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今年年全球唯一一次日全食将于北美时间4月8日下午在北美洲地区上演。本次日全食最长观测时长超4分钟，是2010年以来最长的一次观测时长。日全食是在地球上的部分地点太阳光被月亮全部遮住的天文现象，是最壮观的天象之一。
专家们指出，杨柳飞絮的出现具有显著的周期性和季节性特点，其受到多种因素的影响，包括树种本身的特性、温室效应、热岛效应以及小气候环境温度等。在北京市范围内，飞絮期通常从4月上旬开始，一直持续到5月下旬，整个飞絮过程大约持续50天。外出回家后，用清水清洗面部或用生理盐水清理鼻腔和口腔，以保持个人卫生和减少飞絮带来的不适。
经过漫长等待，OpenAI终于宣布全面开放GPT-4API，这一消息如同一场技术革命的宣告，为生成式AI应用的发展带来了新的契机。GPT-4不仅在创造性方面有所突破具备更强的上下文处理能力，极大地拓展了其应用场景。预计随着时间的推移，GPT-4将在各行各业发挥越来越重要的作用，推动生成式AI应用的发展进程。
腾讯宣布旗下协作SaaS产品全面接入混元模型，实现软件服务智能化。腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯问卷等产品已实现智能化升级，为用户提供更智能、高效的服务。在企业内部学习和培训场景中，腾讯乐享利用大模型能力提升知识传递效率;在电子合同场景下，腾讯电子签通过大模型和AI能力提升合同起草、审阅效率，智能筛查合同风险;在问卷调研场景中，腾讯问卷提供全流程
在当今数字化时代，网络已经成为孩子们日常生活中不可或缺的一部分，未成年人的网络安全是社会各界共同关注的焦点。在清朗网络的势头之下，作为一款有温度的国民级热门游戏，网易《蛋仔派对》主动承担社会责任，始终把陪伴未成年人健康成长放在首位，与社会各界共同守护未成年人的网络安全。一直以来，《蛋仔派对》携手多方筑牢网络安全防线，集结通讯领域机�
随着OpenAI推出文生视频模型Sora，AI技术再次引发全球关注。Sora以其卓越的画质和精准的指令执行能力，标志着AI技术已进入新的里程碑。天狮集团将继续深耕AI研发，拓展应用领域，为全球消费者带来更加智能、便捷的产品和服务，引领AI时代的新篇章。
英国的一系列新政策开始全面实施，所有英国公司的雇员在入职新工作时都有权利要求弹性工作制。根据这项新政策，无论是新入职的员工还是老员工，都有权利要求实行弹性工作制。对于雇主来说，这也需要他们更加关注员工的个人需求，灵活调整工作安排，以建立更加和谐、高效的劳动关系。
全球化是多数企业最为关注的议题，回望2023年，不少出海企业已抢先利用起数字化工具，通过数字化营销构建竞争力壁垒，且卓有成效。WhatsApp在出海营销中占据重要地位。成长为泛CRM领域内团队规模、客户案例、营收规模等多方面优秀发展的解决方案服务商。
围绕“新能源技术与我国的能源安全”主题，中共中央政治局进行了第十二次集体学习。能源安全事关经济社会发展全局。光伏产业的持续创新和发展，将在推动全球能源安全与可持续发展方面发挥更加重要的作用。
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CharAI是一个创新的AI角色创作平台，它利用先进的人工智能技术，帮助用户快速创建和定制个性化的虚拟角色。该平台的主要优点在于其高度的灵活性和易用性，用户可以轻松地调整角色的外观、动作和表情，以满足不同的设计需求。CharAI的背景信息显示，它是由一群对AI和角色设计充满热情的专业人士开发的，旨在为用户提供一个简单、高效的创作环境。目前，该平台的价格定位尚未明确，但考虑到其创新性和潜在的市场价值，可能会有一定的收费模式。
Neta Art XL V1.0是一款易于使用的SDXL动漫模型，它在角色视觉叙事中提供了更好的稳定性和解剖学准确性。它支持广泛的CFG范围（5 - 20），并具有很好的正交风格，可以轻松结合创造新风格。此外，该模型在维持稳定性、提示跟随能力和解剖学准确性方面表现出色，即使在具有挑战性的姿势或摄像机角度下也是如此。
Instant Refactor 是一款编程辅助工具，旨在帮助开发者提高代码重构的效率。它通过自动化的方式识别代码中的模式，并提供重构建议，从而减少手动重构的时间和精力消耗。该工具支持多种编程语言，具有用户友好的界面，可以帮助开发者更快地进行代码优化和维护。
Hyper-SD是一个创新的图像合成框架，它通过轨迹分割一致性模型和低步数推理的优势，实现了高效的图像合成。该框架结合了ODE轨迹保留和重构的优势，同时通过人类反馈学习进一步提升了性能，并通过分数蒸馏技术增强了低步数生成能力。Hyper-SD在1到8步推理步骤中实现了SOTA性能，特别适合需要快速且高质量图像生成的应用场景。
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型（LLMs）训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核，实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU，包括NVIDIA、AMD和Intel，并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案，包括免费版、Pro版和企业版，以满足不同用户的需求。
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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。
