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4月17日，伴随“AI美好生活”2024海信电视E8系列新品发布会的举办，海信电视画质巅峰之作E8NUltra、E8NPro和E8N也随之亮相。画质是一款电视的灵魂所在。新品首发期间，新品体验金升级为至高2000元，用户还将享受免费安装特权;咨询客服至高再领2年影视VIP卡，延保服务也将由180天升级为1年。
微软今天正式宣布，将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告，Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
今日，腾讯手游《食物语》发布停运公告，称游戏的代理协议即将到期。经腾讯与开发商广州天梯网络科技有限公司友好协商确认，游戏将于2024年6月18日11:00正式停止在中国大陆地区的运营。领取规则如下：余额大于0，小于等于100，领取一个价值10元的礼包；余额大于100，小于等于1000，领取一个价值100元的礼包；余额大于1000，小于等于5000，领取一个价值500元的礼包；余额大于5000，领取的礼包个数=账户余额除以5000后的数字进位取整，即小数点进位1；例如，用户账户余额为6000，则其可以领取的礼包为2个价值500元的礼包。
2024年3月20日，中国闪存市场峰会在深圳前海JW万豪酒店隆重召开。本次峰会以“存储周期、激发潜能”为主题，现场汇聚了全球存储产业链及消费类等终端应用企业，共同探讨在供需关系依然充满挑战的大环境下未来存储市场的变化，以及如何挖掘产业价值、激发潜能，实现存储产业链由“价格”走向“价值”的升维。面对千变万化的存储市场环境，Lexar雷克沙立足本土、放眼国际，以包容开放、与时俱进的经营理念，不断提升其产品性能，以傲人的优势冲击市场，引领行业技术创新，打造具有全球影响力的消费类存储品牌。
3月22日，Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛正式拉开帷幕。在广州、武汉、沈阳、上海、青岛、北京、成都、西安共8城的百余所知名院校展开招募。有Lexar雷克沙产品加持的高校电竞挑战赛将上演强者的精彩对决，关注Lexar雷克沙官方微信或微博，随时了解精彩赛事最新动态。
4月20日，2024英雄联盟职业联赛春季赛总决赛在佛山市南海体育中心体育馆落幕。经过四局的比拼，BLG电子竞技俱乐部英雄联盟分部以3:1成绩战胜TES战队，夺得队史第一座银龙杯，Elk获得了决赛FMVP头衔。Lexar雷克沙也将凭借其完整的产业链垂直整合能力与研发实力，继续为消费者提供更高品质的产品与服务。
美国广播电影电视设备展览会将于4月14日-4月17日在美国拉斯维加斯会展中心举行。作为广大娱乐传播媒体从业者中的一员，NABShow是媒体、娱乐和技术生态系统中内容专业人士的重要活动。Lexar雷克沙如今已经成为存储行业的翘楚，我们期待之后Lexar雷克沙带来更多新品，拓展存储产品的版图，为存储行业带来更多贡献和创新。
Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛自启动之日便热度不断，高校学生的电竞热情难以抵挡，各大高校沉浸在浓厚的电竞氛围中，尽情体验着在课余之时电竞带来的竞技魅力。4月19日，继广州赛区决赛结束后，武汉赛区城市决赛打响，以武汉大学学生为首的高校学子们纷纷前来为自己支持的战队呐喊助威。Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛将继续进行，我们期待下一个城市冠军的诞生，期待电竞翻开新的篇章!关注Lexar雷克沙官方微信公众号，知晓赛事最新信息。
雷克沙2024高校电竞挑战赛火热进行中，城市对抗赛已于日前正式打响，各城市高校精英战队正在火热竞逐城市冠军!经过数轮激烈的角逐，各大赛区的四强战队陆续诞生，选手们精妙的战术和默契的团队配合让比赛精彩纷呈。四强争霸高燃继续，精彩对决持续上演随着Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛开启，城市四强争霸赛进入白热化阶段，逐渐出现了多组高手过招的情形，精彩的比赛过程和激动人心的对决环节令人大呼过瘾。Lexar雷克沙以创新科技和先驱硬件产品为电竞赛场保驾护航，为广大玩家打造了超凡电竞体验。
随着暖春的到来，由Lexar雷克沙和BLG电竞俱乐部英雄联盟分部联手举办的2024高校电竞挑战赛正式拉开帷幕，8座城市高校火热招募中!九城电竞联动，群雄逐鹿总决赛据悉，Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛将在广州、武汉、沈阳、上海、青岛、北京、成都、西安共8座城市中的百余所知名院校展开城市对抗赛，最终在重庆展开全国总决赛，以激情电竞为契机，实现九城联动。本届赛事分为城市对抗赛和全国总决赛两个赛段，奖品奖金价值高达数万元。一次校园电竞赛事，其创造的意义和价值可以远大于赛事本身。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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