近日，重庆一女子在高铁上拍摄的视频引发热议。
视频中，一位大妈用自带的电饭煲在高铁座位下的插座上煮饭，许多网友纷纷表示难以置信：从未想到居然可以这样操作，难道未来会有人带着火锅在高铁上涮肉吗？”
还有人评论道：这位大妈看上去经济条件还不错，怎么会带电饭锅上高铁煮饭？”
还有人指出：高铁座位下的插座通常是给手机或者电脑使用的，拿来煮饭非常危险。”还有人担心可能会导致跳电或起火的情况发生。
无论如何，这个事件都引起了人们对于高铁安全和服务质量的关注。高铁作为一种快速、便捷、舒适的交通工具，应该为乘客提供安全、舒适、便利的服务。
因此，相关部门应该对于高铁上的插座功率限制、安全检查等方面进行加强管理，以保障乘客的安全和利益。
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快科技4月8日消息，乘坐高铁时，大家很可能听到过以下广播：动车组列车全列禁止吸烟，吸烟者将被处以500元以上、2000元以下的罚款。”中国铁路官方今日通过实际案例，再次强调了高铁禁烟的重要性。3月25日19:30，D3728次列车行经贵广高铁郁南至云浮东区段时，一名旅客马某在第三车厢的洗手间内吸烟，触发了烟雾报警，导致列车不得不降速行驶。依据《中华人民共和国治安管理处罚法》，马某因扰乱公共交通秩序，被铁路公安机关处以5日行政拘留。另一起事件发生在4月7日12:30，G2189次列车从上海虹桥开往成都东途中，旅客周某在2号与3号车厢?
快科技4月17日消息，据中国铁路官方消息，4月17日，印尼雅万高铁正式开通运营满半年，客流持续增长，累计发送旅客256万人次，动车组列车安全运行超126万公里，运输安全平稳有序。雅万高铁2023年10月17日正式开通运营，最高运营时速350公里。它标志着印尼迈入高铁时代，也是中国高铁第一次全套出海，全线采用中国技术、中国标准，由印尼中国高速铁路有限公司（KCIC）和由中国铁路北京局集团有限公司、印尼国家铁路公司组成的中印尼运维联合体共同运营。雅万高铁正式开通后，雅加达至万隆间的旅行时间由3个多小时缩短至46分钟。每日开行动车
一对情侣在乘坐高铁时遇到了一位东北大叔，这位大叔带着爆米花，非常热情地给了情侣一些爆米花，甚至倒在男生的衣服上。情侣被大叔的热情逗得开心，拍下视频分享在社交平台上。整个经历充满了温暖和喜剧，让人感到温馨。
近日，一对情侣在高铁上被一位东北大叔疯狂投喂爆米花，引发了广泛关注。当事人徐先生表示，这位大叔非常热情，担心他们不够吃，甚至让他们用衣服兜着装，他们吃不了这么多，但大叔的热情根本无法拦不住。这样的事情让我们相信，在这个世界上，总有一些美好的事情在不经意间发生，让我们感受到生活的美好和温暖。
甬舟铁路金塘海底隧道建设迎来重要进展，被誉为盾构机中的巨无霸”的定海号”盾构机刀盘与主机顺利对接，这标志着这条世界上最长、地质最复杂的海底高铁隧道的建设迈出了坚实的一步。金塘海底隧道不仅全长达16.18千米，其施工难度也是前所未有。这将极大地促进舟山与周边地区的经济文化交流，推动区域经济的繁荣发展。
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。
中国铁路官方宣布，重黔铁路的第一长隧白马山隧道已经顺利贯通。该铁路从重庆站引出，经过重庆市渝中、南岸、巴南、南川、武隆、彭水等区县，最终抵达重庆市黔江区，全线长度约269公里，设计时速350公里。一旦项目建成，重庆黔江至主城区的列车最快运行时间将大幅缩短，从目前的4小时将缩短至1小时以内，这将极大地改善沿线居民的出行条件，提升区域交通运输效率。
坐高铁点外卖不花钱？打开铁路12306App，点击铁路会员”找到订餐积分”选项就能查看积分了：温馨提示：12306平台设置有截止下单时间，为了保证外卖及时送达，请旅客朋友至少在列车到站前1个小时下单预订高铁外卖。
一段高铁到站播报的视频近期在网上引起了广泛关注。一位乘务员手持播报话筒，并使用手机播放录音来完成播报任务。人工播报在某些情况下仍然是必不可少的，它能够提供更加灵活、亲切和及时的服务，同时也作为自动播报系统的补充。
当地时间4月22日，美国洛杉矶至拉斯维加斯高速铁路西部光明线”正式开工，总投资120亿美元，其中联邦政府投资30亿美元。从拉斯维加斯南部到洛杉矶郊区库卡蒙加牧场，新铺设350公里的高铁轨道，预计时速300公里，计划2028年洛杉矶夏季奥运会之前投入运营。美国汽车保有量极高，高速公路四通八达大多免费或者收费极低；土地私有制导致征地拆迁非常困难，容易受到当地政府的抵制。
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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