站长之家（ChinaZ.com）9月26日 消息:今日，腾讯游戏发布《2023年中秋及国庆节假期前后未成年人游戏限玩的通知》称，结合国家新闻出版署《关于进一步严格管理 切实防止未成年人沉迷网络游戏的通知》与实际放假调休安排，2023年中秋及国庆节假期前后，腾讯游戏旗下在中国大陆地区运营的网络游戏面向未成年人的游戏限玩执行如下:
未成年人限玩:
9月29日（中秋节假期）
9月30日-10月6日（国庆节假期）
腾讯游戏表示，以上每日的20时至21时之间，未成年人可登录游戏。其余工作日，以及调休上班的10月7日（周六）和10月8日(周天)，均为禁玩时段。
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腾讯云
12-20
腾讯游戏已正式发布了关于2024年劳动节假期未成年人游戏限玩时间的通知，为切实保护未成年人的身心健康，防止其沉迷网络游戏，特制定以下限玩日历。根据《关于进一步严格管理切实防止未成年人沉迷网络游戏的通知》精神，结合2024年劳动节假期的实际调休安排，中国大陆地区运营的腾讯网络游戏将对未成年人实施以下限玩措施:在以下特定时间段内，未成年人可以登录游戏，享受短暂的娱乐时光:4月26日至27日，每日的20时至21时;5月1日至5日，每日的20时至21时;5月10日，20时至21时;5月12日，20时至21时。腾讯游戏呼吁广大家长和社会各界共同关注未成年人的健康成长，合理安排他们的学习和娱乐时间，共同营造一个健康、和谐的网络环境。
网易游戏、腾讯游戏等厂商今日公布了五一劳动节假期未成年人游戏限时的通知。未成年人仅可4月26日、27日、5月1-5日、5月10日、12日内的20时至21时游玩游戏。网络游戏企业不得以任何形式向未成年人提供游戏服需要注意的是，这些限制也都只是辅助手段，真正想要做到对未成年人玩游戏的阉割管理是需要家长持续的监督和教育。
在即将到来的清明节假期，网易游戏根据国家新闻出版署的相关规定，对未成年人的游戏时间进行了合理安排。未成年人将有机会在特定时间段内体验游戏。网易游戏呼吁广大家长和未成年人，合理安排游戏时间，注意身心健康，享受一个愉快充实的假期。
作为受到许多未成年人喜爱的国民级手游，《蛋仔派对》坚决贯彻国家相关法律规定，为未成年人提供正能量与积极向上的游戏内容。《蛋仔派对》坚持保障未成年人的网络安全，力求杜绝网络诈骗，不理性消费充值，沉迷游戏时间过长，冒充大人身份进行游戏等情况发生。为更好地保证未成年人玩家健康进行游戏，网易特意推出了“网易家长关爱平台”，家长在这一平台中�
在数字时代，未成年人的网络安全和理性消费意识尤为重要。作为一款深受广大未成年人喜爱的游戏，网易《蛋仔派对》不仅为未成年用户提供丰富多彩的娱乐体验，更恪守社会责任，积极引导和教育年轻玩家建立正确的网络行为习惯，在今年三月份，设置了首个“蛋仔守护月”。长期以来，网易《蛋仔派对》在加强未成年人的反诈工作的同时，针对未成年用户的充值消费问�
凭借着萌趣的人物形象和轻松的游戏方式，《蛋仔派对》成功成为未成年人钟爱的游戏之一。如何为未成年人提供更优质的游戏内容、更全面的健康守护，是《蛋仔派对》长久以来思考并为之努力的问题，并且如今已经有了不少成果。在大人眼里小小的事情，或许就是孩子们大大的心愿。《蛋仔派对》主动倾听孩子们的心声，将他们的愿望融入游戏地图之中，让更多人前往这�
在当今数字化时代，网络已经成为孩子们日常生活中不可或缺的一部分，未成年人的网络安全是社会各界共同关注的焦点。在清朗网络的势头之下，作为一款有温度的国民级热门游戏，网易《蛋仔派对》主动承担社会责任，始终把陪伴未成年人健康成长放在首位，与社会各界共同守护未成年人的网络安全。一直以来，《蛋仔派对》携手多方筑牢网络安全防线，集结通讯领域机�
未成年人正处于对世界好奇的懵懂阶段，如同《蛋仔派对》这般轻松有趣又画风可爱的游戏能俘获他们的心，但一些不法分子挖出的陷阱也会让他们掉进深渊。因此《蛋仔派对》在登录游戏时就设置了严格的实名登记，从源头把控未成年人账号，对其进行针对性的保护。不只如此，不论是游戏内外，《蛋仔派对》都做出了更多措施来为未成年人筑牢保护壁垒。在刚刚过去的三�
为切实做好未成年人的反诈教育工作，《蛋仔派对》在今年三月份推出了首个“蛋仔守护月”活动，联合九大权威机构，并在线上线下双管齐下，全方位发力，针对未成年玩家推出各项反诈宣传活动，多措并举守护未成年人的网络安全。游戏不仅是孩子休闲娱乐的方式之一，也是一种面向广泛、交流快捷的传讯媒介，《蛋仔派对》勇于承担社会责任，将面向低龄受众的休闲游戏化身为寓教于乐的反诈场所，以孩子们喜闻乐见的方式进行反诈教育，在潜移默化之中提升了孩子们反诈知识与素养。，关于未成年反诈这件事，社会各界有目共睹，《蛋仔派对》一直走路上!我们也期待着在未来，社会上能涌现出更多像《蛋仔派对》这样有担当、有温度的品牌，共同推动未成年人保护工作，构建和谐、绿色的网络安全环境。
在数字化时代，网络安全教育对于未成年人的成长至关重要。网易《蛋仔派对》始终将未成年人的安全放在首位，为了进一步加强未成年人的网络安全意识和反诈能力，特别推出了“蛋仔守护月”活动，全方位护航未成年人的网络成长之路。“蛋仔守护月”期间，《蛋仔派对》游戏内举办了一系列反诈主题活动，联合北京市委网信办、上海网警、广州市公安局、上海市通信管�
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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。
