小米13作为近期炙手可热的当红机型，备受大家的关注，从官方到各家媒体都在争相爆料新品相关规格参数，配置以及外观。而近期，有车圈大V曝光多张手持小米13手机在健身房打卡的照片，首次发布照片并未给小米13手机进行打码。众所周知由于小米13尚未发布，真机提前曝光，按照正常的新机发布节奏，提前拿到真机的合作媒体一定会和厂家签订保密协议，提前泄露将会秘书临巨额违约金。而这位大V也坦诚承认自己犯了低级错误。
此后删除了这条推文并为小米13打码重新发布
该大V已经承认错误，公开道歉
由于他提前曝光小米13真机，被数码博主们质（ji）疑(du)，之后该博主也公开表示道歉。由于大V几乎每天都会晒照片自拍，为了避免继续泄露真机，他已经做了“物理打码”防护，用胶带把小米13背部进行“物理封印。据小米日本官方确认，小米13系列新品将会在12月8日正式发布，届时大家就能见到小米13真机了。不过，此前咸鱼平台和这波大V晒照基本小米13系列的实机外观基本也没有什么悬念，目前只差售价，一切以官方发布会为准。
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各位村民好，我是村长在绝对力量面前，所有的赚钱套路都不堪一击。今天和大家分享一个好物带货的案例，希望对大家有一些启示。01图文好物也能带货在抖音提到好物带货，大家立马想到的就是短视频和直播。但其实还有一种更传统的带货方式——图文好物带货。就是以图片的形式，分享产品的细节图片，一般3-5张，会配上一些音乐和文字，风格偏向小红书。因为大家平常
有网友曝料称，一位500万粉丝的女王红李某某在北京电影学院艺考中作弊，被取消考试资格和合格证。北电考试要求考生穿深色形体服不能以任何形式透露自己的姓名，但是据同考场的考生透露，李某某考试当天故意穿了浅色形体服自曝姓名。北电招生办公室工作人员表示，如果查明考生确实存在考试违规的情况，学校肯定会按照政策进行处理，但具体的处理结果因涉及考生的个人隐私，不方便对外公布。
4000万粉丝的网红@猫一杯被彻底封杀了!我之前写过猫一杯这个人:所以这次猫一杯被封禁后，有不少粉丝跑到后台给我留言。为什么@猫一杯，会在一夜之间被全网封杀呢?起因是之前猫一杯视频里提到自己在法国巴黎一家饭店里，捡到了国内一年级小学生的寒假作业。没有所谓的捷径，只有你踩坑时才会后悔的代价。
最近在日常浏览TikTokShop榜单时，我们注意到一个熟面孔，出海运动休闲服饰品牌Halara。1月和2月，Halara在TikTokShop销售额排行榜上分别位于第一位和第三位。Halara作为此类品牌之一，创始团队较强的技术实力让其在锁定流行元素、快速跟进产品上具有一定优势，但重投放抢流量的思路明显不适合长线发展，Halara通过引入品牌人才建设品牌、培养用户心智，对Halara和所有的出海品�
近段时间，开封万岁山大宋武侠城《王婆说媒》节目火爆全网，王婆扮演者之一赵梅受到现场观众和网友的喜爱。赵梅个人抖音号已拥有超645万粉丝量，作品总获赞量超1500万。对于全网爆火，赵梅表示每个人都有被爱和爱的权利，感谢网友对她的关注，除了本职工作以外，她会更加努力做好账号内容。
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。
近日猫一杯就传播在巴黎拾到秦朗作业本”虚假信息发视频道歉。猫一杯表示：秦朗丢作业这件事完全是我编造的，我在这里要给大家道个歉，我诚恳地接受处罚并保证以后不再创作此类博人眼球的内容”。网红应该明确自己的社会责任，认识到自己的言行举止对社会和粉丝的影响，追求流量的前提是，不能忽视道德和法律，不能为了吸引眼球做出不恰当的行为或发表不当言论。
网友刘侠在短视频平台上分享了她陪丈夫跑步的视频，引发关注。3年多前，丈夫因脑梗瘫痪，于是她每天逼迫”丈夫出门锻炼，刘侠称通过锻炼，丈夫现在的状态比以前好多了。在康复锻炼过程中，要定期进行评估和调整，了解患者的恢复情况，根据评估结果及时调整治疗方案和训练计划，以达到更好的效果。
10日，红米新品Turbo3发布会如期举行，然发布会上却发生了一则小插曲。小米方面在展示产品时，错误地标注了荣耀100Pro的参数，引起了部分网友的关注和讨论，甚至有声音呼吁小米应为此道歉三次。此次发布会上，RedmiTurbo3的售价定为1999元起，预售已经开启，并将于4月15日10点正式开售。
小米SU7作为一款主打性能的轿跑车，电动尾翼自然是必不可少。SU7的电动尾翼可进行0度、5度、15度、25度4个角度调节，收起来能提供最低风阻，日常更省电；展开到最大角度能够提供最大130kg的下压力，激烈驾驶更稳定。若电动尾翼遇到极端天气无法正常打开，为了保护尾翼电机机构，建议用户先手动除冰，避免持续使用破冰功能造成机构损坏。
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。
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