9月15日消息，据媒体报道，一种新型游戏正在年轻人的世界里走红：几十上百人聚在一起，选出猫”和老鼠”，集体打开手机共享位置，然后上演一场你找我藏、你追我跑的躲猫猫”游戏。
从年初开始，这种崭新的游戏方式在一些大学校园内流行开来，如今已悄然席卷全国各大城市。据不完全统计，北上广深蓉渝苏杭等超过50座城市，出现了相应躲猫猫”社群和线下活动。
一位参与者表示，这项游戏结合经典的捉迷藏与微信共享实时定位的功能，同学们可在躲藏、追逐过程中得到身体锻炼和紧张刺激、开心愉悦的体验，是一项兼具运动性和交友性的活动。
对于大学生来说，这不仅是一种追忆童年的游戏，更是一种缓解压力的好方法。让我们一起走出宿舍，感受生命的热情。
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在陕西西安，一女子向@西安公安新城分局幸福中路派出所发出求助，她焦虑地表示，自己10岁的儿子前一天下午和同学在社区玩耍后，迟迟未归家。儿子依然不见踪影，女子焦急万分，只好向警方求助。这场搜救行动虽然艰辛，但幸运的是，最终有了圆满的结局。
近年来，随着健康意识的不断提升，大家不再盲目追求快速的减肥效果，更倾向于通过健康的方式控制体重、瘦身塑性，健康瘦身行业迎来高速发展热潮。西米优凭借十数载的行业深耕经验，站在了赛道前沿。即将上线的3.0版本，就是西米优对于健康瘦身行业的又一次深度思考。升级背后，是创新的坚持创新是品牌发展的第 一动力。19年来，西米优从踏入减肥赛道开始，坚持�
生命体征维持餐”近日登上网络热搜，引起网友关注热议。生命体征维持餐”主要来源于欧美，是一种以冷、素、量少为特点的饮食方式。生命体征维持餐”中的生食、冷食也会导致维生素缺乏，一些维生素在热加工后更容易被吸收，此类生食会导致维生素难以被人体吸收。
“开封王婆”之后，抖音再迎一位爆火出圈的网红。他因一首diss新说唱评委的歌曲出圈，其中一句“我要diss你”的歌词被广大网友造成热梗“我要迪士尼”，拍摄歌曲MV的地方被无数网友排队打卡，带来了一场线上线下同时进行的“人造狂欢”。“诺米现象”也会消失在短视频迅速更迭的流量江湖里。
一种名为“生命体征维持餐”的饮食方式在追求健康生活的人群中逐渐走红。这种饮食方式以其简便、低热量和营养均衡的特点受到欢迎。正确的饮食习惯和生活方式对于维持良好的身体健康和生命体征至关重要。
云南一位63岁的阿姨真真，近期因她苗条的身材和年轻的容貌在网络上引起了广泛关注。这一切都源于她坚持不懈的健身习惯，已经持续了整整八年。我们也应该尊重每个人的努力和付出，不要随意盗用他人的成果，更不应该编造虚假故事来误导他人。
最近，河南开封的相亲节目王婆说媒”大红大紫，其超高的成功率堪称现实版月老，但是人红是非多，除了各种网红、主播、媒体跑去蹭流量有不怀好意的人登台。3月30日，男子刘某突然冲上王婆说媒”舞台，对一名四川女子称愿意辞掉在郑州的工作去四川互留了微信，迅速走红网络，引来大量网友点赞。自己不是刻意炒作，没有剧本策划，王婆并不知情。
微软亚洲研究院近期推出了一款革命性的人工智能工具VASA-1，这一工具的推出引起了业界和公众的广泛关注。VASA-1的独特之处在于，它能够将静态图像或绘画与音频文件结合，生成具有动态面部表情和头部动作的面孔。但令人惊讶的是，这一工具不仅适用于真实面孔的训练可以应用于艺术照片，如《蒙娜丽莎》等。
一种新型防晒装备叫做“脸基尼”，受到了消费者的青睐。在义乌国际商贸城，一家店铺一天能够卖出4到5万件“脸基尼”，排单量已经排到了5月底。商家还会在产品中配备紫外线标识卡，让消费者更直观地感受到产品的防晒效果。
在北京大学运动会上，一款名为“机器人太奶”的机器人因其魔性搞笑的表现迅速走红网络。这款机器人以其独特的互动方式和幽默感吸引了众多关注。它的出色表现和趣味互动方式无疑为人工智能技术的发展增添了一份生动和趣味。
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。
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