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2020年9月，中国首 次向全球明确中国实现碳达峰、碳中和的时间，承诺二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。2021年全国两会，碳中和、碳达峰被首 次写入政府工作报告，绿色发展成为“热词”。作为世界上最 大的能源生产国和消费国，实现碳达峰、碳中和，是着力解决资源环境约束突出问题、实现中华民族永续发展的必然选择，是构建人类命运
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小微企业虽然是经济活动中重要的组成力量，但小微企业在发展中普遍存在融资难、融资贵的问题，根据艾瑞数据的统计，66%的小微企业有贷款需求，但仅有21%的企业能够获得银行的小微贷款支持，显示出供需之间的严重不平衡。这些问题不仅限制了小微企业的发展速度，更在某种程度上阻碍了整个经济的繁荣。面对这样的挑战，上海拍拍贷决定深度参与“破局”之战，积极�
中共深圳市委办公厅、深圳市人民政府办公厅印发了《关于加快发展新质生产力进一步推进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》，提出到2025年，深圳要打造形成4个万亿级、4个五千亿级、一批千亿级产业集群。作为深圳土生土长的金融机构，腾讯微保充分发挥金融科技和数字化优势，以科技创新推动服务创新，持续加大金融供给、优化金融服务、提升服务效能，为培育新质生产力贡献微保力量。“新质生产力”是中国经济大海里强劲涌动的一股新潮流，顺应这一潮流，腾讯微保将继续践行腾讯“用户为本，科技向善”的使命，坚持“以人民为中心”，充分发挥数字化力量，助推驱动金融行业新质生产力发展，促进保险产业上下游链条的深度融合，提升保险服务质效，将服务民生落到实处。
颈椎病、肩周问题、腰椎间盘突出症、腰肌劳损、膝关节问题等多发于老年群体，属于典型的“老年病”，但随着现代人们生活习惯与工作方式的改变，这些“老年病”开始向年轻化发展，不少正值壮年的职场精英也开始出现颈椎、腰椎问题。大家可以回想一下，自己周围有没有颈、肩、腰、腿不舒服的亲戚朋友呢?答案是一定有。这一创新为健康理疗行业的发展开辟了广阔的可能性，激发了业界对未来的无限遐想。
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近日，上海信级医药研发集团成功获得了美国高盛资本的3500万美元Pre-A轮融资。这次融资将为上海信级医药研发集团的发展提供强大的资金支持和战略合作伙伴。依托上海生物研究院与浙江、江苏、上海等地110多家三甲级医院建立合作，开放临床患者招募绿色通道。
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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。
