站长之家（ChinaZ.com）9月1日 消息:今日，1688平台发布公告称，为了提升1688买家的下单体验，促进1688交易市场的持续健康发展，1688平台将于2022年将陆续下线批量售卖功能。
具体内容如下:
1、针对新发商品不再支持“批量售卖”功能，包括“销售单位”、“销售单位换算比率”。
2、已设置该功能的商品需在2022年11月10日前进行修改，若已设置该功能的商品未在2022年11月10日前对“批量售卖”进行修改，相关商品会进行降权、下架处理，待修改完成后商家可重新发布相关商品上架。
涉及行业:办公文化、日用餐厨饮具、个护/家清
批量售卖功能截图:
近日，1688平台还宣布旺铺移动端将会下线一些商家使用少、曝光点击转化低的组件，包括虚拟展厅、店铺画廊、标题模块、组合推荐、优惠券、商家服务这6个装修组件（优惠券模块目前在旺铺的头部已经展示，故无需商家装修），整体将于2022年9月15日开始进行下线。
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国内油价要下调了，时间是下周二晚上，也就是10月10日24时开启。节后国内油价迎来了下跌，由涨转跌，从上涨80元/吨转为下跌40元/吨。由于国内油价的延后性，国际油价若继续保持当前价，10月10号24时油价调整，预计国内油价将下跌，跌幅将在100元/吨左右，每升油价降8-9分钱。
以下哪个成语描写的秋天的景物?是10月10日蚂蚁庄园的今日问题，这道题靠的是汉字成语，那么正确答案应该选哪个呢?10月10日蚂蚁庄园今日问题:以下哪个成语描写的秋天的景物?正确答案:金风玉露答案解析:秋风和白露。“各有千秋”指的是各有所长，“千秋”即千年，引申为久远。
秋季天气干燥适合多吃哪种水果?这是10月10日蚂蚁庄园的今日问题，这道题考的是生活常识，那么正确答案是什么呢?下面就给大家带来答案和详细解析。10月10日蚂蚁庄园今日问题:秋季天气干燥，适合多吃哪种水果?正确答案:梨答案解析:梨有着清热止咳化痰的功效，在干燥的秋天，吃上梨，心情也会很好能够保护我们的呼吸系统哦。在秋季气候干燥时，食用梨或梨膏汁可以缓解皮肤瘙痒、口鼻干燥、干咳少痰等症状。
滴滴出行在中秋和十一假期期间推出了10亿补贴和奖励，覆盖多个出行和消费场景。用户可以享受打车、自驾、骑行、订酒店、货运搬家等方面的优惠活动，包括低至5折的优惠券和折扣、免费骑行、充电停车等福利。滴滴还为视障者和特需人群提供无障碍出行服务。
英雄联盟S13全球总决赛10月11日将继续入围赛的比赛，今天的对阵是怎么样的呢，我们来看下今天的入围赛赛程时间介绍。第一场15:00CFOvsDFM第二场18:00BDSvsTW由于入围赛的队伍实力还是有一定的分层，比如东南亚赛区的战队就比其他的外卡赛区更强一点，因此入围赛很可能会有东南亚战队出现。当然主要的看点还是在一周之后的瑞士轮正赛，届时几大赛区的战队才会登场，LPL的四支战队也将正式开始他们的S13总决赛之旅。
苹果中国商城近日上架了一款来自贝尔金的BOOST↑ChargeProFlexUSB-A转USB-C连接线，长度为1米，售价为168元，预估发货日期为8-10周。这款连接线具有耐久性和灵活的充电体验，可提供长达30倍的耐用性，防止磨损和缠结。该款连接线的USB-C端口宽度为0.8厘米，USB-A端口宽度为0.3英寸，重量为54克，适用于部分iPhone15/Pro机型用户反馈的USB-C端口不兼容苹果有线CarPlay的情况。
iPhone15是第一款使用USB-C充电的苹果手机，但是在此之前，苹果还是有不少包括MacBook、iPad和AppleTV在内使用USB-C充电的设备。但是苹果官方一直都没有上架销售常用的USB-A转USB-C数据线，直到iPhone15发布之后，苹果才在官方商店中上架了这一数据线。有意思的是，贝尔金这个品牌也有自己的旗舰店，在其京东旗舰店上，1米的USB-A转USB-C数据线价格最低只要26元。
谷歌计划于10月4日举办新品发布会，推出两款新手机——Pixel8和Pixel8Pro。国外的科技媒体MySmartPrice分享了这两款手机的高清渲染图。特别是Pixel8Pro的影像功能将全面提升，后置5000万像素GN2主摄、6400万像素IMX787超广角镜头和4800万像素GM5长焦镜头，以及前置1080万像素3J1镜头，都有着出色的性能和设计。
2023年10月16日，支付宝的蚂蚁庄园小课堂的问题是关于作家的，问题是“我国哪位作家一生用过上百个笔名?”这个自然是鲁迅了，下面就来为大家分享一下蚂蚁庄园最新答案。今天问题：我国哪位作家一生用过上百个笔名？A、鲁迅B、老舍鲁迅起笔名并非是随意为之。他曾写信给许广平说:“以真名招一种无聊的麻烦，固然不值得，但若假名太近于滑稽，则足以减轻论文的重量�
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。
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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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