5月26日消息，在河北廊坊，一街边车辆突然起火，一名路过的小学生发现后，立即抄起附近的灭火器上前，迅速将火扑灭。网友纷纷表示，点赞机智勇敢的小少年，超棒的。
这位小学生已学会使用了灭火器，灭火器作为常见的防火设施之一，常存放在公众场所或可能发生火灾的地方。灭火器有多种类型，适宜扑灭不同种类的火灾， 使用方法也不尽相同， 常见的有：
1、手提式泡沫灭火器：适宜扑灭油类及一般物质的初起火灾。
2、手提式二氧化碳灭火器：适宜扑灭精密仪器、电子设备以及600伏以下的电器初期火灾。
3、手提式干粉灭火器：适宜扑灭油类、可燃气体、电器设备等初起火灾。
日常应定时检查、维护灭火器、消防栓的正常有效，灭火器日晒雨淋会造成漏气减压，急用时会出故障影响扑救；注意灭火器压力表是否显示异常，放置储存的位置和方式不当的要及时更改。
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今天，网红猫一杯公开道歉，承认编造巴黎捡作业的事件。这位女网红表示：起初发布这条视频是因为法律意识淡薄，事情后面的发展完全出乎预期，引起了大量转发和讨论，扰乱了网络秩序，造成了大量负面影响，在此我深刻反省和道歉。该博主检查后发现作业完整无损，于是将其带回国内。
快科技4月5日消息，小米SU7的首批车辆已经正式交付，许多车主随即成为街头焦点。最近，一位小米SU7车主在社交媒体上分享了一段视频，显示他们的新车停靠在路边时吸引了众多围观者。这位车主表现得非常开放和友好，热情邀请旁观者进入车内参观。小米SU7的魅力显然不局限于成年人，甚至还有小学生通过佩戴的儿童智能手表拍摄这款车型，这进一步证明了它的广泛吸引力。车主们对此表现出了自豪感：网友们也纷纷发表评论，其中包括：-发布会前网友：开小米需要我替他解释；发布会后车主：想摸摸可以摸噢-想到几个月前《买小米回村我还得向别人?
继长城汽车董事长魏建军现身小米SU7发布会，与雷军互赠新车之后，今日双方再次线上联动。魏建军发微博称:今天组织部分高管和专家，仔细评审了小米SU7。中国品牌新能源车前进路上的挑战会接连不断，坚持初心，埋头苦干，创造价值，就是高质量发展。
根据韩国发布的数据，2023年韩国近三成中小学生超重或肥胖，这一比例较2022年略微下降。报告还指出，有酗酒行为的中学生比例有所上升。报告是由韩国教育部和疾病管理厅联合调查韩国1009所中小学的逾8.7万名学生完成的。根据世界卫生组织的标准，超重和肥胖是指身体质量指数（BMI）超过一定数值，对健康构成风险的异常或过度的脂肪积累。报告显示，2023年韩国29.6% 的中�
微博话题多个大学把学生成绩单寄给家长”引发关注。浙江大学和深圳大学等一些高校开始将学生成绩单寄送给学生的家长。学校寄送学生成绩单给家长的做法旨在促进学校和家庭之间的沟通，以共同关注学生的学业发展。
近日，河北邢台一学校门口发生了一幕引人注目的场景：一只可爱的狗狗开车”去接萌娃放学，场面惹人喜爱。这一情景让路人眼前一亮，有人称赞这狗狗简直就是小孩们的劳斯莱斯”。相处时间越久，狗与主人的关系就越亲密，也更加通人性。
小伙闯红灯被撞躲过二次事故，但要承担全责。云南玉溪的周某某骑着电动自行车，闯过红灯，结果被一辆正常行驶的私家车撞倒。对所有交通参与者一视同仁，特别是一些基本的法律法规，如红灯停、绿灯行、转弯让直行，不会偏袒所谓的弱势群体”，也不会将责任全部归咎于机动车。
吉林松原市出现了一位备受关注的高中生，她是全校唯一一个自驾上学的学生。这位18岁的女生每天自己开车穿越松花江，行驶7.5公里去上学。有网友看到这一幕后表示，晚上一年学，好处多多，不过这样也确实太牛了。
近日，一段视频引发了网友的关注。一位阿姨拍摄了两位年轻人在卧铺车厢挂帘子不让一位70岁的老人坐的情景，引发了网友的围观和热议。在这种情况下，中国铁路12306客服表示：没有明确规定不能使用，在不妨碍其他乘客的情况下可以使用。
4月11日，云南德宏的泼水节现场热闹非凡，不仅人们沉浸在欢乐的氛围中，就连路过的小狗也意外“享受”到了泼水的待遇。在一段有趣的视频中，两只可爱的狗狗跟随主人来到了泼水节的现场，它们似乎对周围热闹的场面充满了好奇。在这个特殊的节日里，无论是人还是动物，都能感受到来自四面八方的祝福和喜悦。
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
