2023年9月23日至10月8日，杭州将迎来第19届亚运会，这是电竞首次成为亚运会的正式项目，共有7个项目入选，分别是《王者荣耀》《梦三国2》《DOTA2》《FIFA online4》《和平精英》 《英雄联盟》 和《街霸5》。
据官方介绍，按照《杭州亚运会电子竞技国家队选拔方案》和《杭州亚运会电子竞技项目参赛人员推荐方案》，各相关版权方在2023年3月30日至6月9日期间，进行了杭州亚运会教练员和运动员的推荐工作。
共有27名教练员参与了选拔，最后5名教练员脱颖而出;共有125名运动员参与了选拔，最后31名运动员胜出。根据各版权方推荐结果，现将最终入选教练员和运动员名单公示出来。
根据中国电子竞技国家集训队公示通知， 《英雄联盟》项目的教练员是朱开，运动员包括白家浩、陈泽彬、田野、喻文波、赵礼杰和卓定 ，他们的本名可能不太熟悉，但他们的游戏ID就很有名气了，分别是369、Bin（都是上单）、Meiko(辅助)、JackeyLove(ADC)、Jiejie(打野)、Knight(中单)。
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HuggingFace发布了一项名为OpenMedical-LLM的新基准测试，旨在评估生成式人工智能模型在健康相关任务上的表现。该基准由HuggingFace与非营利组织OpenLifeScienceAI和爱丁堡大学自然语言处理小组的研究人员合作创建。测试生成式人工智能工具在实验室中的性能如何转化为医院和门诊诊所的实际情况，以及这些结果可能随时间变化的趋势，都是异常困难的。
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随着人工智能技术的发展，视频生成领域取得了长足的进步。在现有的文本到视频生成模型中，对镜头姿势的精确控制往往被忽视镜头姿势在视频生成中扮演着表达更深层叙事细微差别的影视语言角色。这一技术的应用前景广阔，有望在视频生成领域发挥重要作用。
近日，浙江温州乐清和湖州德清地区接连查处了两起违法加装蓄电池的二轮电动自行车案件。此类行为不仅构成违规带来了严重的安全隐患。非法改装电动自行车不仅违反了法律法规，更增加了道路安全风险。
据公安部网安局”公众号通报，近期有不少人中招FaceTime诈骗。这些骗子会冒充金融平台客服向受害人发来FaceTime邀请，以关闭贷款业务，否则影响个人征信”为由实施诈骗。如对方要求操作转账或者进行借款，统统不要理会，一定是诈骗。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:Meta 近日宣布，将在其旗下社交媒体平台 Facebook 和 Instagram 上标记 AI 生成的内容，以提高内容透明度。这一变化将从五月开始实施。据悉，AI 生成的用户内容将带有“Made with AI”（由 AI 生成）的标签，以为其他用户提供更多的背景信息。此举旨在改善用户对内容的理解，并增加透明度。根据 Meta 的声明，AI 修改的内容将通过“检测行业共享的 A
谷歌DeepMind发布了一种名为Gecko的文本嵌入模型，专注于文档检索、语义相似度和分类等多种任务。文本嵌入模型在自然语言处理中扮演着重要角色，通过将文本转换为高维向量空间中的向量表示，实现捕捉文本的语义信息。Gecko的出现为改善信息检索系统提供了一种强大的替代方案，同时在分类、STS和摘要方面也达到了新的SOTA水平。
随着Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛的火热展开，电竞赛场上的战火也愈发激烈。在八大城市的角逐中，各城市选手集中力量过关斩将，共同为进入全国总决赛，获得向专业电竞选手学习的机会奋战。让我们期待4月13日的广州站城市决赛，为选手们欢呼，为电竞疯狂，共同见证选手们的辉煌时刻，感受电竞带来的无限魅力与激情。
赵丽颖加盟了全新的悬疑剧《在人间》。这部剧除了赵丽颖之外有辛芷蕾、张一山等多位大咖参演，整部剧从曝光之出就备受关注。此次赵丽颖挑战科幻悬疑题材，再加上多位大咖的加盟，让观众充满期待。
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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。
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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。
