没有人会否认，车辆安全行驶的重要性，为了让车辆行驶更加平顺，保证行车安全，在车桥上加装稳定装置就显得很有必要。最常见的车辆稳定装置——汽车稳定杆。汽车稳定杆，爱车人士应该都不陌生，大多数的汽车底盘上都配备的一种装置，通过它的名称我想也很好理解稳定杆，它一般主要
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快科技10月10日消息，理想汽车CEO李想发文称:10月就能挑战一下月销4万辆。此前其预期是四季度实现月销4万辆，这次直接提前到了四季度的第一个月。李想表示:由于九月底开始常州工厂生产线升级，以及新生产资质对应合格证的切换带来的影响（以后就都是【北京理想汽车】的独立新生产资质了），我以为我们十月第一周的上险量就拉垮了，万万没想到 这个月可以提前挑战一
电影《河边的错误》官方发布从文学到电影”特辑。特辑展现了影片从原著小说到最终呈现在银幕之上的台前幕后过程。他的表演让人深深地感受到了这个角色的复杂性，也让人更加期待他在电影中的表现。
重庆一位女子在近日晒出了一段惊险的画面，视频显示在雷电落下的一瞬间，该女子阳台外瞬间亮如白昼。自己也没想到雷会那么近，当时被吓得尖叫。还需关注天气预报信息，及时了解雷雨天气的变化趋势，以便做出正确的判断和决策。
快科技10月7日消息，不得不说，问界新M7创造了一个销量神话，自9月中旬上市以来，累计大定量超过了5万台，而在国庆假期最后一天，大定量超过了7000台，堪比某些车一个月的销量。由于问界新M7的出色表现，余承东在分享时也不由得感慨起死回生、真不容易”，这样的话确实是发自内心，毕竟问界M7甚至连同整个问界在今年以来的表现都不尽如人意，月销量徘徊在3000-5000台之间，和对手比起来根本不够看。不过此次问界新M7的上市，则彻底扭转了这种局面，不少博主对这种成绩也是非常吃惊，汽车博主张抗抗KK”在分享时表示：发布会上就觉得M7会崛
9月22日消息，微博话题把学历改成高中后收到几十个面试”上了热搜榜，引发热议。据媒体报道，一位刚毕业不久的大学生表示，投递几百份简历石沉大海。一气之下将学历改成高中，没想到第二天打开招聘软件，竟有数十条HR发来打招呼信息。对此，有网友认为，在部分岗位上，高中生比大学生更容易找到工作。目前就业市场需求量较大的岗位有普工、操作工、销售、客服等，这些岗位高中学历完全可以胜任，如果是针对这些工作，那高中生比大学生更好找到工作。但通过这件事看出，HR存在唯学历论”招聘的情况。业内人士指出，单位招聘设置一定门槛可?
库克可能都没想到，iPhone15Pro系列手机上的可自定义功能的操作按钮竟然成了特斯拉车主的最爱。iPhone15Pro上的操作按钮可定义多种快捷功能，如打开相机等特斯拉车主发现将它当成遥控钥匙异常好用，只需按一下操作按钮，就可以通过iPhone15Pro解锁自己的爱车可以自定义为打开前箱盖或者后备箱、打开车窗，使用起来非常方便，甚至不用从口袋里拿出来，也不需要点亮屏幕。最懂特斯拉的没想到是苹果，这波操作爆火后，怕是有更多的特斯拉车主会去选购iPhone15Pro系列吧，库克怎么也得好好感谢马斯克一番。
【新智元导读】微调LLM需谨慎，用良性数据、微调后角色扮演等都会破坏LLM对齐性能!学习调大了还会继续提高风险!虽说预训练语言模型可以在零样本设置下，对新任务实现非常好的泛化性能，但在现实应用时，往往还需要针对特定用例对模型进行微调。微调后的模型安全性如何?是否会遗忘之前接受的对齐训练吗?面向用户时是否会输出有害内容?提供LLM服务的厂商也需要考虑到，当给终端用户开放模型微调权限后，安全性是否会下降?最近，普林斯顿大学、IBM、斯坦福等机构通过redteam实验证明，只需要几个恶意样本即可大幅降低预训练模型的安全性，甚至普通用户的微调也会影响模型的安全性。不管真正的原因是什么，研究人员假设，如果能够在未来的对齐工作中巩固那些不太稳健的危害类别，可能能够进一步提高良性微调情况下的整体安全性。
DocsGPT是一款开源文档助手，旨在改变项目文档查找信息的方式。无需耗费时间进行手动搜索，DocsGPT可以帮助您快速找到所需的信息。开发环境支持:DocsGPT提供了开发环境设置，以便开发人员可以轻松进行本地开发和测试。
今天上午，特斯拉官方表示，本周，特斯拉第500万台汽车已经下线。感谢特斯拉车主一直以来的支持。印度工厂的建设也正在洽谈中。
OpenAI宣布正在组建一个名为OpenAIRedTeamingNetwork的专家团队，旨在加强模型安全性。该团队由经验丰富的专家组成，将为OpenAI提供风险评估和缓解方面的信息和帮助。OpenAI将滚动选择网络成员，申请截止日期为2023年12月1日。
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。
有言是一站式 AIGC 视频创作平台，提供上千个高质量的 3D 虚拟人角色选择，无需真人出镜。用户无需拍摄、剪辑，一键生成场景、灯光、动画、运镜和镜头，还集成了智能镜头剪辑、高质量视频后期包装。价格分为免费和付费订阅两种模式，定位于帮助用户简单快速地制作高质量视频。
蝉镜是一个在线数字人视频创作平台，利用 AI 简化视频创作过程，提供 AI 数字人播报、短视频制作、分身定制等服务。广告营销、跨境电商、短视频口播等领域的用户可以在此提升创作效率、降低成本。
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。
XTuner是一个为大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调，能够自动调度高性能操作，如FlashAttention和Triton内核，以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容，支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM（如LLaVA），并设计了良好的数据管道，能够适应任何格式的数据集。此外，XTuner支持多种训练算法，包括QLoRA、LoRA和全参数微调，使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
Neta是一个结合了AI技术的网站，用户可以自定义虚拟角色的服装，并通过AI技术让角色栩栩如生。用户可以与这些虚拟角色一起踏上冒险旅程，探索奇妙的世界，培养深厚的情感联系。Neta提供了一个充满想象力和创造性的平台，让用户在虚拟世界中体验不同的生活和情感。
VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块，显著提高了视频的时间一致性，并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较，并展示了8倍超分辨率的视频结果。
Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型，基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象，同时减少了回答中表情符号的使用，使得回答更加正式。
SAM是一个先进的视频对象分割模型，它结合了光学流动和RGB信息，能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升，同时保持了对象的身份一致性。
Picture to Text是一款在线图片文字识别工具，能够批量提取和复制图片中的文字内容。它免费转换照片为可编辑的文字。
HueMankey 是一个为开发者提供的用户人像 API。它能够为每个用户分配一个独特的人像头像，支持批量请求和直接存储在平台上。它提供轻量级的图像数据，动态适应用户规模，并具备灵活的订阅计划。
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