岁裁员这件事源于某通信科技公司员工讨论社区出现的一篇帖子
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今天，广东省人民政府关于印发《广东省推动大规模设备更新和消费品以旧换新的实施方案》的通知。其中提到将组织开展汽车以旧换新活动，鼓励汽车生产、经销企业通过开展促销活动、发放换新补贴、赠送充电桩等形式提供购车优惠让利，促进汽车更新消费。值得注意的是，其中还提到广州、深圳将进一步放宽小汽车上牌指标限制，这意味着广州、深圳想买车的朋友们可以更方便了。
快科技4月12日消息，为了防止用户长时间脱手驾车，现在具备智能驾驶功能的汽车都会在方向盘上加上脱手检测功能。如果是扭矩方向盘，那就需要用户每隔十几秒就扭动一下方向盘，不然汽车就会发出提醒，比较麻烦。小米汽车科普道，小米SU7全系标配电容方向盘，依据电容感应原理，通过检测驾驶员与方向盘上的感应层形成的电容回路变化，来判断驾驶员的手是否在方向盘上。所以，只要驾驶员手握方向盘即可满足脱手检测。相比行驶一段时间就需要动一动”的扭矩方向盘，电容方向盘为用户带来的体验感更好，辅助驾驶过程更自然、更轻松。小米汽车仍
首个AI程序员，演示视频大幅度造假???不久之前震撼硅谷的Devin，再度震撼硅谷——但这次是被打假。事情是这样的:油管程序员博主InternetofBugs对Devin的视频进行了逐帧分析，逐一举证说明了Devin并不如演示中那般神奇。真是要了命了，这么一个备受关注的明星项目居然是个只能活在视频里的demo。
【新智元导读】全球首个AI程序员Devin被爆视频造假?YouTube博主近日揭露了背后明星初创公司Cognition的谎言，通过逐帧分析发现，Devin并不能独立完成Upwork工作。全网爆火的世界首个AI程序员Devin，如今被爆出视频竟是作假?最近，一位有35年软件工程师经验的YouTube博主去逐帧复现了，Devin完成Upwork任务的宣传视频。即便是借助了GPT-4Turbo的能力，AI也并非是万能的。
在当今数字化时代，电商购物平台已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着手机应用的不断增加，手机内存不足、卡顿等问题也日益凸显。相信在未来，该电商购物平台将继续秉承用户至上的原则，不断优化服务质量和用户体验，为广大消费者提供更加优质、便捷的购物服务。
作为大学生迈向社会的关键一步，不仅关乎个人的茁壮成长、向阳发展，更承载着社会、学校、家庭的多方期待。“部分学生在大学期间可能会感到迷茫，不知道将来想从事什么职业。菜鸟无忧将持续为求职者提供专业、高质量的服务。
热烈祝贺近日，2023-2024学年广东省职业院校技能大赛已圆满落幕。在这场汇聚了全省精英的竞技舞台上，广州东华职业学院师生展现了非凡的才华和实力，共50支师生队伍参与了37个赛项的激烈角逐，共斩获9项大奖，包括2项省级一等奖、2项省级二等奖和5项省级三等奖，创下了广州东华职业学院此项比赛历史获奖新高度!东华学子喜获佳绩体育活动设计与实施赛项省级一等奖指导老师:李虹、邹鑫龙参赛学生:徐恩琪、蔡时恒、刘晨药学技能赛项省级一等奖指导老师:沈浔参赛学生:雷丽菁中药传统技能赛项省级二等奖指导老师:郭富礼参赛学生:张烨彤轨道车辆技术赛项省级二等奖参赛师生:钟睿杰、许凯婷省级三等奖参赛师生:廖锐珍、甘荣斌建筑工程识图赛项省级三等奖指导老师:肇强，陈锦文参赛学生:黎月芳、孙家政商务数据分析赛项省级三等奖指导老师:张佳聪、吴楚贤参赛学生:彭奕楷、吴倩、汪翰勋手工艺术设计赛项省级三等奖指导老师:宾婧羽参赛学生:吴奕指导老师:李婉滢参赛学生:吴雨欣此次系列奖项的获得，是参赛师生积极备赛、顽强拼搏的结果，也是学校“岗课赛证”综合育人改革的成果，彰显了学校坚持“以赛促教、以赛促学、以赛促改、以赛促研”新成效。在此次佳绩的鼓舞下，全体师生正鼓起干劲，凝聚力量，用创新意识、创新精神，开启新一轮的备赛工作，努力创造新的辉煌。
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时隔两个月，发源于春晚舞台的“春山学”突然迎来了“后续”。4月19日，“白敬亭B站”的词条登上微博热搜。无论往什么方向进化，内容都是第一位的优秀的内容往往没有标准的流量模板。
Unicode转Kruti Dev（Mangal转Krutidev）转换器是世界上第一个也是唯一一个完全支持Unicode输入和Kruti Dev（Mangal）输出格式转换的转换器。它基于人工智能技术实现，免费提供给所有人使用。它可以将Unicode Mangal字体的文本转换为Krutidev字体的文本，对于政府官员、翻译人员、内容创作者、网页开发人员和记者来说非常实用。
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Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
即梦Dreamina是一款结合了AI技术的在线创作平台，它通过图片生成、智能画布和视频生成等功能，帮助用户将创意转化为视觉作品。该产品的主要优点在于简化了设计流程，使得非专业人士也能创作出高质量的图片和视频。产品背景信息显示，它由深圳市脸萌科技有限公司开发，定位于为广大创意工作者提供便捷的设计服务。目前产品提供免费试用，具体价格信息未在页面中明确。
Project Bernini 是 Autodesk 研究项目，旨在开发用于设计和制造行业的生成式人工智能。该模型能够从多种输入（包括 2D 图像、文本、体素和点云）快速生成功能性的 3D 形状。Bernini 模型专为专业几何工作流程设计，可以生成给定输入的多个功能性变体。Autodesk 致力于创建可以用于建筑、产品设计、娱乐等多个用例的生成模型，专注于生成功能性 3D 结构，因为这些模型的输出必须在现实世界中工作，以满足设计师的意图。
Chat GPT Side Bar是一个插件，可以在浏览网页时，在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能，包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT，提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具，使用大型语言模型（如ChatGPT）自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用，例如matplotlib、seaborn、altair、d3等，并与多个大型语言模型提供商（ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等）一起使用。它包括四个模块：摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力，实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
evyAI是一个AI助手，能够智能地为你创建个性化评论、帖子和回复。它可以帮助你节省时间和精力，在社交媒体上提升可见度，建立信誉和网络机会。
RIZZ是一款AI驱动的约会助手应用，它利用先进的GPT技术为用户生成个性化的回复，帮助用户在约会、社交或专业沟通中留下深刻印象。产品通过分析用户的沟通风格，理解用户的语气、幽默感和词汇量，生成反映用户个性的回复。RIZZ的主要优点在于其个性化和适应性，它不仅能提升用户的沟通技巧，还能增加用户的魅力，帮助用户建立持久的联系。
Sonio是一款AI驱动的软件，旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究，提升团队技能，同时减少IT维护成本，提供现代化的集中解决方案。
ibisPaint 是一款专业的绘画应用，旨在帮助用户轻松创作出精美的绘画作品。该应用提供了各种绘画工具和功能，如画笔、颜色调整、图层管理等。用户可以通过该应用绘制插画、漫画、动画等作品，适用于艺术爱好者、插画师、漫画创作者等。ibisPaint 在用户群体中享有良好的口碑，是绘画领域的热门应用之一。
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。
