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电影《封神第一部》最新宣布密钥三次延期，延长上映至11月19日。截至当前该片累计总票房26.09亿。西伯侯之子姬发逐渐发现殷寿的本来面目，反出朝歌。
《哪吒之魔童降世》的正式续集《哪吒之魔童闹海》最近在抖音上开通了官方账号，这可能意味着该片即将公布上映日期。“哪吒2要来了”话题也登上了微博热搜榜，引发了众多网友的讨论，有网友说:“终于等到了，好期待啊，从高二一直等到大四快毕业了”“我和我的藕饼又要重逢了”“怎么感觉哪吒是五年前的电影啊”等等。《哪吒之魔童降世》以50亿元的票房成为继《战狼2》之后第二部突破50亿的影片，《哪吒2》能否再次创造50亿票房奇迹，令人期待。
灯塔专业版数据显示，乌尔善导演电影票房突破50亿。乌尔善执导主要作品包括《封神第一部》、《寻龙诀》、《画皮2》、《刀见笑》等等，其中最受影迷关注的电影之一是《封神第一部》，其票房突破了25亿。她拥有柔美的外表和坚毅的内心，给人留下深刻的印象。
据灯塔专业版，2023年国庆档新片预售总票房突破5000万，《前任4：英年早婚》《坚如磐石》《好像也没有那么热血沸腾》暂列前三位。《前任4：英年早婚》持续领跑，其将于9月28日上映，截至9月26日23:37，该片票房1719.6万元。影片会保持尊重包容的态度，展现年轻人多样的婚恋观念。
根据灯塔专业版数据显示，截至2023年10月2日17时43分，2023国庆档的总票房突破15亿，已超过2022年国庆档的14.99亿。电影《坚如磐石》、《前任4：英年早婚》和《志愿军：雄兵出击》取得了2023国庆档票房前三名。
此前坊间一直有个不成文的说法，一部有野心的电影，从电影预热到票房爆发，核心宣发期在电影上映前一个月前就开始了。这几年由于外部环境变化，电影宣发周期长短不定，空降兵接二连三，但行业内始终有一个共识，映前宣发是一部电影成功的重要环节之一。今年中秋国庆档的电影营销，行业回归正轨，映前预热被片方们摆在了更重要的位置。电影公司们思考的问题，�
电影《河边的错误》官方发布从文学到电影”特辑。特辑展现了影片从原著小说到最终呈现在银幕之上的台前幕后过程。他的表演让人深深地感受到了这个角色的复杂性，也让人更加期待他在电影中的表现。
据猫眼专业版数据，电影《封神第一部》票房破26.28亿，超《这个杀手不太冷静》票房成绩，进入中国影史票房榜前二十三。该片宣布了密钥三次延期，延长上映至11月19日，在中秋国庆假期期间，票房依然在缓慢增长中。西伯侯之子姬发逐渐发现殷寿的本来面目，反出朝歌。
据灯塔专业版，截至10月3日17时37分，2023年国庆档新片总票房突破20亿！《坚如磐石》《前任4：英年早婚》《志愿军：雄兵出击》暂列前三位。《志愿军：雄兵出击》票房3.67亿元排名第三，淘票票评分9.6分，是淘票票评分最高的国庆档电影。
电影《莫斯科行动》于9月29日上映。这部电影由邱礼涛执导，刘德华联合监制及特别演出，张涵予、黄轩、文咏珊领衔主演。文咏珊有勇有谋，关键时刻还能毫不含糊地做出正确选择，又塑造出一个经典角色。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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