6月7日消息，2023年高考正式开始，广东台山一名男生着急入考场，场外跑掉一只洞洞鞋，焦急光脚上台阶跑向考场。警察叔叔捡到送进考场区域，男生回身穿回拖鞋继续进场。
心理学家表示，面对高考，考生出现紧张情绪是一种正常心理反应。可以深呼吸，慢呼吸，快速平静心情;也可以用手按压虎口，直到有痛感，起到安心凝神的作用，从而集中注意力考试。
在考试后，一些考生因未发挥好，而出现情绪波动、自信心受损等问题。对此，专家建议考试后不要对题，同学之间不要相互试探。如果跟同学对题，发现超出预期，可能影响下一科考试。
作为家长，也不要追问孩子考得怎么样，要顺其自然，陪考期间做好饮食起居和后勤保障，多给孩子鼓励，引导孩子规律作息，维持好心态，坦然面对考试。
此外，如果考生高考期间出现失眠、心悸、焦虑等情况，应及时咨询心理医师，进行心理辅导。希望考生们忙而不慌，终有所获，每名考生都发挥出色，考出自己的最好成绩。
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小米创办人雷军表示，小米SU7的产能和交付速度正在快速提升，标准版和Max版已经提前交付，不少准车主在小米汽车APP里发现，预计交付时间提前了。原计划今年4月底交付小米SU7，但4月18日小米SU7正式版车型开始交付，比原计划提前12天。未来十年是智能化的十年，中国新能源车行业一起向前。
小米SU7的产能与交付速度正在迅猛提升，其中标准版和Max版更是已提前交付至消费者手中。许多准车主在小米汽车APP中欣喜地发现，他们的车辆预计交付时间已经提前。在这一过程中，小米汽车将不断提升产能与交付速度，为广大消费者带来更多高品质、高性能的新能源汽车产品。
小米的领军人物，董事长兼CEO雷军，在社交媒体上发文，看似是对上午流传的“华为‘截胡’小米SU7订单”传闻的回应。雷军在文中提到，小米SU7的产能和交付速度正在迅速提升，标准版和Max版本甚至已经提前交付给了用户。最近周末到门店试驾的消费者数量众多大规模交付的能力也是消费者关注的焦点。
Web3世界的老玩家很难不知道StepN，最近，这个曾将“MoveToEarn”玩法推向全球的Web3应用在沉寂两年后终于有了新动作:4月15日，StepN宣布与知名运动品牌Adidas合作推出实物与NFT相结合的玩法，重回NFT用户视野。2022年，“让300万人拥有第一双虚拟鞋”的StepN曾火遍全球，日本、新加坡、美国、英国甚至国内多地的田径爱好者们，以“边走边赚”的方式从StepN领到了一双“NFT运动鞋”�
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4月5日，广东省韶关、清远、河源、云浮、广州、佛山等地迎来了强降雨，部分地区还出现了冰雹。冰雹颗粒大小如花生米般密集地砸向地面，给正在野餐的游客带来了意外。其他地区仍有雷阵雨，局部可能出现暴雨。
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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。
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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。
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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。
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