近日，网红狗头萝莉在微博上发出了一篇长文，针对网上关于她穿衣风格的争议进行了回应。
狗头萝莉表示，她的穿衣风格是自己的选择，不需要别人的指责和评判，也不会因为别人的言论而改变自己。
她还提醒网友们，网络世界有真有假，不要轻信一些不实的信息，等到她真正露出原形的时候再来骂她吧。
今年5月，狗头萝莉曾晒出摊位招牌煎饼狗子”和食品价格表包含鸡蛋、煎饼、生菜的煎饼果子7元一份。
按照狗头萝莉之前的说法，自己现在一天大约能够赚到400多元，卖一个煎饼，才赚三元钱的客单价。
对于之前网友的举报，狗头萝莉好像并不太担心，其还表示:被举报了继续走呗。” 她在视频中与关注者们分享称:我不相信偌大的中国，容不下一个穿着好看的老姑娘去街头摊煎饼。”
（举报）
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网传一网红骑手在驾驶摩托车穿行隧道时遇险，重庆警方表示：事故属实，驾驶人已不幸离世。事故行车记录仪显示，在9月15日下午，该骑手在快车道超车驶入重庆市区某隧道内，随后翻倒在地。在此也提醒各位摩托车主，骑行时一定要将护具佩戴齐全，不超速，不危险驾驶，毕竟生命只有一次骑摩托的时间还可以很长。
不知道从什么时候开始，摩托车开始在视频平台上跟流量挂钩了，不少人也因此丧命。9月18日消息，网友安安和小娇妻，安若松，庄幕卿，皖小晨，阿亮，小鱼爱吃鱼，摇曳微风等因为摩托车丧命还记忆犹新，现在机车网红圈传出噩耗，一位女网红去重庆参加摩博会时不幸发生车祸，年龄才20左右，目前曝光了车祸现场画面，十分惨烈。据男友小谢证实，发生车祸的女网友名叫
近日，苹果官网AppleWatchSpecialist专家一对一选购页面的一张客服人员的图片，引发中国网友争议，在网络上引起了不小的讨论。有网友表示，这名客服不但眯眯眼留着小辫子，造型看起来与我国清朝时期国人留的辫子很相似，有歧视国人的嫌疑。这张图片并非仅在苹果的中国官网存在，美国、日本、韩国等国家的苹果官网使用的是同一张照片，并非针对中国地区的歧视。
为了规范道路交通环境，一些地方出台了举报交通违章有奖的举措，但一分钟能靠举报赚3000元，你敢信吗？一名博主在短视频平台发布视频称：高速公路堵车堵得好啊，一分钟不到挣了3000元！湖南衡阳就出台了随后拍有奖举报”的政策，举报的车辆占用应急车道行为，一般奖励30元起，月度累计金额不超过1500元。
理想汽车官方微博今日发布《揭秘理想汽车的增程式技术，从饱受争议到靠它卖爆》的文章。文中详细阐述了，增程式动力对于当前国内新能源汽车环境的实际意义。未来的日子，我们继续一起创造移动的家，创造幸福的家”。
一位网友在社交媒体上发布了一篇帖子，质疑海底捞是否歧视带着玩偶娃娃的顾客。该网友和朋友一起到海底捞就餐，带着各自的玩偶娃娃。对于就餐结束后是否会送顾客小零食的问题，客服表示不同门店可能情况会不一样，有的会主动为顾客餐后送伴手小零食有的需要顾客跟服务员说一声，都是可以获赠小零食的。
四川广安一位韩姓同学最近收到浙江大学的保研复试通知，结果手滑误点了拒绝选项，差点酿成大祸。韩同学当时就大脑一片空白，非常绝望，以为三年的努力都白费了。研招网提醒广大学生，要认真浏览网站页面，谨慎操作，避免给自己造成不必要的损失。
家人们，快来买啊~”原价6888的手机只需888元，这种福利简直形同天上掉馅饼，当部分人还在为主播的让利”感激涕零时，人家怕是已经乐得合不拢嘴了。拥有2000多万粉丝的网红刘大美人在直播间卖手机时，声称该手机市场价为6888元，她自己补钱发福利回馈粉丝，按888元的价格卖给粉丝，瞬间卖掉了4万多部。网友：牢记一句话，贪小便宜吃大亏；真以为主播会用爱发电啊，嘴上都是仁义，心里都是生意；建议有关部分严打这种坑害消费者的主播，罚款封号以儆效尤。
凤凰网科技讯9月18日，近日，有网友发现，苹果官网AppleWatchSpecialist专家一对一选购页面的一张客服人员的图片涉嫌辱华。该消息曝光后在网络上引起了不小的讨论。广大国人不应沉浸在过去的经验和悲情中，在捍卫民族尊严，抵制明显的恶意挑衅的同时，也要让理性占上风，倡导实事求是，不应让最激烈的态度必然占上风，要允许各种分析和判断的存在，互相都不要扣帽子。
短视频的尽头就是带货？一则#挖呀挖黄老师开启直播带货#的话题登上微博热搜，引起网友热议，截稿前，该话题今日阅读量已达2.3亿次。值得注意的是，针对此前直播打赏获得200万收入的说法，黄老师”予以否认，表示直播确实收过一些打赏，但没有网友说的过百万、过千万自己也没有接过广告，也没有跟公司有商务合作。
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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。
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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。
