凤凰网科技讯 北京时间11月2日消息，电商巨头亚马逊公司的股价周二继续下跌，导致其市值自两年多前新冠肺炎大流行初期以来首次跌破1万亿美元。
截至周二收盘，亚马逊股价下跌5.5%，报收于96.79美元，市值为9874亿美元。这是亚马逊股价自2020年4月以来的最低收盘价，今年以来已累计下跌42%。相比之下，亚马逊股价在去年11月18日达到峰值时，市值曾接近1.9万亿美元。这是亚马逊股价连续第五个交易日遭遇下滑，期间累计下跌大约20%。纳斯达克100指数周二下降1%。
图2：亚马逊市值跌破1万亿美元
亚马逊上周发布的财报引发了近期股价的疲软。该公司在财报中预计，今年假日季度的增长将创下历史最慢速度。亚马逊曾在疫情期间公布了创纪录的利润，但该公司表示，在今年传统的销售旺季，销售额只会增长2%至8%。
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自今年3月入库配置费新规实施以后，很多卖家朋友都慌了神!到底选美西还是美东?1个货件?2个货件?还是4个以上?AGL这路子到底走不走得通?完啦，这才刚开始想，头就已经开始大了!另外，还有发货量的问题。发货量少，因分仓未达起送标准，费用增加;发货量商品种类稍多一些的呢，虽有亚马逊后台计算器可用，但数量限制在20个，计算麻烦;同时卖家还需考虑AGL物流，到底如何�
河南省的一家企业生产的电动三轮车在海外市场取得了成功，被称为“三蹦子”。这款车在国外广受欢迎，甚至被外国人称为“顶流”，在美国等国家售价高达1万美元。跨境电商的发展也为中国制造业带来了更多机遇，让中国制造在海外市场上享有盛誉。
亚马逊旗下亚马逊生鲜杂货店曾计划实现无需收银员的“拿货即走”技术，但这一技术面临困难，无法真正发挥作用。原计划通过基于AI的视频监控系统追踪顾客购买的商品，实现自动结账，但由于技术问题，亚马逊不得不放弃这一设想。尽管“拿货即走”技术未能实现最初设想，但亚马逊仍在不断探索新的技术模式，以提升顾客购物体验。
4月18日，九四智能联合创始人、高级副总裁李磊受邀做客亚马逊云科技直播间，与亚马逊云科技媒体与娱乐行业专家共同探讨生成式AI在媒体与娱乐行业的应用。生成式人工智能技术在泛娱乐行业可广泛应用于智能对话系统、创意内容生成、个性化推荐、营销文案创作、游戏内容构建等多个环节，为提升内容质量、优化用户体验和降低人工成本提供了非常大的潜力。依托AI外呼、AI呼入、5G视频外呼等工具为抓手，致力为企业客户提供智能化用户运营SaaS平台，实现对其用户全生命周期智能化运营，为客户业绩持续增长赋能。
第四届中国跨境电商交易会在福州举办，蚂蚁集团万里汇受邀亮相，凭借优质的跨境支付金融产品和服务，获“2024中国跨境电商服务企业十强”奖项。“2024中国跨境电商服务企业十强”由中国跨交会组委会联合美通社评选颁发，从品牌影响力、企业规模、发展潜力、口碑、创新能力等多维度综合审查考评，形成最终榜单。该合作使万里汇的跨境商家得以借助BuywithPrime特有的快速、免费配送服务以及深受买家喜爱的结账体验，获得业务增长新机遇。
亚马逊音乐推出了一项名为Maestro的人工智能功能，旨在让用户通过简单的文本提示构建个性化的音乐播放列表。该功能可在iOS和Android应用程序上使用，利用自然语言生成播放列表，为用户带来更加便捷的音乐体验。这一创新性的AI功能为音乐爱好者带来了更多探索和发现音乐的乐趣，为亚马逊音乐平台增添了更多吸引力和竞争优势。
在当地时间24日美股收盘之际，特斯拉股价迎来了惊人的涨幅，超过12%的涨幅创下了自2022年1月以来的最大单日涨幅纪录。此次股价的飙升不仅使特斯拉市值大涨556亿美元，更使其总市值强势重返5000亿美元上方，达到了惊人的5170亿美元。这一消息无疑进一步提振了投资者对特斯拉的信心，推动了其股价的飙升。
3月31日，江西南昌的天气突然变得异常恶劣，狂风肆虐。就在这样的天气里，一名男子正奋力抱住大棚的稳定支撑，试图抵御狂风的侵袭。也要感谢那些在关键时刻挺身出，为保护大家的安全付出努力的人们。
据南京日报官微介绍，作为江苏省重大计划开发项目、南京市名企落户计划重点工程，小米集团华东总部将于5月初启用。届时预计5000人入驻办公，将成为除小米北京总部外全国最大的研发中心。预计三年内将达到5000人规模，五年力争突破10000人。
4月15日，穆迪评级将宁德时代以及宁德时代全资子公司ContemporaryRuidingDevelopmentLimited发行的有担保的高级无抵押债券均上调至A3，并对宁德时代主体给出稳定展望。2024开年以来，看好宁德时代领先优势的权威机构不止穆迪。超充电池超充网络超充服务，宁德时代圈住了围绕超充的高潜增长市场，带给了市场充分想象空间，市值有望继续上行，不仅仅站稳万亿市值有望继续向上突破。
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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