在寒冷的冬天，烤栗子是一道令人垂涎的美食。然而，一位青岛的女士在最近的一次烤栗子体验中却经历了意外事件。她们在集市上购买了栗子，但发现栗子不够酥脆，难以剥离。为了改善口感，她们决定将栗子放入烤箱再次加热，但没想到事情会发展成这样。
当路女士尝试吃一个经过加热的栗子时，突然栗子爆炸了，导致她嘴里起了一个泡，剧痛难忍。她的丈夫感到非常后怕，认为情况再严重一些后果不堪设想。
这个事件提醒人们在加热栗子或其他食物时要格外小心，确保食物没有残留热量，以避免发生意外。尤其是在冬季，烤栗子虽然美味，但也需要小心操作，以确保食品安全。
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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。
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。
在江苏南京，一位母亲在陪伴儿子完成作业时，情绪突然失控。她原本穿着拖鞋，想要发泄情绪，向儿子踢去。希望这位母亲能够早日康复，并从中吸取教训，以更平和的心态面对孩子的教育问题。
快科技3月28日消息，近日山东寿光的一名女子家中的墙壁插座坏了，留下了一个洞。由于这位女子平时喜欢DIY手工，于是她在网上购买了一些材料，自己动手修补，结果让人惊叹，竟然做出了一个小型矿洞”的施工现场。为了增加趣味性，这位女子还特意购买了一盏不到10元的小灯，手动打开后可以照亮矿洞”，使得整个场景更加逼真。这一出奇的DIY作品引起了网友的极大兴趣，许多人表示自己也想尝试类似的创意，甚至有人开玩笑说要对自家的墙壁插座动手了。此外，还有网友调侃道：我拆了我家插座，发现我老公的小金库。”这番调侃引发了一阵欢笑，?
最近，徐女士开着一辆白色小车带着朋友从衢州出发，但车况却逐渐恶化。当行驶至杭新景高速建德段新安江枢纽附近时，徐女士发现车子越来越难开，最终甚至开不动了”，只好停在第一车道上检查车况。许多网友看到这则新闻后都感叹不已，称这位女司机实在是太厉害”了，绝对是个狠人”。
4月5日，广东中山的狮头山发生了一起雷击事件，据网友发布的视频显示，雷电劈中了一棵树，导致一名女子受伤倒地。女子当时正在树下避雨，不幸被电击晕。这些器材需要正确使用，否则可能会增加遭遇雷击的风险。
近期，一位36岁女性通过积累300万元存款实现了提前退休的目标，这一事件在网络上引发了热烈讨论。许多人对于她的财务规划和生活选择表达了自己的看法和羡慕。对于大多数人言，实现财务自由和提前退休需要综合考虑收入、支出、投资和理财等多个方面，制定合理的财务规划，并为之努力。
目前，大多数App的付费页面均有选择自动续费连续包月、包年选项和单独包月选项。虽然自动续费一般会比单独包月的费用更优惠，但前者其实也有很多套路。《条例》显示，经营者采取自动展期、自动续费等方式提供服务的，应当在消费者接受服务前和自动展期、自动续费等日期前，以显著方式提请消费者注意。
4月2日消息，微博话题女子入职体检发现怀孕后被拒录用”上了热搜榜。根据国内多家媒体报道，2023年6月，严女士收到某公司的入职通知，通知要求她提供人绒毛膜促性腺激素检查（HCG）报告。严女士在接受检查后发现自己已怀孕，并如实告知了公司。然而，几天后公司却以规划调整岗位取消”为由解除了她的劳动合同。值得注意的是，尽管公司声称取消岗位，但在招聘平台�
一位女子因坐飞机时行李超重，将超重的4斤衣物全部穿在身上。航班行李限重为7.5公斤，她的行李超重了约四斤。一些产品的包装盒子本身含有一定的重量，把产品包装盒扔掉后再按物品的分类来打包，也会节省不少重量和空间，如有好友同行，也可让其帮忙手提一些东西。
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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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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。
