11月24日的傍晚，知名游戏区UP主敖厂长发布了最新一条名为《steam壁纸软件沦为灰色地带背后的辛酸》的视频，遭到大量网友谩骂，甚至有其他的知名游戏UP主下场声讨，目前视频已经下架。
1.敖厂长wallpaper事件最初是敖厂长在11月24日的傍晚5点发布了一条名为《steam壁纸软件沦为灰色地带背后的辛酸》的视频，本期视频涉嫌为国内一款名为懒设计的软件打广告。
2.在本次视频中，敖厂长拉踩steam爆火的壁纸软件Wallpaper Engine，同时表示这款软件涉及敏感内容，之后话锋一转高度赞扬了懒设计APP。
3.此视频一经发布，遭到大量网友的谩骂，认为敖厂长这吃相难看，随后多名知名UP主下场声讨嘲讽敖厂长，评论瞬间被骂声淹没。
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小米汽车正式迈入交付阶段，这一重要时刻不仅兑现了雷军三年前的承诺，更标志着小米在汽车领域迈出了坚实的一步。4月3日，首批小米SU7的车主们将迎来他们期待已久的车辆，正式成为小米汽车大家庭的一员。在未来的日子里，小米汽车将继续秉持着这种精神，为消费者带来更多高品质、高性能的智能汽车产品。
月之暗面宣布Kimi大模型学会了使用工具，即API已支持ToolCalling功能。通过这个功能，开发者可以让Kimi大模型与各种自定义外部工具进行交互，从拓展AI应用的想象空间。月之暗面表示，随着外部工具调用能力的提升，基于大模型的AIAgents应用将进入新阶段，为用户带来更多可能性，从聊天对话到完成各种任务，融入用户实际工作流程。
OpenAI宣布关闭DALL-E2图像生成器服务，由其后续产品DALL-E3替代。DALL-E2在2022年4月面世后不久，以其能够根据简单文本提示生成高质量图像一举成名。但为了安全起见，大家可能需要下载自己特别喜欢的任何内容。
OpenAl更新DALL•E编辑器界面的功能。用户可选择想要编辑的图像区域，并通过聊天来描述如何更改编辑图像。在对话面板中，您可以通过描述要对图像的突出显示区域进行的更改来完成编辑。
在个性化内容编辑中，SwapAnything框架展现出其独特魅力。该框架可以根据个性化概念与参考图像，在图像中任意交换对象保持上下文不变。通过定向变量交换和外观调整等技术，SwapAnything能够在保持上下文不变的同时，将个性化概念适应到图像中，从产生高质量的交换结果。
贝勒大学经济学院的PhamHoangVan和ScottCunningham两位教授，基于OpenAI的GPT-3.5、GPT-4深度研究了大模型对事情的预测能力。研究人员使用了直接预测和未来叙述两种提示方法，进行了100次提示。ChatGPT模型的预测能力也受限于其训练数据的截止日期和范围，以及在生成预测时可能受到伦理和法律的限制。
为了彻底杜绝大发汽车再次发生程序违规行为，丰田汽车与旗下的大发汽车共同宣布将改革大发公司的业务架构。根据新方案，大发将重新定位为以微型车为中心的出行企业”横跨丰田和大发的新兴市场紧凑型汽车公司”将被解散。在2023年12月20日，大发汽车发布声明，承认其存在174项违规操作，包括伪造安全碰撞测试数据，其中一辆已停产车型的不当行为甚至可以追溯到1989年。
在数字时代，视频编辑技术日新月异，如今有一款名为VideoSwap的工具，允许用户轻松替换视频中的主体，同时保持视频的背景环境不变。这一功能为个性化和精确的视频内容编辑提供了更多可能性。如果您希望为您的视频内容增添新意，那么VideoSwap无疑是一个值得尝试的选择。
快科技4月9日消息，在昨晚的智己L6新车发布会上，各种对标小米SU7Max，但却将前后双碳化硅标注为前IGBT、后碳化硅，且久久未能修正。小米更是连发三文要求智己道歉，而且是以公司名义正式道歉。目前智己汽车已在官微发布了正式致歉函，对在发布会上错误标注小米SU7参数一事做出澄清，并公开向小米汽车致歉。针对此事有网友询问吉利高级副总裁杨学良:杨总，如何看待�
近期，一起“已婚男相亲”事件在网络上引发关注。3月31日晚，开封王婆在直播中针对此事进行了回应，她呼吁那些“自带剧本”的人不要凑热闹，把机会留给真心想交朋友的人。事件的起因是3月30日，一名男子刘某在“王婆说媒”的舞台上与一位女子相亲，表示愿意为爱辞掉工作前往四川，此举引发了网友的热烈讨论，相关视频点赞数超过十万，评论数也达到两万。然而，�
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。
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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。
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