近段时间，国内兴起了特种兵式旅游”，指的是时间短、所到景点多、花费少的高效率”旅游，往往多出现于大学生群体中。
这些游客为了有限的时间内，打出无限多的卡，一天2、3万步属于常规操作，能够辗转于几个景区，甚至一天逛完一个城市所有打卡点。
不过，即便心理得到极大满足，但一般游客的身体可能会吃不消，尤其是膝盖、脚踝等部位。
日前，据澎湃新闻”报道，五一假期，小胡陪朋友在杭州特种兵式旅游”，一天刷完西湖湖滨、断桥、太子湾、西溪湿地、六和塔、奥体中心等景点，日行三万步，结果次日起来没法走路，进了医院。
据医生介绍:小胡这是长时间步行导致的膝关节半月板损伤。”经医院核磁共振检查，右膝关节半月板二度损伤。他应该之前已经有半月板磨损，这次长时间步行加重了关节损伤。”已为患者进行消炎镇痛药物治疗并嘱其休息。
医生介绍，日行三万步的特种兵式旅游”使身体处于持续疲劳状态，当肌肉力量不足时，只能靠骨头支撑去完成某些动作，易损伤膝关节、足底。旅游中如果出现腰骶部、膝关节、足部疼痛要及时休息，可采用泡脚、按摩等放松腿部肌肉。
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李雨霏是一名中学英语老师，已经在北京生活了14年，今年32岁，拥有北京户口。她从2017年开始相亲，每年见的男性候选人越来越多，到2023年已经年均125人次。李雨霏的相亲经历展示了在相亲市场中寻找爱情的艰辛和不确定性。
近日，一位03年大四学生一天走5万步逛完了长沙17个景点。自己凌晨2:00火车化妆，4:20到达长沙后便开始游玩，直到晚上22:50准备返程，中间一直没有休息，花费了100元。需要在旅行和学业之间取得平衡，合理安排旅行的程度。
在长沙这座美丽的城市，一位出生于2003年的大四女生李同学，以其惊人的毅力和体力，一天之内完成了5万步的暴走，成功打卡了17个知名景点。这位充满活力的年轻女孩，用她的行动向世人展示了青春的热血与对旅行的无尽热爱，她的故事迅速在社交媒体上走红，引发了网友们的广泛关注和热烈讨论。她用实际行动告诉我们，只要心中有梦想，脚下有力量，就能够跨越千山万水，领略世界的无限精彩。
今天，小米创办人雷军在短视频平台上发布动态称这2天在北京车展上走了将近5万步。他真的是社恐，这么多人围观还是有点紧张。5月底将进行第二次OTA，1.2版本将正式发布城市NOA功能，率先开通北京、上海、广州、深圳、杭州、苏州、南京、成都、西安、武汉等10城，8月将实现全国开通。
10日7时至9时将迎来本年度首个龙年龙月龙日龙时”。今年共会出现3次龙年龙月龙日龙时”，分别在4月10日、4月22日和5月4日的7时至9时。代表龙的时间也就是辰时，对应现代时间的七时至九时。
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4月5日，位于河南郑州的李先生遭遇了一起租房纠纷。他在签订租房合同时，明确提出了两项要求:一是不得带他人入住，二是保持室内安静，避免产生噪音。才能营造一个和谐、安宁的居住环境。
在四川泸州，发生了一起不同寻常的交通事故后续故事。一位年轻小伙在与一位女司机发生车辆碰撞后，反被对方聘用。通过这样的故事，我们可以感受到社会的温暖和人与人之间的深厚情感。
近日河南新乡一位00后小伙，被自家的蜜蜂蛰成香肠嘴”引发网友围观。这位小伙在大学毕业后选择回到家乡，跟随父亲的脚步投身养蜂业。如果出现这些症状，应立即寻求医疗帮助。
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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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