11月20日消息，据国内多家媒体报道，浙江渔民在捞网时发现网里有一只大海龟，辨认后发现这是国家一级保护动物红海龟，渔民帮它做了个全身spa后放生。
公开资料显示，红海龟主要栖息于温水海域，特别是大陆架一带，经常出没于珊瑚礁中，也进入海湾、河口、咸水湖等地。
该物种一生大部分时间都在外海和浅水海域，它们很少上岸，除了雌龟短暂的筑巢和产卵。
它的头背棕红色，头侧淡棕色，头腹及颚黄色，颈背色深，眼大，虹膜及眼周棕黑色，背甲棕红色，有不规则的土黄色或黑色斑纹，腹甲色浅，呈柠檬黄色，无斑纹，四肢背面亦为棕红色。
主要捕食底栖或漂浮的甲壳动物、软体动物、特别是头足类动物、水母和其它无脊推动物，偶尔吃鱼卵，也吃海藻等植物性食物，喜欢在珊瑚礁、大陆架或是长满褐藻的浅滩中觅食。
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海尔智慧楼宇在制冷展上凭借自主研发的核心科技、智慧节能的场景解决方案以及无界的极致服务引爆全场。海尔智家智慧楼宇产业卡萨帝多联机产品总监张猛为与会用户讲解了MAX系列、Super系列和卡萨帝多联机的矩阵产品全场景竞争优势。与用户客户共创共赢，是海尔智慧楼宇的不懈追求。
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五一小长假火车票目前已经开售，由于经调休后有5天假期，许多人选择五一假期外出旅游，热门城市火车票十分抢手。词条#12306存钱#登上微博热搜，引发网友热议。若无满足旅客需求的席位，将在截止兑现时间自动终止兑现，用户主动终止或系统自动终止候补的，系统自动原额退还预付款。
步步高超市宣布再次下调3000以上的商品售价。步步高宣布湖南所有门店停止一切营销活动，专心致志做好商品和服务。步步高商业连锁股份有限公司始创于1995年，目前已成长为拥有超市、便利店、购物中心、商业综合体、物流运输等多业态的商业集团，是中国连锁20强、中国企业500强。
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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。
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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