站长之家（ChinaZ.com）11月2日 消息:今日，新东方创始人俞敏洪在个人公众号发文，针对“东方甄选会从抖音转移到天猫”的报道，俞敏洪回应称，这属于无稽之谈起因是因为10月31日，自己应新东方考研业务部门的邀请，要去淘宝的旗舰店做一场面对大学生的演讲。这一演讲，被过度解读成为新东方要进行平台的战略转移。
俞敏洪表示“我每年都会在淘宝上和大学生进行交流，今年也和往年一样，并不是什么特殊的安排。”
同时，谈及旗下主播董宇辉被泼水，俞敏洪表示，宇辉做得很大气，但自己依然惊出一身冷汗。
此外，谈及新东方财报，俞敏洪称，业绩还可以，股价有一定程度的提升。一方面是经过一年多的调整，新东方业务的大局已经稳定下来，开源节流开始有了初步的成效;另一方面，东方甄选的发展也给新东方带来了机遇和信心。
财报显示，新东方2023财年第一季度实现营收7.45亿美元，同比减少43.1%，净利润6600万美元，同比增长9%。新东方表示，销售额下降主要是由于为了遵守相关政策而停止了课后K9科目业务的影响。运营成本和费用的下降主要是由于设备和人员的减少。
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日前，俞敏洪在公开课程分享中谈到东方甄选，并公开致谢董宇辉，表示一直对他心存感激，没有董宇辉东方甄选不会卖这么好。俞敏洪曾表示，现在有一些言论说自己是在利用董宇辉，蹭董宇辉的流量。比如像董宇辉这样的人才，未来是不是有可能接班还是可以考虑的。
俞敏洪在直播上透露:“董宇辉终于在北京买了自己的房子。”他还说，大家都在一条战线上努力奋斗。之前，董宇辉曾透露，俞老师要帮他筹钱买房。 俞敏洪在公开课上分享了东方甄选的经验，并向董宇辉表示了感谢。俞敏洪说:“我今天对宇辉非常感激，宇辉和我私下里的交流和感情都很好，人要有一颗感恩的心，这是必须的。我们做农产品，有了东方甄选，还好有个董宇�
俞敏洪在直播中表示：董宇辉在北京有了自己的房子。俞敏洪此前还说，幸亏出了个董宇辉，如果没有董宇辉，那么我们肯定还在卖农产品，但是不一定能卖这么好。董宇辉是新东方在线高三英语名师，也是高三英语学科负责人，从大四开始在新东方实习到毕业后入职至2021年，董宇辉在新东方工作了八年，带过超50万名学生。
俞敏洪在公开课程中对董宇辉表示感谢，并称赞了东方甄选的成功。他表示自己对董宇辉心存感激，并与他建立了良好的个人关系。如果没有董宇辉的帮助，他们可能仍然在销售农产品，但未必能够取得如此好的成绩。根据8月25日晚公布的东方甄选2023财年业绩报告，公司在过去一年实现了显著的增长。该财年，公司的年营收达到45亿元，同比增长了651%。净利为9.71亿元，而去年
董宇辉在直播中澄清了关于周杰伦演唱会门票的传闻。他表示这些门票是由山西主办方公司领导拿家人的票给了他，是内部票并不对外销售。我们应该尊重董宇辉的个人喜好和选择，并继续关注他在直播中带来的音乐享受和精彩表演。
董宇辉最近在直播中澄清了一个误会，他说自己得到了周杰伦演唱会的门票，是山西的主办方老板用自家人的票送给他的，不是公开出售的特殊票，但有人散布谣言说他拿了别人的票，有利益交换，“我每天都要辟谣，感觉很无奈，但是如果不辟谣，又会让很多朋友担心。”图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney他之前在直播里说过自己是周杰伦的忠实粉丝，一直想去看他的演唱会。董宇辉在直播间经常唱周杰伦的歌曲，比如《七里香》、《兰亭序》、《东风破》《烟花易冷》、《轨迹》、《轨迹》、《最长的电影》、《等你下课》《听妈妈的话》等等。
10月3日，陕西，东方甄选知名带货主播董宇辉在社交媒体发视频称，因弟弟结婚他特意回家帮忙，结果发现自己成了碍眼包”，不管自己做什么都会挨骂，站在哪里都碍事，愿意跟他玩的只有小狗乔治和小朋友。董宇辉还表示，他永远忘不了，弟弟婚礼现场，他妈妈转头看到他，笑容凝固那一刻。那么我们去卖农产品，东方甄选出来了，幸亏出了个董宇辉，如果没有董宇辉，那么我们肯定还在卖农产品，但是不一定能卖这么好”。
近日董宇辉首次接受了全英文采访。谈及自己的爆红，这位主播表示：我并非天赋异禀，我只是比较幸运。好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂万里挑一，董宇辉的谈吐温文尔雅，所传递出来的信息也是非常的有趣且有意义，这是董宇辉受到大家欢迎的原因。
继8月29日华为宣布Mate系列手机累计发货达到一亿台，并同步推出Mate60Pro先锋计划，直接现货开售后，华为Mate60、华为Mate60Pro、华为MateX5三款机型也相继提前开售。华为顶级旗舰一直没有露面。用户可登陆华为商城及各大授权电商平台或前往华为体验店、华为授权零售门店进行购买。
央视知名女主持人李思思离职后，一个叫“李思思严选”的账号在淘宝直播悄悄上线。粉丝数量达300多人。淘宝直播还表示，欢迎李思思，若有意向加入，随时欢迎她的到来。
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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