来自中国铁路消息，新型CR200J复兴号现在推出了高原版”，目前已上线大瑞铁路大理至保山段，服务春运。
据了解，高原版”CR200J复兴号专门适应云南地区高海拔、多隧道、大坡道环境特点。
外观上，高原版”车型的涂装与之前CR200J复兴号相同，但采用了高耐性油漆，可适应高海拔低温环境。橡胶密封件、车体开闭装置等也采用了特殊材料，具备抗紫外线、耐低温老化的性能。
动力方面也更强，常见的CR200J型复兴号动车组列车的动力车为四轴，功率为5600千瓦。而高原版”的动力车为六轴，功率达7200千瓦，功率提升近30%，可以在30的上坡道轻松起步。
同时，全列每一节车都安装了停放制动装置，可以保证在大坡道安全停车。
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沈瑶初十年前就义无反顾地爱上高禹川，当他们两人再次相遇，她主动靠近高禹川，不料，她却意外怀孕，高禹川为了负责选择领证，但不公布两人的关系......这是一部情绪稳定女航医与傲娇疯批男机长的虐恋剧。在这个“土味”剧情层出不穷的时代，《爱在黎明前降落》以细腻的人物情感，唯美的画面和BGM，凭借着它的独特魅力，成为爆款热剧。就目前这种情况言，短剧市场竞争会更加激烈，短剧行业还有待规范管理，短剧内容创新仍有巨大的发展空间，至于在未来是否会出现更繁荣的景象还需观望。
三个技术关键词:大语言模型、Sim2Real和NeRF技术，然后“一气呵成”。“潜水”两年后，以色列人形机器人公司MeeteeRobotics发布了首款双足人形机器人MenteeBot原型视频。虽然价格成谜，但据说还是“负担得起”。
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小聪明往往带来大麻烦，公安部交通管理局”披露的一项案例就说明了这点。本月4日在四川自贡，毛某驾驶车辆行驶至恐龙博物馆路口时违规停放，为了避免被监控抓拍，下车后便用卫生纸将号牌遮挡，不料这一举动却被现场执勤警员抓个正着。网友：看周围环境，有很多车辆都在停放，如果不是因为遮挡号牌，怕是也不会被处罚；聪明反被聪明误啊，这下9分没了；交警眼皮底下犯事，这能通融才怪。
快科技4月17日消息，4月16日18：18，AI数字人刘强东”同时亮相京东家电家居、京东超市采销直播间。根据京东超市披露，采销东哥AI数字人上播30分钟，直播间观看人数破千万；仅40分钟内，直播间观看人数超过1300万；近1小时观看量超2000万。不仅如此，直播时段用户平均停留时长达到日常均值的5.6倍，在40分钟内，直播间整体订单量破10万。而且经过测试，傍晚7点多在京东超市
目前网络上已经可以通过个人或租车平台租赁小米SU7，日租金大约2000元起。在某汽车租赁平台上，2000元可以租一天保时捷Taycan4。小米SU7和小米SU7Pro版本的交付压力同样巨大，预计分别需要最长26周和27周的时间才能交付。
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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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