6月10日消息，据媒体报道，在河南郑州一考点外，第一个走出考场的考生蛇形走位躲避采访。有网友留言：看这走位至少666起步。
与这位考生躲避采访不同，不少考生不惧接受媒体采访。比如在杭州十四中考点，首位走出考场的考生接受采访时喊话马化腾，称腾讯能不能把QQ空间改回老版，新版太难用了”。该考生的喊话获得了不少网友的点赞，并直呼这名考生为大哥”。
还有一位考生在接受采访时，面对媒体镜头连喊三遍取消调休”。这位考生被广大网友奉为最强嘴替”。很多网友表示感谢，并祝福他上北大清华，必金榜题名”、真正的英雄”。
目前高考已经结束，等待考生的是分数。安徽预计于6月24日公布各批次录取控制分数线和考生成绩，将于6月10日起开通10路高招咨询热线。海南的高考成绩预计6月25日公布，今年的志愿填报和录取程序、办法等与去年基本相同。录取工作将从7月10日开始，预计到8月15日左右结束。
一位学生说，人生不止是一场高考，高考只是我们人生的一次机会，并不是终点，还有很多大考等着我们去面对，人生很精彩。
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近日一段关于问界汽车在高速公路上紧急避让失控大货车的视频走红网络。视频记录了4月3日的惊险一幕，一辆问界汽车与一辆大货车同行驶在最左侧车道时，前方的大货车突然减速失控，问界汽车陷入潜在危险之中。问界M7的智驾系统已经启动，它在危急时刻自动向右变道，成功规避了这一意外。
在今天举办的峰学蔚来成立三周年活动上，张雪峰公开鼓励员工生育，并公布了一系列激励措施。张雪峰表示，公司提供了许多隐藏的福利。张雪峰表示，他致力于为员工打造一个坚实的后盾，让他们在苏州享有幸福的生活。
日前，有网友上传了一段小米SU7，夜间高速上狂飙的视频。这辆小米SU7行驶在高速公路上，仪表盘速度显示，小米SU7从130km/h时一直加速，很快速度就飙到了266km/h。零百加速2.78s，最高行驶速度达到265km/h，实现了电动车加速、极速兼得”的体验。
快科技4月17日消息，从去年开始，演唱会门票就极为抢手，尤其周杰伦、伍佰等热门歌手的门票更是一票难求。值得注意的是，近期却有大量网友吐槽售票平台吃相难看”。据介绍，根据大麦网的规定，当门票卖光时，用户可以使用候补功能在线购票，需要先预付全款，待该项目有新增库存时，按照候补订单的付款顺序进行优先匹配抢票。虽然整体流程与12306上候补火车票相似
网络上掀起了一阵热潮，起因是一位来自云南的阿姨在健身房锻炼的视频迅速传播开来。这位阿姨之所以引起了广大网友的热烈讨论，是因为她那令人惊艳的体态和身材。只要我们愿意付出努力，坚持锻炼，就能够保持年轻和活力，让生活更加精彩。
蔚来汽车今日宣布了最新的销量数据。2024年3月，蔚来共交付新车11866台，同比增长14.3%，环比增长45.9%。油车用户置换蔚来2024款新车，将额外获得10000元的选装基金补贴。
4月4日消息，微博话题华南F3又开始拜山祭祖了”引发关注。据国内多家媒体报道，近日、广东、广西、海南网友纷纷晒出翻山越岭拜山祭祖的视频，今年甚至有人用上了无人机给祖宗送烧猪。资料显示，清明节是中华民族纪念祖先的传统节日，其主要形式是祭祖扫墓。几千年来，人们在这个气清景明”的节气中，进行祭之以礼”的追远活动，为已逝的亲人、祖先，庄重地送上自己的思念与敬意。近年来，清明节文明祭祖的形式越来越多，人们在清明节扫墓祭祖时为逝去的先人献上一束素花，既文明庄重，又典雅节约，或者用植树的方式寄托对故人的哀思。专家
清明假期结束后，4月7日至12日上班族一共上了六天的班，终于又盼到了一周的周五。有网友评论：小小周五已被拿下，悬着的心终于放松了。比如出门旅行、去远方旅游或回家探亲团圆等，给大家腾挪时间调在一起，方便出远门。
近日猫一杯就传播在巴黎拾到秦朗作业本”虚假信息发视频道歉。猫一杯表示：秦朗丢作业这件事完全是我编造的，我在这里要给大家道个歉，我诚恳地接受处罚并保证以后不再创作此类博人眼球的内容”。网红应该明确自己的社会责任，认识到自己的言行举止对社会和粉丝的影响，追求流量的前提是，不能忽视道德和法律，不能为了吸引眼球做出不恰当的行为或发表不当言论。
最近啊，新能源的话题可真是挺吸引眼球的。就拿新能源汽车来说吧，凭借那省油又环保的优势，领着大伙一脚跨进了“电比油低”的新时代。 而两轮电动车作为新能源领域的一员，早已成为市场的“全球宠儿”，成功驶入高端化新赛道，稳稳走在绿色出行领域的前排。说到这，不得不提到行业领军企业雅迪，其通过科技赋能为两轮电动市场持续注入新活力。雅迪“明星车型�
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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