一名网友在6月14日在河北雄安新区的海底捞吃火锅时，拍下了一段视频，抱怨自己点了半份生菜，结果只有两片。
网友说，她点的是半份生菜，价值八元。以前来这里吃饭，都是一整个球状的生菜，当天其它菜都还不错，就没有找店员理论。她觉得这样太不合理了，两片生菜怎么可能值八元。
6月15日，海底捞火锅（惠友购物中心店）的一位员工回应说，店里的食材都是按照规定的份数和重量来上的，两片生菜可能已经达到了标准。“这件事情不需要处理，因为我们是用很精确的秤来称的，肯定是没问题的。”
对于这件事，网友们有不同的看法，“海底捞本来就很贵，两个人随便点点就要五百左右”，也有网友说“一个球状的生菜要十元，一个球状的生菜拆开来也就几片大片”。
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3月26日晚，海底捞发布2023年年度报告，业绩创历史新高。2023年，海底捞的整体营收为414亿元，同比增长33.6%;净利润近45亿元，同比增长174.6%。在“中国最牛服务员”的带领下，海底捞能否熬过价格战，保住服务与口碑的同时进一步画出更大的版图有待观察。
近日，国内多家媒体纷纷报道了一则关于梅女士在实体店购买LV包的经历。据悉，梅女士花费了两万四千多元购买了一款LV包，然而，令人意想不到的是，仅仅在背回家五个小时后，包上的一个铆钉竟然脱落了。面对这一突发状况，梅女士迅速联系了店家，却被告知只能到店里进行换货，而不能退货。针对此事，LV客服方面给出了回应。他们表示，根据公司的规定，线下售出的�
此前有消息称理想L6的Pro版本预计售价25.98万元，Max版本预计售价28.98万元。理想官方否认了这些价格的准确性:网上对价格的猜测都是假的，我们没有对外公布价格，敬请关注L6的发布。需要注意的是，据申报信息显示，该车型采用磷酸铁锂电池版本。
今日晚间，小米汽车针对网上用户反映的小米SU7翼子板脱落的问题进行了回应。小米汽车表示，经核实，目前仅个例车辆出现了翼子板脱落的问题，且问题车辆均有过高速涉水的行驶工况。当无法判断路面水深时，建议绕行非贸然强行通过，小米汽车还在进一步就此类极端工况个案进行跟进研判。
小米汽车今日晚间发布了小米SU7答网友问。小米汽车表示，我们关注到今天网上流传了一组疑似小米SU7Max刹车片的对比图。最严苛、最极限的赛道工况，需要对车辆进行重新整备，切勿直接原厂上赛道，我们也强烈不建议普通用户轻易尝试赛道等极限激烈驾驶。
微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法，该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1，该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调，以解决数据集中的噪声和分布不匹配，并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。
小米汽车对近期网络上关于小米SU7翼子板脱落的反馈进行了回应。小米汽车经核实后发现，仅有个别车辆出现了翼子板脱落的问题这些车辆都有一个共同点，即曾经历过高速涉水的行驶工况。小米汽车表示，将对此类极端工况下的个案进行进一步的跟进和研判，以确保车辆的安全性和可靠性。
近日，有网友爆料，因跑赢地震波”被大家所熟悉的@成都高新减灾研究所APP地震预警”，开始向用户收取10元一年的订阅费。有网友质疑地震预警是公共服务，信息收费是否合理？
今晚，小米汽车发布最新一期SU7答网友问，回答了SU7标准版代客泊车、运动声浪能否自行调节声音大小等网友关心的问题。小米SU7各车型版本均支持代客泊车辅助AVP功能。到达目标车位后，如果被占用，小米SU7也能自主选择旁边空余车位，适合新手司机或不想自己停车的用户。
小米汽车最近在其公众号上对网友提出的问题进行了详细回答。针对小米SU7的安全问题，小米汽车表示：我们提前使用了C-NCAP2024版标准来设计产品，进行了超过40项的内部碰撞测试，全面覆盖了C-NCAP、C-IASI、E-NCAP三大标准。关于电池方面，小米SU7的电池已通过了超过1050项的安全测试验证，达到了ASIL-D功能安全等级。
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x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
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Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。
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AI-Powered Background Removal（AI驱动的背景移除）是一款基于AI技术的在线工具，它能够快速且高效地从用户上传的图片中移除背景。该工具的主要优点在于其隐私保护和本地执行能力，即图片处理在用户设备上完成，无需上传至互联网，保证了数据的安全性和处理速度。此外，作为一款开源且完全免费的工具，它极大地释放了用户的创造力，无需担心成本问题。
