2023年最后的小长假即将到来，打算自驾的车主注意了，国庆假期期间，高速免费通行费，具体时间段今天公布。
据悉，2023年中秋、国庆假期为从9月29日到10月6日，共计8天。
其中，七座以下（含七座）小型客车通行收费公路继续施行免收通行费政策，免费时段是9月29日0时到10月6日24时。
需要注意得是，在非免费时段进入高速公路，但出高速时处于免费时段，则免费通行。
在免费时段进入高速公路，但出高速公路时是非免费时段，则不属于免费通行的范围。
此外，通过人工通道驶入高速的车辆，不建议在ETC车道下高速。因没有入口信息，出口栏杆机不会抬杆，只能折返至人工车道驶出，建议各位车主尽量选择同一类型车道以免造成不必要的麻烦。
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快科技9月27日消息，明晚下班就要迎来愉快的8天长假了，你规划好去哪了吗？今年不论是铁路还是自驾都非常火爆，铁路部门预计假期发送旅客1.9亿人次，日均发送旅客1583万人次。其中，9月29日为客流最高峰，预计发送旅客超2000万人次。自驾方面，9月29也将会是高峰，交通运输部门综合出行规律、假期时长、天气情况、亚运会观赛、小客车免通等因素，对中秋、国庆假期期�
国庆、中秋假期期间，国内高速对七座及以下小客车免费，不少私家车直接从高速收费站驶进高速，即便没装ETC，也不用再停车拿卡通行，一些车道连栏杆都没放下，车辆直接快速通行。但是，需要注意的是，并非所有车道都没有收费栏杆，需要提前减速观察，以免发生误撞栏杆的尴尬事件。日前，网友上传视频显示，湖南岳阳湘阴东收费站，一辆黑色SUV驶进收费站，但是司�
一年一度的双11”还是来了。京东、天猫、苏宁都已经公布了2023年双11”时间表。苏宁将在本次双11活动中推出超级优惠，包括每满200减30、全品类换新加码以及老会员专享大额津贴券等。
9月20日-22日，由中国仿真学会、中国指挥与控制学会和北京理工大学共同主办的“2023第二届世界元宇宙大会”在上海隆重举行。智汇云舟作为探索元宇宙前沿科技的优秀企业代表受邀参会，并携视频孪生技术与产品在特装展区惊艳亮相。智汇云舟将继续致力于视频孪生技术的研发和应用，不断推出新的技术与产品，助力元宇宙产业创新发展。
2023王者荣耀挑战者杯即将在10月13日正式开赛，此次大赛将持续近一个月的时间，来自四个赛道共16支队伍参赛，下面就给大家带来2023王者荣耀挑杯直播地址和赛程详细安排情况。2023王者荣耀挑战者杯直播地址:虎牙直播:搜索KPL进入KPL直播间观赛斗鱼直播:搜索王者赛事直播间观赛B站直播:搜索王者荣耀挑战者杯即可找到直播间2023王者荣耀挑战者杯赛程安排:瑞士轮阶段:10月13日-1
今年以来，不少头部主播或翻车或声量减小。他们的共同点在于，原本是站在消费者一边的主播，在享受信任红利后，转头站到了消费者的对立面。在这些主播中，打假博主是将信任红利运用到极致的一批人。他们往往因为一次打假一战成名，又会因为一次“失误”一朝跌落神坛。曾经因为揭露三亚海鲜市场缺斤少两而走红的“铁头惩恶扬善”（下称铁头），就是近期一位有�
2023社交还有新故事，微信巨头位置坐得还稳吗?不久前，Meta推出社交平台Threads、微信种草社区“小绿书”开启内测，字节跳动推出了海外生活方式社区Lemon8。社交赛道为何再度火热，似乎没有终局?简单来说，过去几年，社交赛道一度遭遇增长困境——传统的IM和“左划右划”的陌生人社交早已无法获取和留住用户，面向大众的兴趣社区也逐渐遭遇流量天花板。AIGC的出现，似乎
中秋国庆假期正式进入倒计时，不少小伙伴都选择了开车回家，但是，为了确保长途驾驶的安全，你知道如何对车辆进行出发前的检查吗？燃油系统：出发前应提前了解总里程以及沿途的加油站，保证油量的充足，并对燃油滤清器进行检查，如有问题，应当及时更换。随着新能源汽车的普及，广大电动车主在出发前一定要规划好路线，避免车辆亏点，发生趴窝。
这个国庆假期人有多么多，票有多难抢，高速有多堵想必不少经历过的人都有感触，为了顺利回家，有人选择骑上自行车。9月28日在广东肇庆，邵同学由于没有抢到假期回家的高铁票，叫的顺风车也被取消了，加上路上太堵，不想让父母开车来接，于是便决定从肇庆骑车返回在深圳的家。不过也需要提醒大家，长距离骑行并不是件容易的事，需要你有足够的体力，充足的规划，日常生活中还是要加强锻炼，这样在实施计划时才能有足够的基础，不然盲目跟风，有可能对自己造成伤害。
中兴通讯出席由工业和信息化部、宁夏回族自治区人民政府共同在银川举办的2023中国算力大会，并亮相了中兴服务器及存储产品，其中包括服务器、GPU服务器、液冷服务器以及高端全闪磁阵等一系列的新一代算力基础设施。算力作为数字经济快速发展的核心生产力，正推动着千行百业数字化转型。中兴通讯作为“数字经济筑路者”，在未来将持续加大投入创新研发，为合作伙伴与客户带来更稳定、更安全、更可靠的中兴服务器以及存储产品，赋能千行百业，筑路数字经济，全力助推数字经济时代的高质量可持续发展。
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。
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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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