近日，京津冀地区遭遇强降雨，引发洪涝灾害，不少快递也被暴雨冲走。这种情况下，快递公司会不会赔偿呢？
对此，有媒体询问了几家主要快递公司的客服。
顺丰：
如果物品价值较高，建议选择保价。
没有保价的话，结合运费的比例进行赔付。
邮政：
如果是物流公司的原因造成邮件受损，会给予赔偿。
没有保价的，邮件实际丢失或全部损坏，按照商品价值金额赔偿，部分损失或短少，按照实际损失价值赔偿。
对于特快，最高赔偿不超过所付资费的6倍，同时退还邮资。
中通：
客服负责登记，没有处理权限，具体后续怎么处理不清楚。
申通：
有赔偿制度，确实损坏肯定会赔，具体赔偿金额取决于损坏情况，比如内件损、外包装损坏、全部损坏。
如果全部损坏，由派遣网点理赔。
圆通：
保价物品保丢不保损。
对于丢件理赔，按照物品实际支付金额理赔。
韵达：
客服会帮助上报，后续有工作人员联系沟通。
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12-20
国内民营商业火箭公司箭元科技”近期与淘宝，启动了一项利用低轨道可重复使用运载火箭技术运送快递包裹的研究项目。火箭快递”项目若是进展顺利，未来在淘宝下单后，有望在全球范围内实现小时达”。该公司表示，计划于近期开展首次海上溅落回收飞行试验，同时进行首次火箭送快递的测试。
淘宝今日针对实验性火箭快递项目做出回应，称:“许多伟大的事业，最初往往被视作笑谈。”据悉，昨日有报道称，国内知名的民营商业火箭公司“箭元科技”已经携手淘宝，共同启动了一项前沿研究项目，旨在利用低轨道可重复使用的运载火箭技术来运送快递包裹。其箭体直径达4.2米，不仅适合运送大量的中小件快递能轻松应对普通轿车及小型货车等大件货物的运输需求。
日前，《焦点访谈》曝光的快递盲盒”引起许多网友热议。在网购平台，充斥着各种各样的快递盲盒”，闲置快递按斤卖，4块钱一斤，5斤起拍”。涉事韵达速递浙江义乌北苑公司网点客服表示，退件正常是会整理好退回给商家的，有接到领导通知有这个问题，会有人过来调查。
日前，中央广播电视总台《焦点访谈》曝光快递盲盒猫腻引起网络热议。《焦点访谈》播出的《快递何以变盲盒”》报道了韵达速递义乌北苑营业网点涉嫌违法售卖退件等问题。这些货源都是来自快递公司内部，一般人拿不到，快递盲盒”是商家不来找的件，名字错的或者退货的，这些东西都是内部买去的。
据媒体报道称，近日，宁波一位名叫黄师傅的快递员因未将快递送货上门引发了六起投诉事件。黄师傅将同一收件人的六个快递放在了楼下的快递架上没有实施送货上门的服务，导致收件人投诉。中国快递协会对此作出回应称，新规并非要求必须上门投递，只要与用户协商一致即可。
国家邮政局通报2023年快递服务满意度调查和时限测试结果。在9家品牌中，顺丰继续位居快递服务公众满意度得分排名首位，这是顺丰连续第15年在国家邮政局快递服务满意度中排名第一。满意度调查采用在线调查等方式，由2023年使用快递服务的用户对受理、揽收、投递、售后和信息5个方面进行满意度评价，共获得有效样本17.5万个。
近日，在浙江台州温岭，一辆小货车因未拉手刹开启无人驾驶”模式，完全无视从其周围经过的车辆和行人，最终撞翻一辆电动车。4月1日中午，一位名叫李某的快递员驾驶小型货车在派送快递途中，将车辆停在路口未拉紧手刹便匆忙下车。根据交警部门的调查和责任认定，货车司机李某承担了此次事故的全部责任。
近日，湖北神农架景区发布了一则动物观察员职位的招聘公告，其中一条要求为身体好，遇见野人跑得快”，引发了网友的热议。对此神农架景区表示，该招聘信息属实，因为工作地点为山区，条件相对艰苦，所以要求应聘者要身体素质好，目前已经有近百人在线上报名。要求共有四点，分别是：身体好，遇见野人跑得快，在3000米海拔无高原反应；手要稳，遇见野生动物、美景、美女不会慌能拿稳手机继续拍摄；爱分享，在新媒体平台分享自己观察动物和数星星的情况；善交流，能及时回复网友评论，会玩梗。
微博热搜上出现了一则令人关注的消息——“支付宝崩了”。众多网友纷纷表示，他们的支付宝无法正常使用，包括蚂蚁能量收集等功能都受到了影响。值得欣慰的是，经过一段时间的紧急处理，已有大量网友反馈称支付宝已经恢复正常。
快科技4月26日消息，日前，法拉第未来创始人贾跃亭在抖音发视频称，早日回到自己的祖国是他最大的梦想，造车成功并还债之日，就是回国之时。在该视频评论区，郭艾伦写道：贾总我在西班牙刚起床，我昨天说完后看到很多人回应觉得不妥就自己删除了，以前那件事贾总已经跟我联系相信很快就会解决。”贾跃亭对此评论回复称：艾伦你好，感谢对我造车的关注，同时也欢迎你来美国打球时候参观试车，成为FF91的共创官。”据了解，事情起因是贾跃亭24日在社交媒体上发布了一段坐在FF91后排录制的视频，称：正是因为十几年前我来美国造车，才有能力?
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。
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