站长之家(ChinaZ.com) 8月19日 消息:今日，唯品会发布截至2022年6月30日未经审计季度财务业绩。业绩显示，2022年第二季度，总净收入为245亿元，而去年同期为296亿元;非美国通用会计准则下，归属于唯品会股东的净利润从去年同期的15亿元增至16亿元，同比增长8.4%。
对于2022年第二季度，该公司此前曾经预计净收入总额将在222亿元至237亿元之间，同比下降约25%至20%。今年第一季度，唯品会总净营收为252亿元，而去年同期为284亿元，同比下滑11.3%
此外，第二季度GMV（商品交易总额）为406亿元人民币，而去年同期为481亿元人民币;活跃用户数量为4170万，而去年同期为5110万。
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华为发布2023年成绩单，去年华为共实现营收7042亿元，净利润870亿元。ICT基础设施业务保持稳健，终端业务表现符合预期，云计算和数字能源业务实现了良好增长，智能汽车解决方案业务开始进入规模交付阶段。华为轮值董事长胡厚崑表示，2023年华为整体经营情况符合预期。
中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部近日联合印发《深入推进IPv6规模部署和应用2024年工作安排》。明确以下工作目标：到2024年末，IPv6活跃用户数达到8亿，物联网IPv6连接数达到6.5亿，固定网络IPv6流量占比达到23%，移动网络IPv6流量占比达到65%。加大宣传推广力度包括创新宣传形式和内容、丰富行业交流活动。
自融慧风控讲堂上线以来，课程内容主要聚焦于金融机构风险管理领域，涵盖模型管理、数据管理、策略管理、额度管理、存量客户管理以及风控系统等多方面的专业知识。王劲博士认为，作为CRO，除了深耕内部风险管理外，更应敏锐地关注宏观风险的变化。特别是在当前国内外环境充满不确定性的大背景下，宏观风险对金融机构的资产组合和客户群体带来的影响可能远远超�
IPO是一个名利场。有的公司为名，有的公司为钱有的公司是为了IPOIPO。熬过资本寒冬，IPO也终会迎来春天。
华为投资控股有限公司今日在上清所公布了一则引人注目的公告，内容关于其即将实施的股利分配方案。经过公司内部决策机构的审议，公司决定向股东派发高达77，094，500，197.50元的股利，相较于前年的61，403，559，073.76元，实现了近25.55%的显著增长。净利润达到870亿元人民币，同比增长144.5%。
随着经济的不断发展，人民的生活水平也在不断提高，但是也有越来越多难以治愈的疾病在降低人们的生活幸福指数，例如癌症、糖尿病、高血压、心脏病和阿尔兹海默症等慢性疾病的发病率日益攀升，而以化学药物和手术治疗为支柱的传统治疗手段也逐渐进入了瓶颈。自 20 世纪末以来，细胞治疗开始蓬勃发展，以干细胞技术为核心，被科学界誉为第三次医学革命的再生医学�
快科技4月25日消息，2年一次的北京车展今日开幕了，除了各式各样令人烟花缭乱的新车，还有一些知名人物同样引人瞩目，比如雷军，又比如要卖掉自己迈巴赫换国产新能源的周鸿祎。周鸿祎今天一大早就前往车展现场，去了一个又一个的展台，包括比亚迪、理想、智界、东风等，而在东风展台，他更是直接爬到了一台猛士917的车顶上，成为了现场的显眼包”。今日下午，周鸿祎坐在917车顶的照片迅速在网络上走红，身着红色上衣的他在人群中格外惹眼，还有网友戏称他是2024北京车展首日唯一车模”，也有人调侃车展上站车顶可是特斯拉的曾经的梦魇。近
快科技4月22日消息，今日，中国移动发布2024年第一季度业绩，一季度营运收入为2637亿元，同比增长5.2%。其中，通信服务收入为2193亿元，同比增长4.5%。业绩显示，股东应占利润为296亿元，同比增长5.5%，每股盈利1.38元。截至2024年3月31日，集团移动客户数为9.96亿户，其中5G套餐客户数为7.99亿户，5G网络客户数达到4.88亿户。家庭市场方面，截至2024年3月31日，中国移动有线宽带客户总数达到3.05亿户，季度净增683万户。其中，家庭宽带客户达到2.69亿户，季度净增528万户。政企市场方面，一体推进网 云 DICT”规模拓展，加大商客市场拓展
特斯拉今日发布了备受瞩目的2024年第一季度财报，详细披露了该季度的业绩情况。该季度特斯拉生产了43.33万辆汽车，交付了38.68万辆，低于分析师此前预测的44.91万辆交付量和45.29万辆产量。这些新车型，包括价格更便宜的车型，将利用下一代平台和当前平台的一些技术，在与我们目前车型阵容相同的生产线上生产。
快科技4月12日消息，联发科官方已经宣布，将于5月7日在深圳召开天玑开发者大会（MDDC2024）。此次开发者大会的主题是AI予万物”，AI与万物的结合将会是此次探讨重点，深化AI在各项体验中的应用。在推进端侧生成式AI进化和普及上，联发科一直走在行业前列，近年来不断提升了芯片的AI性能和能效，随着大模型和生成式AI的到来，在天玑芯片上实现落地了各种AI功能，提升了�
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
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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