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2024年，全国各地正在紧锣密鼓地开展关于发展新质生产力的研究和实践，发展新质生产力是一件大事、新事，面对新的发展机遇，心里要热切，但头脑要冷静、步子要坚实，要根据自身资源禀赋拿出切实有效的措施。尤其在健康管理领域，近年来，人们对健康的关注越来越高，方舟云康董事长谢方敏将为群众健康保驾护航的使命付诸行动，通过创新的模式发展新质生产力。在方舟云康董事长谢方敏的引领下，方舟云康团队能肩负起推进健康产业发展的使命，为群众的健康保驾护航，将“让每个人更健康”的企业使命真正落到实处。
在当今商业竞争激烈的市场环境下，天狮集团凭借其独特的直销驱动模式，实施多元化战略，不断推动企业走向辉煌。通过直销模式的深度耕耘，天狮集团成功打通了产品与消费者之间的直接通道，同时，结合多元化战略布局，为企业的长远发展奠定了坚实基础。天狮集团将继续深化直销模式，拓展多元化业务版图，以创新驱动发展，筑就更加辉煌的企业未来。
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林木勤，这位草根出身的商界传奇，用三十年的专注与拼搏，将一家摇摇欲坠的国营饮料企业，一步步建设成为国内饮料行业知名的领军民族品牌——东鹏饮料，谱写了一段传奇的创业史。东鹏饮料董事长林木勤2003年，时年近40岁的林木勤只是一名小小销售经理，手底下便是一家资不抵债、濒临破产的国营饮料厂。面对经济体制转轨带来的重重挑战，固有的生存道路被现代化�
6月8日至9日，三星电视快闪店落地苏州大悦城，以多维度视角诠释科技和艺术的完美结合，通过六大功能展示区为用户带来了多元沉浸式视听娱乐享受与多面性的生活方式。三星电视凭借在音画质、安全性、设计、智能与可持续等领域的全方位技术优势成为家庭生活多面手与视听娱乐生活全能王，打造“有AI的科技·艺术·家”，为公众呈现了体验、互动、共创的家居文化能量场，实现了家居陪伴与娱乐休闲的升级。三星旨在立足科技视角，以艺术为连接，深入挖掘家居生活的精彩纷呈。
随着汽车市场结构的深入调整，竞争态势正在迅速演变。在这个变革的时代，具有前瞻性的营销新渠道布局显得尤为重要。创新的数字化营销策略与用户运营模式应运而生，像易车这样的汽车互联网企业，在连接用户、汽车制造商和经销商之间扮演着举足轻重的角色。它们通过构建全面的一站式汽车服务体系，为汽车产业链注入强大的动力。同时，运用多元化的场景化营销等�
一年一度的618终于正式开售了。鬼知道我这两个月在购物车里囤了多少的东西，就等着这波618看看能便宜多少钱。从现在的应用实际来看，即使AI在信息收集上达到了大魔导师水平，面对真实的人类，尤其是在博大精深的中文语言圈子里生活的人类，想要实现理想的砍价效果还是路漫漫兮。
梦琪在小红书发了一条求推荐甘肃景点和美食的“求助帖”，希望能得到网友们的帮助，顺利拥有一个“不踩雷”的旅行。出乎意料的是，比起期待中来自当地人或热心网友的回答，首先出现在评论区的是各种旅游公司的身影“你好呀，是有计划来西北游玩吗?我们这边是青海当地地接社，纯玩小团……方便溜个薇吗?您可以多对比下行程和价格~”。在卡思看来，或许平台应该多听听站内商家们的“呼声”，调转视角，将重心放到酒店、文旅等条线上，不失为更加明智的选择。
5月28日，第六届全国甲骨文整理与研究暨首届数字甲骨共创计划发布仪式在河南安阳召开。会上，腾讯SSV数字文化实验室同各合作单位共同发起“数字甲骨共创计划”， 同时“数字甲骨共创中心”正式揭牌。基于腾讯人工智能工具，汇聚甲骨文大数据的 “殷契文渊”AI协同平台也上线发布。 “殷契文渊”AI协同平台 甲骨文是3000多年前的文物，它正在风化、破碎甚至丢失，�
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用，通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯，并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具，使阅读变得习惯性和上瘾。此外，BookSlice还提供AI问答功能，帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法，在不降低性能的情况下，实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式，能够显著减少时间消耗，提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显著减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目，旨在对音色进行稳定性评分和音色打标，帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源，支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行，使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调，实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下，使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型，它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs)，这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格，显著提高了存储、渲染和模拟效率，同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式，以图文、动画、视频、语音等多样化内容，使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识，还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术，适合各种背景的学习者，旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎，它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息，提供直接、精准的答案，并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
