猫眼电影官微消息，据猫眼专业版数据，电影《八角笼中》上映24天，总票房破20亿，成为中国影史第31部票房破20亿电影。
7月29日11时，2023年暑期档总票房（含预售）破120亿，《消失的她》《八角笼中》《长安三万里》分列暑期档票房前三。
此前，《八角笼中》导演、主演王宝强坦言，自己拍摄时该给特写就给特写，不该给特写的就是背影、别露脸”。透过这种用背身”呈现多面人性的手法，王宝强希望表现网暴的可怕。
不能为了找存在感当键盘侠去毁掉一个善良的人，希望电影不仅是励志、给人能量的，更多让人看完之后（学到）做人还是要善良一点。”
《八角笼中》是由王宝强执导，七七、王宝强编剧，王宝强导演，王宝强、陈永胜、史彭元领衔主演，王迅、张祎曈、马虎、周德柏文主演，肖央、李晨特别友情出演的电影，于2023年7月6日在中国内地上映。
该片根据真实事件改编，讲述了向腾辉带领一群孩子突出命运重围，探寻人生出路的故事。
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在这个快得让人喘不过气的时代，年轻人啊，真的挺需要个“搭子”。既是生活中的伙伴，也是情感上的寄托。当贝闺蜜机的出现，是给予我们生活最贴心的伙伴。
背靠腾讯、广汽，如祺出行会是网约车第一股吗?2024年，在国内叫一辆网约车，你有多少种选择?绝大多数人想到的都是滴滴，或者是去高德、美团等聚合打车平台，“召唤”那些来自叫不上名字平台的网约车，但对于究竟有多少种选择一无所知。截至2023年底，全国共有337家“持牌”的网约车公司，它们都拿到了交通运输部颁发的网约车平台经营许可。放到整个网约车行业来看�
Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛自启动之日便“未战先热”，高校学生的电竞热情被一夜之间点燃，赛事报名火爆，最终参赛队伍达109支，直接参赛人员545人，战队和人数远超预期。2024年3月27日，Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛—城市晋级赛正式拉开帷幕。各城市八强战队还将展开激烈角逐赛，向城市2强进击，勇闯城市决赛。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:Stability AI在最新的Stable LM2模型更新中，宣布将参数增至120亿，以提升性能与可访问性。该更新为用户提供了更强大、更精确的文本内容生成能力。Stability AI指出，该模型在特定基准测试下表现优异，超过了Llama270B等更大型模型。新的Stable LM212B模型包括基础版本和经过指导调整的变体，旨在增强七种语言（英语、西班牙语、德语、意大利语、法�
据猫眼专业版数据，电影《热辣滚烫》4月10日结束公映，累计总票房34.60亿，夺得2024年春节档票房冠军、观影人次冠军，打破中国影史春节档剧情片档期票房纪录。《热辣滚烫》的全球累计总票房是4.97亿美元，位列全球年度票房榜亚军，仅次于好莱坞大制作电影《沙丘2》。据国内的线上视频平台所显示，电影《热辣滚烫》将于今年4月19日上线。
在第27届哈佛中国论坛上，周鸿祎开玩笑地调侃了雷军的英语水平。他表示自己选择用中文演讲，因为相较于雷军的英语水平，他的水平稍微高一点，开玩笑地说自己的英文只比雷军说的Areyouok，thankyou”略好一些。在小米SU7发布后，他连续发表评论表示要向小米学习，并对自己投资的哪吒汽车表示遗憾，觉得虽然有好车但却不会宣传。
今年清明档从4月4日开始，至4月6日结束，共有三天。截止今天21时，2024清明节票房破3.53亿，超过2021年清明档首日票房，创影史新高。《草木人间》由顾晓刚执导，吴磊、蒋勤勤、陈建斌、王佳佳主演，电影围绕家庭情感缔连展开，覆以犯罪等剧情元素，以当下社会现实主义题材，尝试转译中国古典传说《目莲救母》。
近日，一则引发广泛关注的网络短视频在火车卧铺车厢内流传开来。视一位阿姨对着在下铺挂帘子的年轻人进行拍摄，并声称不让一位70岁的老人坐下，呼吁网友评评理”。让边界更清晰一点，减少乘客之间的争端，这应该是公共交通改进的方向。
网络上流传的一段视频引起了广大网友的关注和讨论。一名消费者公开吐槽位于宁夏吴忠的一家羊杂碎店，指出该店一盘凉拌黄瓜的价格高达16元，但黄瓜的份量却仅有盘子中央的一小部分，令人大跌眼镜。也提醒了消费者在面对不合理价格或质量问题时，要敢于维权，积极维护自身合法权益。
大数据公司Databricks最近发布了一款名为DBRX的MoE大模型，引发了开源社区的热议。DBRX在基准测试中击败了Grok-1、Mixtral等开源模型，成为了新的开源之王。根据Databricks公布的协议，基于DBRX打造的产品，如果月活超过7亿，就必须另行向Databricks提交申请。
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。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
