腾讯老干妈事件发生以来，一直不乏吃瓜群众，能让被称为“南山必胜客”的腾讯法务翻车，是网友们喜闻乐见的最大看点。号称“从不打广告”老干妈，给出的理由让人哭笑不得——“腾讯被骗了”，系有三人团伙伪造公章进行“鹅妈”合作，企鹅的形象突然从“氪金鹅”退化成了“呆萌鹅”
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腾讯云
12-20
恰逢阿里“16N”组织变革一周年之际，菜鸟迎来重磅调整。3月26日晚间，阿里巴巴集团发布公告，宣布拟以37.5亿美元收购菜鸟少数股东股份和员工股权，撤回菜鸟上市申请。虽然暂时不上市，但菜鸟的未来发展却更值得被看好。
最近江西九江庐山市下起暴雨。在这场雨中，有网友拍摄到了一幅令人叹为观止的画面云雾缭绕之中的庐山瀑布景象，仿佛是诗篇中描绘的仙境一般。李白的诗句穿越千年，依然能触动现代人的心弦，让我们在震撼的自然景观面前，重新思考古人笔下的真实与想象。
老一辈人常说：吃西瓜要吐籽，不然会肚子疼”，这句话确实有一定科学依据，下文的一位患者，就用亲身经历，证明了吃瓜不吐籽的危害。近日，广州中山六院内镜外科主任郭学峰团队，接收了一位肚子痛的患者。吃瓜不吐的瓜籽，有可能进入阑尾腔，有诱发阑尾炎的风险；因此，建议大家科学吃瓜，减少瓜籽或其他杂物，进入人体的消化系统。
网络上流传的一段视频引起了广大网友的关注和讨论。一名消费者公开吐槽位于宁夏吴忠的一家羊杂碎店，指出该店一盘凉拌黄瓜的价格高达16元，但黄瓜的份量却仅有盘子中央的一小部分，令人大跌眼镜。也提醒了消费者在面对不合理价格或质量问题时，要敢于维权，积极维护自身合法权益。
作为直播带货的后来者，B站过去几年间不断探索，包括重点培育Mr迷瞪等UP主，试图找到适合自身社区特性的发展范式。去年下半年起，一些中腰部UP主入局带货并取得阶段性的成绩，让B站发展直播带货看到曙光。B站作为视频社区的内容优势和用户价值，也有了更多释放方式。
AI大模型公司们有了新的必争高地——把流量打出去，普通用户抢过来。例如现在逛个B站，画风简直就是“五步一AI，十步一AIGC”。科技大佬们所构想的“所到之处皆是人工智能”，想必不会太久了。
2024年，B站又刷新了自身在直播电商牌桌上的存在感。3月7日，B站交出2023年第四季度及全年财报，财报显示，B站实现了2023年全年正向经营现金流，其中Q4达成6.4亿正向经营现金流。货与UP主，缺一不可。
3月底，美国密歇根湖畔的一座已经关闭的核电站HoltecPalisades，获得来自美国能源部的15亿美元贷款担保，进入重启阶段。如果顺利通过监管环节，它将成为美国历史上第一座重启的核电站。在化石能源枯竭的危机下，对新能源的利用，不仅能缓解迫近人工智能行业的能源危机，也承载着人类科技继续前行的“动力与文明”。
无法再依赖平台激励金赚钱，几乎成为了UP主的共识。4月，B站新版“视频创作激励计划”开始实行。激励计划的调整或许只是个开始，UP主到了真正需要养家糊口的时候了。
快科技4月10日消息，日前，腾讯文档发布公告，称腾讯文档个人存储空间使用规则将从今天起进行优化调整。根据公告，自2024年4月10日(含)起，所有用户新创建的在线文档(包括但不限于文档、表格、幻灯片、收集表、智能文档、智能表格、脑图、流程图、白板)都会占用存储空间。需要注意的是，在2024年4月10日（不含）之前创建的在线文档不会占用存储空间。但用户若在2024年4月10日（含）之后修改编辑这些文档，则这些文档就会占用存储空间；上传至腾讯文档内的本地文件占用存储空间规则保持不变。个人存储空间使用达到上限后，用户无法新建文档
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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