作为解决出行“最后一公里”的便捷选择之一，相信许多人都曾使用过共享单车。但在网络平台上，有关“共享单车难骑”的声音已经越来越多。难道曾经疯狂跑马圈地的共享单车行业在经历大洗牌之后，留给用户的体验没有更好，只有更差?共享单车，怎么能这么难骑?好友圈里曾经发出相似
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国庆期间，很多城市都会通过各种创意十足的方式进行宣传，日前，西安街头一款兵马俑瓷马造型的共享单车火出圈。凭借丑萌的设计，这种共享单车成为游客和本地市民的新打卡地，据悉，这款特别的共享单车出没于永兴坊门前的共享停马场。在人从众”的西安街头，选择骑共享单车的确是一个不错的选择。
10月3日湖南洞口，一保时捷车主高速强行插队未成功，后多次别车并急停拦车， 恐吓当事车主：你没看我开的什么车吗？8日，平溪派出所民警回应称，接警后立即赶往，但闹事者已离开现场，且该辆保时捷系外地车辆，查询车辆信息较困难，事件仍在调查中。据DV现场报道，事情发生在10月3日，被别车车主表示，对方在高速快到闸口的时候强行插队但未成功，多次别车后停车�
各位村民好，我是村长。最近有几个朋友来问，做自助打印机能不能赚钱。这不由得让我想起了前几年共享纸巾、共享照片的模式。很多人就会问，为什么共享充电宝能够赚到钱，而共享纸巾很难。核心原因就在于两点:其一共享充电宝的规模足够大，每一家门店都可以摆一个，比如小卖部、小餐馆、小宾馆等等。其二共享充电宝和所有的业态没有冲突，和商家没有冲突，和周�
近日，有不少网友及博主在网上分享，称成功拿到了摩拜单车299元退款，同时还分享了如何申请退押金的教程。有网友表示朋友圈看到朋友发了本来还不相信，居然还真能退哈”交了后面不用了不是就可以退的吗？运营企业应及时退还用户押金，不得拒绝、拖延退还，或设置不公平、不合理的格式条款、技术门槛。
在北京世园公园最美的金秋九月，悟空祛痘与pepe欢乐跑携手合作，在一场热闹非凡的活动中，为千人集结的粉丝朋友们呈现了一场以"告别悲伤"为主题的欢乐跑活动。这一活动旨在为年轻人提供科学有效的祛痘和亚健康皮肤解决方案，帮助他们摆脱心理和肌肤问题，迎接美好的生活。通过科学有效的祛痘解决方案，帮助他们告别痘痘困扰，拥抱自信和美好的生活。
近日，微博发布公告称，为激励垂直领域博主的优质创作，补充平台行业内容，微博创作者广告共享计划将对游戏、美食、美妆、运动健身、母婴、旅游出行、健康医疗七大行业领域金V及橙V博主进行重点补贴，帮助用户在微博平台获得更高的收益。据悉，这是微博首 次针对垂直领域进行补贴。补贴周期为 2023 年 9 月至 12 月，在这 4 个月期间，七大行业领域金V及橙V将获得翻�
“趋势与未来”第三届元宇宙共享大会暨Web3.0链改——绿色积分资产化实践项目签约发布会，及汇来购全生态3.0启动盛典于2023年9月26日在广东金海湾成功举办。该活动由中国移动通信联合会元宇宙产业工作委员会，中国通信工业协会区块链专业委员会联合主办;亚洲区块链综合管理机构，汇来购经济服务平台共同承办。为推动社会走向数字文明新时代，共建元宇宙技术创新生态体系，推动元宇宙可持续健康发展。
快科技10月15日消息，近日，有不少网友在网上分享，称成功拿到了摩拜单车299元退款，同时还分享了如何申请退押金的教程。其实，去年8月摩拜可以退押金”的话题就已经上过热搜了，彼时美团单车相关工作人员表示，2018年就可退押金了，现在也是免押金。”博主豆子发了芽”也兴冲冲的打开APP一看，结果发现自己2017年10月5日的最后一个骑行订单还没支付，距今已经有正在6年了。该网友虽然是免押金，不用退押金，还是选择了支付。网友调侃：-每多一个人结清费用，就可能多一个人早日收到押金。-竟然没有滞纳金资料显示，摩拜单车是由胡玮炜创?
2023年9月26日，“趋势与未来”第三届元宇宙共享大会暨Web3.0链改——绿色积分资产化实践项目签约发布会及汇来购全生态3.0启动盛典在广东惠州金海湾成功举办。该活动由中国移动通信联合会元宇宙产业工作委员会、中国通信工业协会区块链专业委员会联合主办，亚洲区块链综合管理机构、汇来购经济服务平台共同承办，物链芯工程技术研究院，央链直播联合协办。为推动社会走向数字文明新时代，共建元宇宙技术创新生态体系，推动元宇宙可持续健康发展。
9月23日-9月24日，三星游戏电视“我的游戏BUFF屏”快闪店在成都环球中心举行。三星以多系列电视产品共筑活动空间，带来专为游戏玩家打造的玄龙骑士Z9、万众瞩目的旗舰新品——98英寸Neo QLED8K电视QN990Z，以及Neo QLED8K 电视、QLED电视、OLED电视、The Lifestyle系列等多维度产品，以超强画面显示和沉浸游戏体验，为玩家带来一场“全维BUFF”叠满的电子游戏嘉年华，助力玩家“一击制胜”。此次三星游戏电视亮相成都，与和平精英共同带来了一场游戏盛会，相信在未来，三星产品将以更为优异的性能，为大家带来“科技�艺术�家”的更多可能。
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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