站长之家（ChinaZ.com）2月10日 消息:菜鸟驿站上线“闲忙状态”查看功能，针对消费者取件时长进行优化升级。前这个功能已覆盖全国10万多家菜鸟驿站。
用户可通过菜鸟APP实时查看驿站闲忙状态，错峰取件缩短等待时间。目前这个功能已覆盖全国10万多家菜鸟驿站。本功能分为“畅通、忙碌、拥挤”三个状态，登陆菜鸟APP（需要更新版本），就能在首页提前看到站点状态。
点击驿站信息后，还能实时查看当前取件的预估时长，帮助合理安排取件时间，错峰取件不用等。在“畅通”状态下，取件时间可以精确到1分钟，每间隔10分钟就会有一个时间段的状态提醒，每个时间点的预计取件时长，一目了然，可有效避免用户在取件高峰期的排长队现象。
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据媒体报道称，近日，宁波一位名叫黄师傅的快递员因未将快递送货上门引发了六起投诉事件。黄师傅将同一收件人的六个快递放在了楼下的快递架上没有实施送货上门的服务，导致收件人投诉。中国快递协会对此作出回应称，新规并非要求必须上门投递，只要与用户协商一致即可。
我们从宁德时代公众号获悉，宁德时代于4月25日正式启动了神行超充网络，并与华为、星星充电、蜀道新能源、云快充合作，共同构建国内最大的超充服务平台，并推出了行业首个神行车主俱乐部。据悉，宁德时代官方今日宣布与星星充电签署了战略合作协议。根据该协议，双方将在大功率充电、充检一体化技术研发、充电基础设施建设、品牌超充站合作等领域展开深入合作�
恰逢阿里“16N”组织变革一周年之际，菜鸟迎来重磅调整。3月26日晚间，阿里巴巴集团发布公告，宣布拟以37.5亿美元收购菜鸟少数股东股份和员工股权，撤回菜鸟上市申请。虽然暂时不上市，但菜鸟的未来发展却更值得被看好。
3月26日，阿里巴巴发布公告称，决定撤回子公司菜鸟智慧物流网络有限公司在港交所提交的上市申请。集团计划向菜鸟的少数股东发出要约，以每股0.62美元的价格将其持有的所有菜鸟已发行股份向阿里巴巴集团出售，总对价最高可能为37.5亿元。菜鸟可以不用分心了。
老陈哭了。“家不成家，事业不成事业，每天挨人骂，孩子都跟着我挨骂”，他双眼噙满眼泪，抬手抹了一把涨红的脸。直播间的另一头是打扮成“西厂公公”的娱乐主播雨化田。距离两个人上一次这么受到大众关注，时间已经过去了三年。这三年里，连麦的主播几乎没有发生太大的改变，而老陈的人生则走向了一条截然不同的道路。老陈原名叫陈国平，三年前的他还是秦皇�
想获得确定性增长，电商急需一场AI技术革命。在所有以流量为主的商业故事里，有两个字最振奋人心——盘活。相信一向懂得回应商家期待的阿里妈妈，不会让我们久等。
小米汽车正式踏入交付阶段，这一时刻标志着雷军三年前许下的承诺如今已化为现实。首批小米SU7车主将欣喜地接收他们心仪已久的新车，成为这款备受瞩目的车型的先锋用户。这一决策却凸显了小米对于品质与用户体验的执着追求，以及对于未来市场的长远布局。
领导要求1个月私域加微10万，你会怎么办?如今，随着流量红利的消退，获客成本的持续攀升，尽快搭建私域流量池的重要性在金融业已是深入人心，金融机构们纷纷要求旗下用户运营团队想方设法添加存量客户微信。然线下门店加微，app、公众号、社群活动裂变等常规运营加微方式虽然有效，但效率较低，大量存量用户难以有效触达，无法实现私域快速起量的需求。④加微路径要详细、清晰。
快科技4月23日消息，华为不造车，但华为在车圈儿具有越来越大的影响力。在正在进行中的问界新M5发布会上，华为车BU董事长余承东官宣：鸿蒙智行缔造智能电动汽车新时代，市场占有率已初具规模，2024年1月1日至4月22日，鸿蒙智行累计销量105000辆，位列中国市场新势力销量第一。目前华为鸿蒙智行拥有问界和智界两大品牌，问界是销量大头，首车M5于2021年12月底发布上市，�
前民警老陈，因直播宣传反诈走红，近日又引发了新的热议——他踏上了直播带货的新征程。这位曾经的“反诈民警”，后被称为“反诈老陈”，如今更简单地被大家唤作“老陈”。
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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