快科技6月24日消息，昨天上午，一列复兴号动车组试验列车从西宁站发车驶向格尔木站，标志着青藏铁路西宁至格尔木段开始复兴号动车组试运行。
复兴号动车组预计于7月1日正式在青藏铁路西格段运行。
据了解，青藏铁路西宁至格尔木段提质工程于2022年7月开工建设，工程东起青海省会西宁，向西途经海晏县、德令哈市至格尔木市，全长759.78公里，现有最高时速140公里。
7月1日复兴号动车组正式投入运行后，青藏铁路西格段将提速至时速160公里，全线运行时间可以控制在6小时内。
青藏铁路被誉为世界上最难修的铁路”，1958年开工建设，一期工程位西宁至格尔木段，1984年5月建成；二期工程为格尔木至拉萨段，2001年开工，2006年建成并全线通车。
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“开封王婆”之后，抖音再迎一位爆火出圈的网红。他因一首diss新说唱评委的歌曲出圈，其中一句“我要diss你”的歌词被广大网友造成热梗“我要迪士尼”，拍摄歌曲MV的地方被无数网友排队打卡，带来了一场线上线下同时进行的“人造狂欢”。“诺米现象”也会消失在短视频迅速更迭的流量江湖里。
中国铁路官方表示，西康高铁的关键工程李家山隧道，已成功实现贯通。李家山隧道位于陕西省安康市旬阳市仁河口镇，全长达2878米，最大埋深为312米。一旦西康高铁建成并投入使用，从西安到安康的列车运行时间将从现在的约3小时大幅缩短至1小时以内，极大地拉近了关中城市群与陕南秦巴山区之间的距离，为两地的交通带来了便利。
快科技4月27日消息，据央视新闻报道，今天北京人形机器人创新中心在北京经开区发布全球首个纯电驱拟人奔跑的全尺寸人形机器人天工”。据悉，天工”身高163厘米，轻量化体重达43千克，能以6公里/小时的速度稳定奔跑。机器人配备多个视觉感知传感器，配备每秒550万亿次操作算力、高精度的惯性测量单元（IMU）和3D视觉传感器，并已解决基本运动控制问题，是具身智能场�
快科技4月16日消息，今日，12306开售五一假期前一天4月30日”的车票，但不少网友吐槽称，12306APP开票即候补”准备十分钟，抢票一秒空”。对此，据国内媒体报道，北京铁路客户服务中心向其回应称，过路车放出来的车票确实没有全程车的票多，一般会先放出全程的车票，中间站会根据比例放票，所以票额较少。工作人员表示，全程票售不完的情况下，会在发车前24小时之内重新调整比例，再次放票，可以尽早下单候补车票，目前候补上车票的几率还是比较大的。此外，中国铁路此前曾发文介绍，在运能阶段性紧张时，铁路部门会把长途列车的票额，优?
快科技4月22日，据央视新闻报道，铁路12306相关负责人接受采访时表示，铁路12306系统根据旅客提交的购票需求和余票情况来配售火车票，不存在纵容买长乘短”的情况。铁路车票分配的基本原则是统筹考虑便利沿线旅客群众购票出行和充分用好铁路运力资源，兼顾长短途出行需求。12306也曾多次回应此事，称不建议买长乘短”和买短乘长”，但受制于客运调度和系统算法，官�
十铨推出的CREATEEXPERTSMARTMicroSDXC系列专业TF存储卡是一款功能强大且设计精良的产品。它主要针对运动相机和无人机等应用场景，强调了其出色的耐用性，这对于在这些环境中使用的设备来说至关重要。这款存储卡还配备了智能SMART监控优化功能，这可以帮助用户更好地管理和优化存储卡的性能，确保其始终处于最佳状态。
真我GTNeo6SE正式发布，起售价是1699元。该机全球首发新一代6000nit无双屏，这块屏幕由真我与京东方联合打造，挑战全球亮度最高手机屏幕搭载高亮度寿命保护算法，显示寿命是行业常规的两倍以上，实现了高亮度下更耐用。真我GTNeo6SE采用6.78英寸屏幕，配备5500毫安时电池，支持100W有线闪充，后置5000万像素主摄、800万超广角，支持OIS光学防抖。
realme发布预告，宣布真我GTNeo6SE将于明天正式开售，起售价为1699元。这款手机首次推出了6000尼特无双屏，其峰值亮度达到了史无前例的6000尼特，是迄今为止亮度最高的手机屏幕。真我GTNeo6SE还配备了后置5000万像素IMX882主摄和800万像素超广角镜头，主摄支持OIS光学防抖，并搭载了5500毫安时大电池，支持100W闪充。
360宣布AI员工[红衣]入职事业部，他是首位正式入职的数字安全专家，由360安全大模型支持。在安全运营工作中，他承担了安全分析搭子、安全处置专家、应急响应专家、安全知识咨询顾问、安全运营助手等多重角色，一人扛起360AI事业部的大旗。360呼吁安全运营团队可以依靠红衣这样的AI员工来提升工作效率和解决人才短缺问题。
一位网友入手了真我GTNeo6SE，并表示该机是目前在该价位难得的好机，能够感受到品牌的诚意，他认为，不到2000元的价格，体验超越了苹果5000元的60Hz手机。真我GTNeo6SE最引人注目的特点之一是其屏幕，峰值亮度达到了6000尼特，创下了手机屏幕亮度的历史新高。该机还配备了5500mAh大容量电池，并支持100W有线闪充技术。
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。
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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。
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