在经历了27年的婚姻生活之后,比尔·盖茨在社交媒体上发布了和妻子梅琳达的联名公开信,二人正式宣布将离婚。
近日,传记作者爆料盖茨年轻时很喜欢参加狂野派对,是裸体夜店的常客,说在比尔盖茨好色业内是公开的秘密。
该作者透露,早在上世纪90年代,由微软前首CEO史蒂夫·鲍尔默出面说服梅琳达签署了婚前协议。
盖茨曾表示他们这段婚姻是没有爱的,婚姻已经结束了一段时间,他们分开生活。
那么在比尔盖茨和梅琳达的离婚案中,你更支持谁?
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钻石品牌在面对结婚率下降和离婚率增加的情况下,开始推出离婚钻戒,以满足消费者的新需求。一些知名网红和名人也开始晒出他们的离婚钻戒,如EmilyRatajkowski。由于结婚市场的不景气,钻石品牌寻求新的营销方式,离婚钻戒成为了一个新的发展方向。
江苏某小区发生了一起令人震惊的高空抛物事件。该小区物业连续接到业主的投诉,反映楼下步道被人丢弃了装有粪便的垃圾袋,严重破坏了公共秩序和环境卫生。物业和相关部门也应加强监管和宣传,共同营造一个安全、文明、和谐的居住环境。
4月20日,一名男子前往派出所办理户口相关事宜,恰逢一名年轻女子自称是复旦大学的学生,急匆匆地前来报案。她满脸焦虑,声称自己的隐私被同学通过脑电波窃取了,这给她的日常生活带来了极大的困扰。只有依靠事实和证据,才能做出正确的判断和决策。
一位自称就读于复旦大学的女生向民警报案,声称她的同学通过脑电波窃取了她的隐私,让民警哭笑不得。
近日,一位63岁的云南阿姨因为她坚持健身已有8年之久引起了网友的热议,她的自律令人钦佩。从视频中可以清晰地看到,这位阿姨身体线条流畅、匀称,肌肉线条清晰可见,让人难以相信她已经63岁了。”她还表示,一些账号盗用她的视频进行带货和编造故事,她希望澄清这些谣言,让大家看到真实的自己。
浙江杭州的一名38岁女硕士近日在视频中倾诉了自己的情感困境,她自称为“优质大龄剩女”,让外界不禁好奇这位学历高、审美独特的墙绘设计师为何会走入这样的境地。女子在艺术设计领域颇有建树,她的墙绘作品深受客户喜爱。妹妹则持有一种更为现实的观点,她认为如果遇到合适的人就要果断结婚,不要错过机会;如果实在找不到,也要早点把自己嫁出去。
4月7日,在湖北武汉,一位女士分享了她的一次购物经历,她陪同亲戚在逛街时,亲戚被一家点心店所吸引,选购了五块雪花酥。他们惊讶地发现这五块雪花酥的价格竟然高达六百多块。店家也应该尊重消费者的权益,提供清晰的价格信息和优质的服务,这样才能赢得消费者的信任和认可。
4月23日,社交平台掀起了一场关于中国彩礼现象的讨论热潮。知名作家洪晃与日本社会学家上野千鹤子围坐一席,深入探讨了这一备受瞩目的社会话题。她被誉为“日本最可怕的女人”,在社会上具有较高的知名度和影响力。
最近有关程序员沉迷数字藏品、积蓄变电子垃圾的报道引起了网友的广泛关注。一位名为张晖的31岁程序员,在北京漂泊了长达12年的时间。这一事件给人深刻的启示:有些数字藏品并非暴富的捷径是一场危险的投机游戏。
一位女士反映,她的亲戚在一家点心店购买了5块雪花酥,但在结账时发现需要支付681元。店内虽然有明码标价,但商家未明确告知或提醒顾客计价方式。不得作虚假或引人误解的宣传,以充分保障消费者的知情权。
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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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