8月24日，日本正式启动核污染水排海，影响深远而且立刻显现，尤其是对渔业海鲜市场的冲击。
据媒体报道，24日当天，韩国釜山最著名的海鲜市场札嘎其市场，以及以生鱼片餐厅众多而闻名的民乐生鱼片城，几乎都空无一人。
另外，济州岛南部的东门鱼市场也门可罗雀。
一个做了20多年海鲜生意的商家表示，以前最不景气的时候，海鲜市场也很繁忙，新冠疫情期间都不像现在这样空荡荡的。
一位渔民直言，一想到要去海鲜拍卖会就觉得很沮丧，不知道该怎么继续下去。
在韩国，黄尾鱼的价格已经跌了超过一半，韩国人非常青睐的鲭鱼的也便宜了一两成。
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东京电力公司宣布，将于4月19日上午启动福岛核污染水第五轮排海，即2024财年首轮排海。福岛第一核电站仍在产生新的核污染水，因此核污染水储量与上一次排海之前相比仅减少约19000吨，仅占整体量的1%。对于排海这件事，日本东电称表示，排海后水很安全，不过你信吗？
作为家电业出海品牌第一的海尔智家，凭借对全球市场的深入洞察，正不断推出差异化创新产品，满足用户需求，填补市场空缺。当地时间3月19日，海尔日本召开新品发布会，推出9kg滚筒干衣机FUWATO和12kg滚筒洗衣机AITO两款新品，并首次提出滚筒洗烘配套解决方案，进一步丰富旗下产品阵容，优化用户体验。作为家电业出海第一品牌，未来，海尔智家将继续深入洞悉用户需求，持续落实三位一体本土化战略，推出更多优质产品回应用户期待，并不断探索新的发展方向，为品牌的全球化发展创造更多的可能。
快科技4月23日消息，小米汽车今日举办投资者大会，雷军向投资者分享了小米SU7的最新进展，以及小米汽车的发展规划。谈到小米SU7毛利率时，雷军表示：我真的特别感谢供应商，他们从第一天起，就相信小米汽车能成，给了我们非常好的成本和支持，我预计大概毛利率会在5-10%。”今天很多人都拆过小米的车，都知道这个绝对没有吹牛，绝大部分供应商都是BBA（奔驰、宝马、奥迪）的供应商。用这么贵的供应商和这么贵的零部件，其实毛利率就不会很高，所以他特别感谢供应商，能够给出非常好的成本和支持。对于小米汽车的业务部署，雷军称，未来三?
近两年日本近海海面水温持续创最高纪录。受海水升温影响，东京湾生态系不断出现奇异景象”。冰川消失将使海平面上升约11.5厘米，这意味着全球有超过一千万人将生活在海水涨潮线以下。
4月6日，日本电视台报道指出，近两年来，日本近海的水温持续攀升，创下了新的最高纪录。这一变化对东京湾的生态系统产生了深远的影响，引发了诸多“奇异景象”。日本近海水温的升高正在对东京湾的生态系统产生深远的影响，不仅改变了珊瑚礁的生长情况，也影响了鱼类的种类和数量，给当地的渔业带来了新的挑战。
在经历了长达八年的负利率政策后，日本央行于3月19日宣布了自2007年以来的首次加息，将基准利率从-0.1%上调至0-0.1%。这一决策标志着日本央行货币政策的重大转变，同时也结束了其收益率曲线控制框架，不再提及0%的日本10年期国债收益率目标，并取消了对日股ETF和REIT的购买计划。随着日本央行逐步回归正常的货币政策，全球投资者将需要重新评估其资产配置和风险管理策略，以适应这一新的金融环境。
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。
一则关于女子在租住民宿发现多个隐藏空间的视频引发了国内多家媒体的关注。这位女士在入住民宿时，意外发现卧室里的镜子竟然隐藏着一个空间，足以容纳一人。消费者在挑选民宿时，不应仅依赖平台上的美照应结合以往消费者的真实图片和评论，做出更为明智的选择，避免陷入不必要的麻烦。
快科技4月5日消息，小米汽车官方日前再次更新了网友们集中提出的问题。此次汇总的问题涵盖了小米汽车金融、办理退款、临牌、质保、高速领航、AEB、小米ID等13项购车及用车等多个方面。其中，小米汽车针对小米汽车金融服务与外面机构提供的产品有什么差别进行了回复。据悉，小米汽车金融服务为小米汽车官方金融服务品牌，安全靠谱有保障。官方合作金融机构具备分期费率低、期限灵活等优点，方案多样，价格统一，可满足您的不同贷款方案需求。客户经理会在申请流程的全程提供支持，流程线上化，进件资料少，简单高效，审批快速。非官方合作?
一名女子发视频称，在租住的民宿无意中发现了多个隐藏空间。该民宿卧室里的镜子拉开后竟然有一个隐藏空间，里面可以容纳一个人。值得一提的是，鉴于部分商家利用消费者对民宿周边环境不熟悉等情况特意美化宣传图片，建议消费者不要只根据平台上商家过度修饰的美照来挑选民宿应着重参考以往消费者上传的真实图片和评论来避免踩坑”。
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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。
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