10月13日晚，顺丰控股发布了2022年前三季度业绩预告。
公告显示，顺丰控股前三季度预计盈利44.2亿元45.7亿元，同比增长约146%-154%；扣非后净利润38亿元-39.5亿元，同比增长1041%-1086%。
其中第三季度净利润约为19.10亿元-20.60亿元，同比增长84%-99%。
受此利好影响，10月14日早盘，顺丰控股高开，最终全天涨幅8.21%。
根据顺丰前8个月的经营数据显示，公司营收达到1749.39亿元，同比去年同期增长48.07%，而快递业务量达到69.93亿票，同比增加2.25%，单票价格重新回升到15元/票以上。
顺丰控股也指出，公司采取精益经营的举措，助力第三季度业绩同比及环比均实现较快增长。
值得一提的是，前三季度的盈利情况也扭转了顺丰控股去年亏损的颓势。
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今天Meta发布了2024财年第一季度财报，在数小时内就震惊”了世人两次。在业绩方面，第一季度Meta的营收和盈利均超预期，其中营收364.6亿美元，同比增长27%，已经是连续五个月增长加速，并且创下三年来最大的营收增幅。扎克伯格等高管还大谈该公司目前并不赚钱的VR眼镜和混合现实等领域。
煌上煌3月29日晚间公告，公司2023年实现营业收入19.21亿元；归母净利润7058.55万元，同比上涨129.01%；基本每股收益0.124元。本次拟向全体股东每10股派发现金红利1.8元。煌上煌计划在2024年完成营业收入23.50亿元、净利润1.4亿元，实现营业收入与净利润的双增长。
近日，包括比亚迪、长城汽车、广汽集团、上汽集团以及吉利汽车在内的五家上市车企均已发布2023年财报。几家车企的业绩分化较大，其中，上汽集团营收依旧位列第一，但在集团盈利方面，比亚迪却是遥遥领先般的存在。至于吉利汽车，2023年营业收入1792亿元，同比增长21%，归母净利润为53.08亿元。
特斯拉投资者AlexAvoigt在社交媒体发帖称，投资特斯拉已10年，我可以证明，当怀疑最多之时，也是最大飞跃之时。这是一种可靠的重复模式，最近又在重复。Model3焕新版售价降至23.19万元，Model3长续航焕新版售价降至27.19万元，起步价已经低于小米SU7Pro。
海信家电发布了2023年年报，报告显示，其旗下冰箱业务实现收入同比增长18.7%。根据奥维云网全渠道推总数据显示，其全年零售额同比增长17.8%，市场占率提升1.6个百分点。在用户需求的驱动之下，海信家电旗下冰冷产品持续进行产品和技术的迭代创新，通过将年轻化理念与美学相结合，为用户带来了全新的食材存储体验，满足了用户对于美好生活的追求。
当地时间4月11日，苹果股价出现近来罕见的飙升，大幅收涨4.3%，市值单日增加1120亿美元。苹果股价上涨的主要原因有两点:首先是在苹果公司遭遇年初以来一系列不利、股价陷入困境之际，美银、摩根大通等部分华尔街分析师逆势对该公司看好。并且计划从今年底到明年初，发布多款搭载M4的Mac电脑，包括新版iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。
I“炒作”的产品层出不穷。只要带上“AI”，并为它打造一个“人设”，定价就会飞起，产品热度也会一路高涨。至于是创新设计是智商税，见仁见智。
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%。
一个神秘的“音乐版Sora”产品被盛传即将发布，Suno和它比起来都不算什么。知情者评价belike:正当大家的胃口被吊得十足之时，这个神秘产品的首批演示泄露了。AI在音乐生成上的“造诣”，咱们就且拭目以待。
博主@maxescu分享了他参与内测的一款人工智能音乐应用的体验。他对这款AI音乐应用的评价极高，认为它将是一款划时代的产品，甚至将其与Sora相提并论，认为它将会让人们再次震惊。@lifeafterAi_则保存了这段视频，使得我们有机会了解到这款可能改变音乐产业格局的AI音乐应用。
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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