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“智联招聘崩了”的消息登上微博热搜,与此同时,2024年的招聘旺季“金三银四”正式拉开帷幕。2024年的1179万准大学毕业生即将涌进职场,他们开始在各个招聘平台广投简历;企业HR们则被淹没在简历的海洋中,“一个岗位发出去,至少会收到三百份简历。*应受访者要求,文中晓莉、林森为化名。
关于“5块雪花酥681元”的事件在社交网络上迅速传播,引发广大网友的关注和讨论。事件的起因是一位网友在逛街时,她的亲戚在一家点心店内购买了5块雪花酥,最终却支付了高达681元的费用。此次事件不仅引发了消费者对于商品价格和购物体验的关注,也提醒了商家在经营过程中要严格遵守相关法律法规,确保消费者的合法权益不受侵犯。
英格兰超级联赛无疑是足球领域最为闪耀的标志之一,在英超众多俱乐部中,WolverhamptonWanderersFootballClub以其悠久历史和坚韧不拔的精神备受尊敬。
今日晚间的小米汽车上市发布会,小米SU7正式登场。小米SU7提供四款轮毂可选,包括19寸的低风阻轮毂和运动轮毂、造型相当别致的梅花轮毂,尺寸为20寸;小米SU7最大的轮毂为21寸的运动轮毂。小米SU7一共有九款车身配色,四款内饰色,可满足不同用户的个性化定制需求。
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。
泰州海陵区一彩票点中了681万的大奖,但不幸的是中奖的彩票被洗碎了。当事人艾女士和朋友购买了彩票和刮刮乐,其中一张彩票被洗碎后发现中了大奖。整个事件充满戏剧性,引发了人们对中奖彩票的珍惜和小心保管的警示。
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。
花旗发布了一份关于小米集团SU7的预测报告,其中指出该车型在4月份的交付量有望达到5000至6000部,全年交付量预计将在5.5万至7万台之间。这一数据体现了市场对小米汽车业务的积极预期。徐洁云在回应中也提到了这一点,她表示,在过去的几周里,小米SU7的订单还在持续增加,公司也在全力提升交付能力,以满足市场的需求。
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SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
XTuner是一个为大型模型(如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM)设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调,能够自动调度高性能操作,如FlashAttention和Triton内核,以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容,支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM(如LLaVA),并设计了良好的数据管道,能够适应任何格式的数据集。此外,XTuner支持多种训练算法,包括QLoRA、LoRA和全参数微调,使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
Neta是一个结合了AI技术的网站,用户可以自定义虚拟角色的服装,并通过AI技术让角色栩栩如生。用户可以与这些虚拟角色一起踏上冒险旅程,探索奇妙的世界,培养深厚的情感联系。Neta提供了一个充满想象力和创造性的平台,让用户在虚拟世界中体验不同的生活和情感。
VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块,显著提高了视频的时间一致性,并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较,并展示了8倍超分辨率的视频结果。
Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型,基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象,同时减少了回答中表情符号的使用,使得回答更加正式。
SAM是一个先进的视频对象分割模型,它结合了光学流动和RGB信息,能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升,同时保持了对象的身份一致性。
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