10月12日，腾讯股价再创新低，跌破250港元，创2018年11月以来盘中新低，相比2021年的高点已经腰斩60%，市值现在只有2.4万亿港元。
与一两年来的巅峰期相比，腾讯的市值已经损失了6000亿美元，意味着4万多亿财富灰飞烟灭。
为了稳定股价，腾讯最近一直在密集回购股票，目前腾讯控股已经连续36个交易日进行回购操作，2022年累计回购73次，累计回购金额226.83亿港元。
根据腾讯集团的半年报数据，2022年上半年腾讯总营收2695亿元，同比下滑1%，净利润420.32亿元，同比降低53%。
在Q2季度财报会议上，腾讯董事会主席兼CEO马化腾表示：在第二季期间，我们主动退出非核心业务，收紧营销开支，削减运营费用，使我们在收入承压的情况下实现非国际财务报告准则盈利环比增长。
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腾讯云
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今日，腾讯手游《食物语》发布停运公告，称游戏的代理协议即将到期。经腾讯与开发商广州天梯网络科技有限公司友好协商确认，游戏将于2024年6月18日11:00正式停止在中国大陆地区的运营。领取规则如下：余额大于0，小于等于100，领取一个价值10元的礼包；余额大于100，小于等于1000，领取一个价值100元的礼包；余额大于1000，小于等于5000，领取一个价值500元的礼包；余额大于5000，领取的礼包个数=账户余额除以5000后的数字进位取整，即小数点进位1；例如，用户账户余额为6000，则其可以领取的礼包为2个价值500元的礼包。
从这个4月份开始，美国部分地区将面临221年来最大规模的蝉灾”，数万亿只蝉正在破土出，准备歌唱、交配。伊利诺伊州的部分地区情况最为严峻，因为将同时迎来两拨蝉，分别是13年蝉和17年蝉。其实对于咱们来说，这都不是事儿：这么好的优质蛋白可不能浪费了，考虑对中国免签吧。
腾讯视频官方今天发布了一份2024年大剧片单，其中列出了今年的待播剧，备受期待的《庆余年2》赫然在列。这也就意味着，《庆余年2》将会在今年上线开播，具体时间等待官宣即可，此前有传闻是5月份。剧作既根植于传统文化，又超脱于传统历史小说，是一部极具东方古典气韵和现代意识的力作，致力弘扬珍惜当下美好，不忘初心的中华传统价值美德。
4月24日，商汤集团在港交所暂停交易前股价上涨31.15%。商汤集团表示，其大模型日日新5.0发布会受到市场极大关注，公司将进一步刊发相关公告。商汤的生成式AI业务在2023年取得了显著增长，占总收入的35%。
今年全球唯一一次日全食于北京时间4月9日凌晨在北美洲地区上演。本次日全食最长观测时长超4分钟，是2010年以来最长的一次观测时长。日全食是在地球上的部分地点太阳光被月亮全部遮住的天文现象，是最壮观的天象之一。
邓某某在路上行走时突然被一只从高空飞落的公鸡砸伤。邓某某发现公鸡的饲养人黄某未采取必要的安全措施，导致公鸡飞出阳台撞伤他人，因此要求黄某承担责任并赔偿损失。根据法院的判决，公鸡伤害他人的责任应由公鸡的饲养人承担，并需要对受害者进行赔偿。
小米汽车正式踏入交付阶段，这一时刻标志着雷军三年前许下的承诺如今已化为现实。首批小米SU7车主将欣喜地接收他们心仪已久的新车，成为这款备受瞩目的车型的先锋用户。这一决策却凸显了小米对于品质与用户体验的执着追求，以及对于未来市场的长远布局。
快科技4月20日消息，360公司创始人周鸿祎晒出了一张与腾讯CEO马化腾握手的照片，并亲切地称呼马化腾为老朋友”。这一场景发生在由工信部和互联网协会联合举办的中国互联网三十周年座谈会上。此次座谈会汇聚了众多互联网行业的领军人物。周鸿祎在会上表示，他不仅遇到了多位行业领导和前辈，还重聚了与马化腾、搜狐CEO张朝阳、小米创始人雷军等业界老友。他在微博上感慨地写道：三十年的创业历程与互联网的成长相伴而行，他们是这个时代的开拓者、建设者、经历者、参与者，同时也是见证者和受益者。他还留下了悬念：弹指一挥间，相逢一笑，
快科技4月18日消息，今日下午，雷军开启直播，跟网友一起聊聊小米汽车。雷军在直播中称，小米汽车发布后，网上有人不理解小米汽车仅用了3年时间就造出了车，比业内平均速度快了很多。对此，雷军介绍，小米已经成立了14周年，小米汽车3年造出车的背后，是小米集团14年的智能智造经验和技术积累。此外，前段时间，智己汽车CEO刘涛还曾发文表示，小米汽车三年就从平�
又一位头部网红遭遇全网封禁。@Thurman猫一杯因《秦朗寒假作业本》视频遭到行政处罚，并被视频号、抖音等多个平台封禁，原因是“与同事共同策划、编造视频”。如果让卡思为猫一杯事件总结教训，那应该就是:从2024年开始，虚构剧情即使没有让任何自然人受到名誉或财产伤害，也要承担社会责任，轻则道歉掉粉，重则封号退网，这是头部博主们必须警惕的边界线。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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