5月26日，湖南长沙，汤女士发文称自己的毕业设计被湖南涉外经济学院一应届生抄袭，并将作品投稿参赛。
汤女士称，自己曾将2021年的毕设作品上传网络，该同学毕业设计与自己的作品高度相似，该同学用灵感”借鉴”等理由推脱，并提出退赛，但始终不承认抄袭。
汤女士表示，自己曾和被指抄袭同学沟通，她不承认抄袭，一直用灵感借鉴作为借口，还是需要和她学校沟通。”，所以自己特别震惊和生气，目前正在尝试与校方取得联系。
对此，湖南涉外经济学院宣传部回应称，目前正处于调查阶段。
其实类似的事情已经很常见了，特别面临毕业季，很多学生在毕业作品上都会绞尽脑汁，所以类似的抄袭事件会很多，专家也是提醒各位学子，千万不要恶意抄袭，这样会给自己带来很不好的后果。
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麦可思研究院最新发布的《中国2018-2022届大学毕业生培养质量跟踪评价蓝皮书》揭示了一个引人注目的现象：近年来，越来越多的大学应届毕业生不再将一线大城市作为唯一的就业目标是开始将视线投向小城市，掀起了一股回县城就业的新潮流。《蓝皮书》的跟踪统计数据显示，应届本科生毕业半年后在县城就业的比例显著上升，从2018届的20%增长至2022届的25%，增长幅度达到5个百分点。他们的就业满意度也从2018届的67%提升到了2022届的76%。
网络上一则关于“公园内女生捡拾落花拍照遭大爷怒斥”的视频引发广泛关注。在春风拂面的周末午后，上海共青国家森林公园中，两位年轻女生正沉浸在拍照的乐趣中，却意外遭遇了一场风波。在享受自然之美的同时，我们也应该尊重并保护身边的生态环境，避免因误解引发不必要的冲突。
近日，河南景区说媒的王婆走红网络，一位韩国留学女生找王婆说媒，在现场说韩语喊欧巴，王婆成功为其牵线。最近一段时间，一档线下相亲节目王婆说媒”爆火，被称为线下版《非诚勿扰》”。这种新式说媒能够让在场的年轻人极具参与感，不论是上台的年轻男女是现场的观众，都能够参与到这一场说媒的盛会之中。
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。
随着青春期的到来，学生们开始逐渐关注自己的外貌发型作为形象的重要一环，更是备受关注。一种名为“鲶鱼须”的发型在中学生群体中悄然流行起来，尤其受到初中女生的热烈追捧。这种发型不仅让她们在外观上焕然一新，更让她们在心理上获得了满足和自信。
4月8日，江苏南京的一位00后女生小陈，在社交平台上分享了一段令人意想不到的经历。她在电商行业工作不到一年，由于工作压力大、经常熬夜，导致颜值直线下降，脸部垮塌严重。许多网友纷纷表示，她的勇气和坚持值得赞赏，同时也提醒大家要更加注重自己的身心健康和容貌保养。
来自河南洛阳的一位女生偷偷攒钱给父亲买了一部新手机，这一举动受到了网友的一致称赞。父亲一直给她买最新款的手机她自己却一直舍不得换，这次她决定回报父亲，用自己攒的钱给他买一部新手机。也有一些网友说，不管是什么手机都可以，但如果是国产手机，比如华为之类的，会不会更好呢？
苏州科技大学石湖校区发生了一起引人注目的事件:一群猴子竟然闯入了女生宿舍楼。此事迅速在社交媒体上传播开来，引发了广大网友的关注和热议。该工作人员还表示，在整个事件中，没有人员受伤，学校已经向相关部门汇报了情况。
近日，北大毕业女生摆摊卖手串月入5万”一事引发热议。当事人因找工作不顺利，选择了二次创业，在市集上摆摊卖手串，生意越做越好，每个月能够获得3-5万元的收入。摆摊的魅力也许就在于此，让生活充满了希望。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
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ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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