时尚总是循环的。对洞洞鞋来说，这个循环的周期是15年。最开始，洞洞鞋只是做给那些在船上活动的人穿的。后来，卡骆驰（Crocs）创始人带着第一款卡骆驰产品 Beach 在佛罗里达州的劳德代尔堡国际游艇展上登场，卖了两百对。“洞洞鞋”的传奇故事正式开始。2006年，Crocs在美上市，一
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从万物皆可卷，到万物皆可盘，如今，年轻人里又流行起万物皆可“捏”。除了我们熟知的包子有鸡蛋、小鸡、兔子、豆腐球、南瓜等不同形状，甚至还有奶茶杯捏捏乐。从生理、心理和场景入手，解决痛点，并针对客户群体选择传播渠道，发酵话题，同时跟随符合大环境下的消费趋势，如兴趣消费、溢价升值空间等，可以是新产品，也可以是旧产品的重新包装定义，或许也�
随着时代的变迁和消费观念的升级，年轻人的消费观念逐渐发生了转变。不同于过去“喜新厌旧”的消费模式，现在的年轻人开始更加理性地看待消费。对于年轻一代言，购买闲置商品不仅是一种经济实惠的选择，更是一种潮流和个性的体现。
随着新能源汽车市场的迅猛发展，消费者对于汽车选购的考量已不再局限于性价比等传统维度是更加注重时尚、智能化等因素。尤其对于年轻消费群体言，汽车已不再仅仅是满足出行的交通工具，更是具备话题属性、满足社交需求的时尚单品。我们期待问界新M5能够在市场中继续闪耀，为消费者带来更多惊喜。
一代人有一代人的《动物世界》。靠着文案诙谐、梗量十足的动物解说视频，“维C动物园”成功加入抖音、B站网友的追更名单。当创作者陷入瓶颈后，翻一下过去的爆款综艺节目，或许能找到一些选题灵感。
关于免疫细胞治疗的报道屡见不鲜。发表在专业期刊ExperimentalGerontology上的文章分析了健康老人和百岁老人的NK细胞活性分析。随着科学技术的不断进步，我们有理由相信，免疫细胞疗法将为人类的健康事业做出更大的贡献。
随着“Z世代”消费群体崛起，他们不再满足于单调乏味的国际品牌，更倾向于选择具有独特文化内涵和时尚感的国潮产品。据近期发布的《 2024 年中国国潮经济发展状况及消费行为调查报告》预测，到 2028 年，中国国潮经济市场规模将超 3 万亿元，新一代年轻人成为“国潮”忠粉主力。可以说，国潮的迅速崛起体现了“Z世代”的文化自信和文化自觉，以及对优秀传统文化的尊
河南开封一景区内的相亲栏目“王婆说媒”意外走红，被广大网友亲切地称为“接地气版《非诚勿扰》”。该栏目之所以备受瞩目，正是因为它直击当代年轻人的婚恋痛点，为他们提供了一个真实、有效的相亲平台，一定程度上解决了他们的婚恋难题。我们期待更多的地方能够涌现出更多具有特色的相亲活动，为年轻人的婚恋之路添砖加瓦。
年轻人对婚礼的态度发生了变化，开始流行起一种新的婚礼形式。他们开始选择“不早起、不接亲、无仪式”等简约婚礼形式，避免繁琐的程序和传统的排场。这种新式婚礼形式让新人更轻松愉快地享受婚礼，同时也减少了经济压力和疲劳感，传达出一种更为真实和自由的婚礼文化。
韩国年轻人如今正兴起一股将小石块视作宠物的风潮，他们不仅将小石头当作日常的陪伴，更是将其作为倾诉的对象，以此缓解工作中的孤独与倦怠。这一独特现象不仅反映了他们寻求心灵寄托的渴望，也折射出韩国年轻人面临的工作压力与疲惫感日益加剧的现实。在快节奏的现代生活中，他们寻找着各种方式来应对压力和疲惫小石块作为宠物的出现，似乎为他们提供了一个既独特又有效的解决方案。
久坐办公已成为普遍现象，据统计，现代年轻人每天“坐时”高达14小时，几乎占到一天的60%。专为久坐场景设计的人体工学椅应运生，其出色的舒适感赢得广大消费者的青睐。”正如网易严选的初心“让美好生活触手可及”一样，严选人体工学椅将为越来越多年轻人的更好人生“撑腰”。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
