【外卖小哥致电取餐被打成颅脑损伤】据澎湃新闻消息，近日四川成都，一位外卖小哥送餐被打成颅脑损伤，称顾客要求敲门别打电话，其因单上没注明房号，便打电话询问引发对方不满。
外卖小哥称，顾客只写了 5 楼，没标明具体房号，打了好几个电话顾客才开门，责备外卖小哥。之后从外卖小哥身后踹了一脚，致外卖小哥摔落楼梯。据外卖小哥描述，顾客踹完人还跑下来一路打人，对着外卖小哥的脑部锤了 3 拳。根据警方决定书显示，打人者王某被行拘 7 日，罚款 300 元。
对于此事，冯某东所属外卖平台表示，平台将全力配合警方调查，并协调骑手所属配送服务商对其进行看望慰问。
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一些城市的外卖骑手在取餐过程中遇到了令人难以忍受的卫生状况，部分餐馆的脏乱差环境甚至让骑手们拒绝取餐。这些餐馆内部油渍遍布，地面黏脚，卫生条件堪忧，严重影响了食品安全和消费者的健康。社会各界也应共同努力，构建一个更加安全、健康的餐饮消费环境。
快科技10月1日消息，世上还是好人多，有时候的一次大度足够温暖陌生人许久。近日在广东江门，一外卖小哥不慎两次碰撞奔驰车，然而当他提出用自己仅有的2100元钱赔偿时，奔驰车主竟然决绝了他的请求。监控视频记录下了事发经过，当时小哥并未上车，可能是电动车出了故障，加上并未锁车，于是车子向前冲出，撞到了一辆奔驰E的屁股上面，随后小哥救车时发生二次碰撞。事故发生后，外卖小哥主动赔偿，交谈中，车主得知外卖小哥准备今年结婚，主动提出不用赔偿，笑称结婚叫上他就行。奔驰车主表示，自己也是打工出来的，挣钱都不容易，能不计较
2013年的夏天，街头巷尾都在谈论外卖，议题是:外卖大战。这一年被称为外卖元年，企业井喷式出现，围绕外卖贴身肉搏，消费者们奔走相告，团购点外卖，送上门补贴，性价比拉满。虽然我们总是喜欢自嘲为“下水道的老鼠”，但可不想在饮食上，也变成这样。
一起不同寻常的盗窃案引起了公众的广泛关注。一位外卖员报警称，他将客户的鲍汁脱骨鸡外卖放置在公司门边窗台上后，外卖却不翼飞。也有人提醒外卖员在今后的工作中要更加注意保管客户的外卖，避免类似情况再次发生。
尽管美团不断完善平台制度和算法，但与骑手、商家之间的矛盾依然存在——佣金不断缩水、被锁定在盈利边缘……并逐渐演变为社会道德层面的拷问，其急需在盈利与责任之间寻找临界点。初秋的郑州市区，阳光褪去了炙烤的温度，早晚间风中也有了些许缱绻的凉意，但对于外卖骑手小唐来说，除了在电动车上风驰电掣时可以感受秋风的馈赠外，被配送时长裹挟下的自己，�
外卖行业的工作条件和平台算法问题引起了社会的广泛关注。数字经济学者盘和林提出，外卖平台应当逆向改进算法，以减轻外卖员的工作压力。专家的这些建议旨在平衡外卖平台的效率和外卖员的工作条件，确保外卖员的权益得到更好的保障。
海一女游客投诉外卖里的小龙虾不新鲜，要求退款，结果商家上门取回后，威胁要叫20个人过来。威海经开区管委会组织区市场监管、公安等部门依法进行了核查，公布了官方通报。公安机关正对刘某青的不当行为依法进行调查处理。
公安部网安局发文称，浙江省绍兴市新昌公安破获一起非法抢单外挂软件案，涉案金额达3000余万元。该作案团伙上下游分工明确，结构清晰，从软件开发到渠道销售、运维等，全链路均涉及，并由不同人员负责。案件侦破后，目前，使用外挂抢单的从业人员工作账号也已被严格管控。
随着城镇化进程的加速和农村地区生活品质的显著提升，乡镇地区正崛起为经济增长的新引擎。从快递驿站到网约车，再到外卖骑手，这一支庞大的服务队伍正构建起一个全新的、充满活力的经济生态。随着服务的不断优化和创新，乡镇外卖平台正为乡镇居民提供更加全面、便捷的服务，成为其生活中不可或缺的一部分。
之前我们曾报道了男子闯红灯致电动车车主摔倒遭碾压身亡，司机最终没有承担责任，这引起了相当多网友的热议。官方给出的说法是，经道路交通事故认定书认定，周某在人行横道内闯红灯通行，负主要责任；林某驾驶电动自行车在道路上超速行驶，负次要责任；刘某在绿灯时驾驶小客车正常通行，在本起事故中无需承担责任。不过还有网友为碾压骑行孩童司机以过失致死罪被捕喊冤，认为司机也是迫不得已，对此你怎么看？
Canvas是OpenAI推出的一个新界面，旨在通过与ChatGPT的协作来改进写作和编码项目。它允许用户在一个单独的窗口中与ChatGPT一起工作，超越了简单的聊天界面。Canvas利用GPT-4o模型，能够更好地理解用户的上下文，并提供内联反馈和建议。它支持直接编辑文本或代码，并提供快捷操作菜单，帮助用户调整写作长度、调试代码等。Canvas还支持版本回溯，帮助用户管理项目的不同版本。
Text Behind Image 是一个开源的设计工具，允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面，让用户可以自由地在图片上添加文字，创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用，因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。
torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。
Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型，它们在各种规模上都达到了最先进的性能，同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元，可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型，旨在处理大规模的序列多模态数据，实现高级推理，并做出可靠的决策。
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。
AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用，能够将会议录音转换为文本，并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换，以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。
VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。
JoyHallo是一个数字人模型，专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频，创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格，包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入，并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系，提高了信息利用效率，并加快了推理速度14.3%。此外，JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色，展现了卓越的跨语言生成能力。
PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。
Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。
Saylo AI是一个AI角色扮演游戏，让你与AI角色互动，探索多样化的戏剧性故事。它利用人工智能技术，提供沉浸式的互动体验，让玩家在虚拟世界中与AI朋友交流，体验不同的故事情节。Saylo AI的背景信息展示了其创新性和娱乐性，旨在为玩家提供一种全新的娱乐方式。目前产品处于推广阶段，价格未明确标注。
twinny是一个为Visual Studio Code用户设计的AI扩展，旨在提供个性化的编程辅助，提高开发效率。它通过集成先进的AI技术，帮助开发者在编码过程中快速解决问题，优化代码，并提供智能提示。twinny的背景是响应开发者对于更加智能和自动化编程工具的需求，它通过简化开发流程，减少重复劳动，从而让开发者能够专注于更有创造性的工作。
Buildpad 是一个旨在帮助创始人从概念到成功最小可行产品(MVP)的在线平台。它通过提供智能验证工具、AI引导的开发流程、进度跟踪以及个性化的项目见解，帮助用户构建能够获得市场认可的产品。Buildpad 的主要优点包括简化产品开发流程、提高产品成功率、以及提供个性化的指导和支持。
Novela是一个专注于AI时代技能学习的在线平台，提供早期访问服务，用户可以免费试用。它旨在帮助用户掌握AI相关的技能，以适应未来职场的需求。
interview.co是一个专注于简化招聘流程的视频面试软件。它通过提供在线视频面试、AI问题生成器和面试管理工具，帮助企业高效地筛选和评估候选人。产品背景信息显示，interview.co旨在解决传统面试中的时间消耗、日程安排困难和成本高昂等问题。价格方面，interview.co提供试用版，具体定价信息需进一步探索。
Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具，它可以处理PDF内容，生成适合音频播客的自然对话，并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具，通过使用开源的大型语言模型（LLMs）和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性，还为内容创作者提供了一种新的媒体形式，使他们能够将书面内容转换为音频格式，扩大其受众范围。
Chital是一个为macOS平台设计的应用程序，它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点，支持多聊天线程，能够在不同的模型间切换，并支持Markdown格式。此外，它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求，但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。
SafeEar是一个创新的音频深度检测框架，它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器，将语义和声学信息从音频样本中分离出来，仅使用声学信息（如韵律和音色）进行深度检测，从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力，使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明，SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效，其等错误率（EER）低至2.02%。同时，它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译，通过我们的用户研究和单词错误率（WER）均高于93.93%来证明。此外，SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准，为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。
