站长之家（ChinaZ.com）7月11日 消息:7月10日，罗永浩在交个直播间官宣了自己的新创业公司Thin Red Line，同时也在直播中谈到了最近被热议的钟薛高卖得贵的问题。罗永浩表示:实际上，按照质量来算价格的话，钟薛高没有哈根达斯贵。而且他认为，在价格比哈根达斯便宜的情况下，钟薛高的品质比哈根达斯好。为什么一个国产品牌卖的贵就这么多人黑?
此前罗永浩在直播间卖68元的钟薛高，面对粉丝质疑太贵时，他曾表示，即便人家卖68块钱一支雪糕，也没什么。你爱买不买，人家创始人不方便说，我方便，如果这68块雪糕打了一个法国的H字母，又包了一个橙色的包装皮，你可能就觉得特便宜了。给你做到65块，你就说巨超值，这种事我们身边随处可见。
对此，有网友反驳称，大家讨厌钟薛高并不是单纯因为它贵，而是它贵却混在平价雪糕中当“雪糕刺客”。哈根达斯、DQ等高价雪糕、冰淇淋没有像钟薛高那样被消费者“攻击”，是其有自己专门的冰柜和门店，不存在“混迹”在低价雪糕冰柜让顾客误拿的问题。
而钟薛高方面也表示已经在推动线下渠道单独冰柜的陈列，以便于消费者做区分。
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第五届北京市华侨华人“京华奖”颁奖活动举行。怡海集团董事局主席王琳达等共9人获得第五届北京市华侨华人“京华奖”，她表示：“很荣幸获得第五届北京市华侨华人‘京华奖’，这个奖项是对我30多年来在京工作的认可，更是对我们华侨华人群体的肯定。我们将继续坚持社区治理的初心，不断创新和进取，为首都的繁荣与发展贡献更多力量。
9月27日消息，最近花西子在自家微博发布评论称真的有人会拿克重去衡量眉笔的价值吗?” 并用买2B铅笔和自动铅笔来做案例进行比较。与此同时，有网友发现在晨光官方旗舰店的直播间内，有主播举着自动铅笔真不贵！一支眉笔=12支自动铅笔，一支眉笔=150支铅笔”字样的手写牌。值得一提的是，这位主播还把不贵”写在脸上，还各种砸铅笔，说砸不坏，眉笔用了还会断。对此
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AIGC的应用推动了智能语音产业进入大规模落地阶段，用户对语音交互的需求越来越大，情感语音合成技术的发展也越来越受到关注。特别是随着语音技术在语音克隆、虚拟人音色定制等个性化场景的应用，语音交互的实时性、情感化要求进一步增强。随着语音技术的不断进步和应用场景的持续扩展，标贝科技也将进一步完善语音技术和服务能力，为用户带来更加便捷、高效的人机交互体验。
常追剧的朋友会发现，同一部影片，不同平台、不同设备下观看，观感是不同的。不同平台在内容制作上的标准和规范性就不统一；其次，显示设备的硬件能力也会影响画面效果；最后，如果软硬件标准无法达成匹配，影像就无法与设备兼容，视听体验也会大打折扣。双方将秉持共筑大屏高品质画质的核心使命，不断加强技术创新，吸引更多的行业从业者为推进国内行业标准做出努力，力求无损还原艺术创作，让高品质视听体验走进千家万户。
随着人们生活水平的提升，如今消费者对于奶制品的需求也越来越高。奶粉产品始终拥有较高的热度，是一款受到全年龄段消费者关注的产品。集团也将持续担当头部企业责任，助力相关行业高质发展，协同产业链条转型升级。
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凤凰网科技讯北京时间9月18日消息，苹果公司的新一代iPhone15系列手机已在上周五开启预订。天风国际证券公司知名分析师郭明錤公布了首个周末的预售观察，称iPhone15ProMax需求强劲，华为的归来对iPhone产生了影响。这种影响不会表现在iPhone15的中国市场预购中，因为会预购iPhone的人本来就是苹果的核心用户或粉丝，他们不是华为手机目前的目标客户。
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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。
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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。
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