近年来，随着消费方式的不断变化和人们生活水平的提高，越来越越多的消费者开始选择超前消费、超前支付，而京东数科、微众银行、蚂蚁金服这些金融行业内老牌企业根据用户消费需求，打造了快捷、安全、容易下款的小额贷款产品。所以如果问大家现在最安全的借贷方式是什么? 那么京东
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如果你经历过互联网金融乱斗时期，那么你一定会对互联网金融的可靠性产生疑虑。尽管国家早已对此行业进行了大力整顿，但心中的阴影岂是如此轻易扫除的？只要擦亮双眼，严格分辨，一定不会给黑网贷和骗子可乘之机，选到最适合自己的靠谱平台。
教师是办好教育的根本依靠。人们常说教育就是未来，培养人才就是培养国家的创新能力。作为以普惠民生为己任的金融信贷平台呗还将持续为包括教育从业者在内的各行业人员，打造更加符合其画像的线上信贷环境，提供更加安全、成熟的线上借贷渠道，让更多人能享受到线上信贷带来的高效、便捷的使用体验，成为他们享受美好生活，获得自我提升的后备支撑。
国内黄金首饰价格最近一度突破每克600元，又创下了历史新高。有博主分享去香港购买金条回内地转卖的经验，称来回一趟可赚上千元有博主总结出哪些金店单价更为便宜。更重要的是，要了解市场行情、黄金价格的波动以及汇率的影响，不盲目追逐所谓的高额利润，以免蒙受损失。
快科技9月21日消息，昨日在京东零售生态合作伙伴大会上，京东正式发布了今年11.11的活动玩法及招商规则。京东宣布通过流量生态”、运营生态”以及成长生态”三大生态升级，携手包括商家、服务商、达人等在内的生态合作伙伴，构建更加简单、高效的开放生态，力争帮助今年入驻的新商家在京东11.11期间总成交单量环比增长超5倍，所有合作伙伴在京东实现可持续的健康发展。京东零售CEO辛利军在会上表示：今年京东11.11将持续夯实低价心智，通过提供20亿补贴、全域流量扶持、提升商家体验，帮助优质的商家和商品更好地参与到京东11.11大促，一?
京东物流宣布，日前，在英国最大的包裹投递商之一Evri举办的中国VIP客户日上，京东集团副总裁、京东物流国际物流事业部负责人薛群分享了京东物流的全球一体化供应链布局。京东物流已经在全球拥有近90个海外仓、保税仓、直邮仓，在此基础上，未来3年将建设覆盖全球主要国家的供应链物流网络。伴随着当前全球供应链重构，中国品牌出海和海外品牌涌入中国已成趋势，并持续推动跨境物流需求的增加，预计未来几年跨境电商还将继续保持增长，海外市场正成为国内头部物流企业的竞争主场。
京东11.11即将来临，本次以"真便宜"为主题的活动将于10月23日晚8点正式开启。京东官方微搏表示，消费者不用等待了，要做就做现货人！根据京东发布的公告，这次的活动将持续到11月13日24点结束。
近期金价持续上涨，受到许多人的关注。更有甚者，在香港买黄金，在内地卖给相关商家，一天内赚上七千的利润。但其背后也存在着风险，并不建议大家这样去做!其实， 2023 年除了实物黄金，大热的还有伦敦金投资。 炒黄金投资，首 选安全平台 作为香港金银业贸易场第 145 号行员，领峰贵金属拥有最 高级别AA类交易牌照，可合法进行伦敦金/银电子交易，交易受贸易场认可
机械硬盘市场被SSD压缩的太狠了，但它依然还没有到要消亡的状态。市场调研机构的报告显示，机械硬盘的市场预估未来10年到2033年全球市场规模达到1269.67亿美元，作为比对2022年预估为365亿美元，也就是未来10年能增长3.5倍。这个结论还是可靠的，Backblaze2018年第4季度开始在存储库中使用SSD，在2023年6月30日，其服务器上共有3144块SSD。
T9是三星首款采用USB3.2Gen2x2接口的移动固态硬盘，顺序读写速度高达2000MB/s【3】速度比三星T7系列快约两倍，4GB全高清视频文件传输只需近乎2秒钟容量高达4TB，为专业人士提供充足的存储空间2023年10月3日-三星电子今天宣布发布其移动固态硬盘T系列新产品——T9。三星移动固态硬盘T9设计时尚、轻巧，确保数据传输的安全性，疾速的传输速度和充足的存储空间，为用户提供其所需的可靠性和便利性。三星公司正在重新定义电视、智能手机、可穿戴设备、平板电脑、相机、数码家电、打印机、医疗设备、网络系统以及半导体及LED解决方案领域。
Omdia显示研究首席分析师郭子骄近日在2023Omdia中国显示产业研讨会上透露，除了京东方之外，苹果很可能还会引进一家OLED供应商，以在中国市场取得一定市场份额。这项观点得到了一位产业链人士的确认。具体到OLED供应商方面，LGDisplay将为苹果供应400万片12.9英寸OLED面板，以及200万片11英寸OLED面板；SamsungDisplay仅供应400万片的11英寸OLED面板。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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