9月13日消息，特斯拉CEO埃隆马斯克曾让他的前女友、女演员海后”艾梅柏希尔德为他打扮成《守望先锋》游戏中的角色天使。
对此网友们纷纷表示：还得是你，老马”、城会玩”、有钱人的生活”。
这一消息来自于美国传记作家沃尔特艾萨克森的新书《埃隆马斯克》，这本书深入探讨了这位企业家的多方面生活，经常把他描述成一个游走于创新和古怪之间的大男孩”。
艾萨克森的描述为读者提供了一个关于马斯克的亲密视角，他曾跟随这位首席执行官两年，揭示了之前未公开的细节，包括他浪漫史中相当奇特的一章。
书中还写到，马斯克提出这个要求的原因，艾梅柏让他想起了《守望先锋》中的角色天使”，而艾梅柏则花费了两个月的时间来设计和委托制造一套从头到脚的天使”cosplay服装。不过，在此之后不久，马斯克和艾梅柏就分手了。
此外，马斯克已和3名不同女性生了10个孩子，他一直主张多生孩子，这么做是尽己所能帮助应对人口不足的危机，崩溃的出生率是迄今为止文明面临的最大危险。
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近日一位中国网友询问特斯拉FSD何时进入中国市场。该车主表示期待特斯拉FSD早日在中国上市，并关注HW3.0系统的进展以及新的倒车辅助功能何时能够推送给中国的特斯拉HW3.0车主。以新款特斯拉Model3为例，选装FSD需花费6.4万元，选装后可实现识别交通信号灯和停车标志并做出反应，在城市街道中自动辅助驾驶等功能。
在2024年4月28日的清晨，云南昭通的一则视频在网络上引发了广大网友的深切关注。这段视频以一种无比感人的方式，展示了一位爷爷在临终前通过监控设备向孙女告别的瞬间。魏女士表示，她希望这段视频能够唤起更多人对身边亲人的珍惜和关爱，不要等到失去后才留下无尽的遗憾。
4月5日，河北邢台一女子发布视频，对某景区厕所的设计表达了强烈的不满，形容其为“门当户对”，觉得十分尴尬。从视频中可以看到，这个景区的男女厕所并非传统的分开设计是共用同一空间，面对面排列，中间没有设置任何隔板。景区在设计公共设施时应该更加注重人性化，尊重使用者的隐私。
4月20日消息，话题孙艺洲真的COS吕布了”引发网友关注。今天，演员孙艺洲发布了自己COS吕布的照片，他身穿铠甲，手持方天画戟，引得众人纷纷称赞他是明星COS天花板”。此前，《王者荣耀》发起了明星扮装”活动，孙艺洲成为了网民心目中最具吕布气质的选择。面对大家的热切期待，孙艺洲毫不犹豫地答应了。据了解，吕布是腾讯手游《王者荣耀》中的无蓝战士型英雄角色，原型是东汉末年名将吕布。吕布最初被定位为战士，在几次版本更新后，吕布的定位被调整为战士和坦克双重定位，吕布既能抗伤又能输出，具备减速、控制、回复等多种技能，还能
直播行业的乱象频发，甚至有人胆大妄为地直播酒驾，令人震惊。一名女子在直播中展示了自己在车内连续饮用3瓶酒后驾驶的场景，这一行为立即被警觉的网友举报。酒后驾驶是一种非常危险的行为，不仅对驾驶者自身的安全构成威胁，也极大地危害了公共安全。
快科技4月19日消息，近日演员王星辰COS了《斗破苍穹》中备受喜爱的角色美杜莎。她身穿和动漫中角色类似的装扮，叫着萧炎哥哥”，我和萧萧（肚中宝宝）在游戏里等你。”据悉，王星辰在热门游戏《完蛋！我被美女包围了！》中饰演林乐青（浩浩妈）为人熟知，凭借其出众的身材赢得了众多玩家的青睐。有意思的是，在腾讯动漫《斗破苍穹》中，改编了美杜莎怀孕的桥段，曾经引发不少观众的吐槽。王星辰此次以怀孕形象COS美杜莎，为这一角色增添了新的魅力，同时也为动漫中的情节带来了一种独特的补充。
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网络上掀起了一阵热潮，起因是一位来自云南的阿姨在健身房锻炼的视频迅速传播开来。这位阿姨之所以引起了广大网友的热烈讨论，是因为她那令人惊艳的体态和身材。只要我们愿意付出努力，坚持锻炼，就能够保持年轻和活力，让生活更加精彩。
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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。
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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。
