五年陪伴，感恩遇见，热爱如初。星巴克臻选上海烘焙工坊（以下简称“上海烘焙工坊”）相伴这座城市已经整整五年，并以极富想象力的创新，为所有咖啡爱好者和伙伴打造了一座沉浸式的“咖啡奇幻乐园”。5 年来，每一个走进“咖啡奇幻乐园”的人，都被这里的新奇吸引、被咖啡创意点亮
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最近，一种名为“酱香拿铁”的饮品引起了众多消费者的关注，这是贵州茅台和瑞幸咖啡联合推出的一款咖啡与白酒的混合物。对此，星巴克全球CEO纳思瀚在9月19日表示，星巴克也有自己的咖啡酒饮品。他认为，市场上的竞争有利于扩大咖啡消费的规模。随着消费者的需求增加，他们也会有更多的选择。 目前，星巴克在中国已经拥有了超过6500家门店，并且还在以每9小时就开�
截至目前，星巴克在中国门店数量已经超过了6500家，并且还在以平均不到9小时一家新店的速度扩张。星巴克全球首席执行官纳思瀚告诉记者，星巴克看到的是中国消费市场的无限潜力。以开放的姿态去开展更多的跨界合作，是未来品牌推广中非常重要的路径和方式。
上海一位顾客在在星巴克点沙拉吃出虫子虫子还在动。因为是密封的，不可能是后续飞进去的，自己已经吃了一半，很怕会有细菌病毒。如果在就餐后出现不良反应，需要医院证明，涉事食品店铺将要负责医药等相关费用。
不创新，就灭亡。在 1903 年成立福特汽车的亨利·福特曾以此警醒后人，这句格言成为福特坚守百年的经营理念，对其他行业同样具备参考价值。如今走到转型分岔口的，是诞生一个世纪的家电行业。 2022 年国内家电零售额同比下滑5.2%至 8352 亿元，跌幅高于社会消费品平均水平。家电行业要摆脱困境，就要创新，要自我革命。智能家居崛起，让产品端完成锐变。在服务端，提�
被誉为“竞争战略之父”的迈克尔·波特，曾提出过“差异化竞争”的理念。简单说，企业在“差异化竞争”中要做到三大法则：人无我有、人有我优、人有我新。在许多优秀企业的身上，都能看到差异化的影子，比如华为、海尔智家等等。在智慧家庭赛道上，同样能看到一个品牌显露出差异化的成长痕迹，它就是三翼鸟。今年 9 月 26 日，三翼鸟在西安举行三周年成果发布会�
二年长枝叶，三年桃有花。致态迎来了三周年之庆。小态已经三周岁了，也收获了越来越多的致友。
2023年9月19日，华为官方发布了全新HUAWEIMatePadPro13.2预热海报，并预告这款13.2英寸旗舰新品将于9月25日在华为秋季全场景新品发布中亮相。新品海报中HUAWEIMatePadPro13.2被三指轻松握持，并配文“十年大作，‘巨幕’登场”。9月25日，让我们拭目以待。
“这是三翼鸟的第一个三周年，是三翼鸟作为智慧家庭场景品牌，将探索成果集中落地的三周年。”这句言简意赅的话背后，既凝结着一个品牌过往为用户做出的所有成果，也标志着一个智慧家庭新时代正在开篇。作为海尔智家在新时代的又一步战略先手棋，三翼鸟不仅以全球首个场景品牌之姿开启了从卖产品到卖场景的新赛道，更通过方案的持续迭代、能力的不断升级，实现与用户需求的同频共振，让定制化的智慧美好生活持续落地、加速普及。
9月22日，我国提出“双碳”目标三周年。在过去三年中，全国各个领域和行业都在积极响应国家发展战略，不断夯实节能工作基础，牢固树立绿色发展理念。通过优化资源配置、推广绿色消费、开展碳减排实践等举措，平台将继续助力循环经济发展，为实现“双碳”目标作出更大的贡献。
在保险中介市场迎来新机遇的同时，如何全力构建新型保险中介市场，推动保险中介行业高质量可持续健康发展?作为上海保险交易所人身险交易系统孵化的首批MGA服务持牌中介——梧桐树保险经纪有限公司，用一场直播交流会为当下的市场提供了降本增效的新途径。9 月 27 日，梧桐树保险经纪举办上海保险交易所(以下简称“上海保交所”)入驻“周周超品日”直播交流会。交�
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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