1月30日消息，据国内多家媒体报道，身高2.3米的女巨人小莫逝世，在她逝后粉丝增长上万，有人闯家里直播被驱逐。
公开报道显示，小莫是湖南邵阳新宁县人，小时候做过一次手术，导致眼睛看东西模糊。
据医生介绍，小莫患有巨人症，这种病症系腺垂体分泌生长激素（GH）过多所致，垂体是人体内分泌一个腺体，垂体的一些肿瘤、垂体的一些增生、垂体的一些其他病变都是导致生长激素分泌过多的主要原因。
一些巨人症的人群是在青少年期骨骺线并没有闭合前，生长激素分泌异常增多，导致四肢骨骼，尤其是长骨生长速度远远超于同龄、同性别的人群，是典型的一种病理状态。
巨人症除了身高过度增长之外，内脏也会随之增长肥大，面部的增长以及四肢关节、手臂、手指都会有不同程度的增大等。
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根据中国台湾灾害应变中心的最新统计数据，4月3日台湾省花莲县海域强震已造成9人死亡、1038人受伤、93人受困、52人失联，此外疏散撤离961人、安置收容628人。地震发生后，花莲市轩辕路住楼天王星大楼”严重倾斜，消防人员先后救出22人，仍有一女子被困，但已经没有生命迹象。
绵阳25岁超棒的抗癌女孩”刘怡去世。刘怡在2023年4月份确诊直肠癌晚期，其乐观抗癌经历感动了众多网友。如果家族中有大肠癌患者，或者患有肠息肉，都属于肠癌高发人群，这些人必须定期体检，了解自己的健康状况。
无锡的商人巫某去世后留下了一套价值400万元的别墅，但由于她欠下了超过一千万元的债务，家人不愿意继承这笔遗产。法院调查后发现涉及债权、债务关系错综复杂，别墅被南宁市青秀法院和无锡市锡山法院查封。这种创新方法的目的是保护死去的人的权利，确保债权人、直系家属和巫某本人得到相应的保护。
近日，江苏一名女孩被报道为右腿不会跷二郎腿，即便是室友们纷纷帮忙也未能成功。网友们感叹：原来真的有人不会跷二郎腿。长时间跷二郎腿会妨碍腿部血液循环，易导致腿部静脉曲张，因此不宜长期保持跷二郎腿的姿势。
近日博主飞飞一杯酒”去世，年仅34岁。该事件引发关注，有媒体统计发现，除了飞飞一杯酒”外，最近一年，三千哥”、中原黄哥”等多名跟酒有关的网红去世，且都不到40岁。饮酒与6种癌症密切相关，包括口咽喉癌、食道癌、胃癌、肝癌、结直肠癌、乳腺癌，因此提醒大家珍惜生命，适度饮酒。
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。
今日，词条#钢珠求救鸭去世了#登上微博热搜榜，引起热议。事情起因是大连一儿童公园近日有一只求救鸭”引发网友关注，因脖子上一圈白毛，这只鸭子被大家称为白项链”。鸭鸭一路走好”最遗憾的是他都求救了，人也帮助了”求生欲很强的鸭鸭，可惜了”等等。
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在陕西西安的某个角落，有一个关于回忆和思念的故事在4月8日这天被轻轻翻开。孙女和妈妈回到那座已经空置了十年的老房子，想要重温过去的温馨时光。这一定是这辈子吃过最好吃的韭菜盒子，因为它承载着太多美好的回忆和情感。
90年代玉女歌手黎明诗去世，终年58岁。黎明诗已经抗癌超过半年，去世前他设置定时发文，等她走后自动分享了翻唱邓丽君的歌曲《GoodbyeMyLove》，向歌迷表达不舍之情。黎明诗最近一次公开现身，是去年7月和同学聚会，当时好友有何婉盈、刘彩玉等女歌手。
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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。
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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。
