成为两个孩子的全职宝妈四年后，王双双（化名）决定回归职场，重新赚钱。王双双生于1986年，2007年大学毕业后，在吉林长春的一家公司做了十余年的财务工作。2019年，随着第二个孩子的降生，她辞掉工作，回家带娃。她很快发现，日复一日的照顾孩子和家庭，让自己的生活空间变得逼仄
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12-20
近日，苏州某公园惊现爬行锻炼大军”，手脚着地，腰背弓起，贴地面爬行。有网友评论，这些爬行动作难度不低且整齐划一，老年人精神抖擞。健身者应重视保护腕关节腰椎和膝盖不适合承受过大压力的人群，最好避免选择爬行健身。
在这个人人是探店博主的时代，中腰部探店博主陷入到极度内卷之中。2018年，抖音成立POI团队开始探索“本地生活”赛道，两年后，抖音建立本地探店达人体系，达人探店视频开始风靡短视频平台。对于探店博主来说，借助快手、小红书、支付宝平台级活动和流量分成的双重价值，是全新的机会。
快科技4月1日消息，吉利副总裁杨学良今日发帖显示，他前往杭州萧山银泰小米汽车门店，去看了小米SU7。杨学良称，萧山银泰这家店目前人不多，随时可以看车。虽然在车型布局方面，两家品牌多有市场竞争，但对于小米汽车的入局，吉利系普遍表现出开放、欢迎的态度。前段时间，吉利系的极氪、银河等新车型，定价非常之卷，且在宣发方面，与小米汽车的火药味很浓。有媒体爆料称，是小米汽车从吉利挖走了不少核心人员，吉利对此很是介意，所以通过新车竞争来反击小米汽车。对此，杨学良予以否定并表示，大家别这么制造对立，还是要团结一致向前?
一位95后的重庆宝妈林静为了给患有先天性心脏病的儿子攒钱做手术在璧山区中兴小学门口摆摊。林静在2014年生下儿子淼淼后发现他患有心脏病，第二次手术需要二十余万元的费用。尽管收入还离二十万的手术费有很长距离，但林静一家四口充满希望，孩子淼淼也帮忙摊位，展现出成熟和责任感。
小米SU7已于昨日晚间上市，但小米SU7在网上的热度丝毫未减，流量甚至外溢给了其它品牌。有网友发现，多个保时捷汽车的直播间，涌入了大量米粉”，这些网友齐刷小米汽车，并询问主播一些小米汽车相关的问题。需要提醒网友的是，在其它品牌直播间发布对比小米SU7的言论无伤大雅，但若是影响其它品牌正常直播的话，就有些不够文明了，网友在调侃玩梗之余，尽量不要影响其它企业员工的工作。
小米SU7发布后，其受关注程度异常高涨，甚至连竞争对手的直播间都被淹没”。不少网友涌入保时捷、领克、极氪、比亚迪、吉利等汽车品牌的直播间，疯狂刷着小米SU7”的弹幕。刷小米SU7的弹幕和送小米的礼物是对该品牌产品的支持和喜爱，是对品牌价值的认同和宣传。
3月29日消息，近日，小米竞品哪吒汽车直播间涌入大量米粉，直播间弹幕狂刷小米SU7。弹幕上网友刷屏表示像小米汽车，主播回复网友表示：哪里像，接近5米的车长，接近3米的轴距，接近2米的车宽外加风火轮。”当看见网友在直播间刷屏我爱小米时，主播破大防重复大喊：我爱哪吒！我爱哪吒！这里是哪吒汽车直播间！”近日，哪吒汽车的投资人周鸿祎直言批评哪吒汽车老�
甘肃天水麻辣烫火了，美食探店博主们都坐不住了。尝遍全国美食的UP主“盗月社食遇记”也没能禁得起诱惑，连发两条视频大快朵颐;更有探店博主向我们表示，“现在天水麻辣烫店内一半食客都是举着摄像机的同行”。毕竟在内容领域，踩中平台的上升期，才有机会吃到第一波红利。
网络上流传了一段令人震惊的视频，内容显示福州一名新生儿被月嫂强行灌奶并扇巴掌。该视频迅速引发了广泛关注和讨论。陈女士表示，她正在寻找发布视频的人，并计划采取进一步行动来维护自己的权益。
快科技3月13日消息，小米创办人雷军表示，小米SU7官宣后，预约到店人数一天之内增加了10多万人。小米集团王化表示，10万多人这个数字是什么概念？我们第一批的门店只有29个城市59家门店，平均下来每个门店要接待的预约品鉴人数就达到了1695人。真替门店的同学们捏了一把汗，这对他们来说是一场大考，可能销冠也没见过这阵仗。这说明，小米SU7不仅引发了极高的关注度�
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。
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