快科技11月6日消息，日前，一份魅族官方问卷调查在网上曝光引起热议。
问卷中这几个问题引起网友关注和讨论:
你觉得Flyme这个名字的缺点是?”
当魅族建立以新OS连接的手机、AR、汽车生态铁三角后，你认为新OS是否应该继续命名为Flyme?”
如果给新OS取个新名字，你希望是?”
问卷一出，Flyme疑似改名一事很也登上酷安拱火热议排名第一。
从问卷问题来看，魅族官方应该已经考虑在给Flyme更名了。
作为国产安卓定制系统的领先者，诞生11年的Flyme为用户与国内系统交互体验带来了许多新玩法，比如小窗模式、mBack、mEngine、Alive壁纸等功能。
自从魅族品牌焕新以来，手机与汽车的联系日益增长，Flyme Auto也于今年8月在领克08上正式实装落地。
在多终端、全场景、沉浸式融合体验战略的大背景下，Flyme或承载着联接众多终端、提升全场景融合体验的重要地位。
随着越来越多的终端加入魅族生态，Flyme可能也确实不太适用了。
预计魅族系统新命名会加上OS的后缀，比如Flyme OS、InfinityOS或无界OS。
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日前，《焦点访谈》曝光的快递盲盒”引起许多网友热议。在网购平台，充斥着各种各样的快递盲盒”，闲置快递按斤卖，4块钱一斤，5斤起拍”。涉事韵达速递浙江义乌北苑公司网点客服表示，退件正常是会整理好退回给商家的，有接到领导通知有这个问题，会有人过来调查。
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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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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。
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