2月22日消息，据国内多家媒体报道，近日甘肃网红杨老二”离世，相关话题上了微博热搜榜。
杨老二”的哥哥在社交平台发文：我亲爱的兄弟一路走好”。
杨老二”的哥哥还称，弟弟被人灌酒，被发现时已经叫不醒，医护人员抢救也没有救回弟弟。
对此，网友纷纷表示：酒桌上灌酒的人要负法律责任。
公开资料显示，短时间内摄入大量酒精，可能出现中枢神经功能紊乱，多表现为行为和意识异常，严重的会出现脏器功能损害，导致呼吸循环衰竭，进而危及生命。
另外，大量饮酒还会诱发急性胰腺炎，出现上腹痛，恶心、呕吐，发热等症状，严重的可以出现多脏器功能衰竭。
因此，各位朋友，为了自己和家人的健康，少喝酒，最好不喝酒。
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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。
网红飞飞一杯酒因心脏病突发，于2024年4月15日中午在医院去世，终年34岁。飞飞一杯酒的视频内容以酒类测评为主，他在多个社交平台总吸粉超百万，其社交平台签名是喝了几千款，永远差一杯”。我和他都是极其体面的人，也希望大家在缅怀他的同时也不要过度消费，他会难过，我们的女儿也会难过，最后恳请你们注意身体，按时体检。
最近，在河北衡水，四只狗狗因为遵守交通规则而成为了网红。这四只狗狗在过马路时排队等待红绿灯，它们的文明行为吸引了众多网友的关注和称赞。许多司机在看到这一幕后，也纷纷停车等待，表现出了对这些狗狗的尊重和爱护。 这一事件的起因是一名网友在等待红绿灯时，偶然发现了这四只狗狗，并把视频上传到了网上。随后，其他车主也拍摄了相关视频，使得这四只�
抖音打击AI网红AI时代，几乎人人都说每个行业和产品都值得重做一遍。近几年来，社交媒体上就涌现了一批AI网红，开始四处寻找机会变现。所谓的AI网红指利用人工智能技术创造出来的虚拟人物，通过社交媒体平台进行内容创作和互动，吸引粉丝关注。当然，利用AI通过正当手段获取利益无可厚非，但是不惜手段博眼球牟利就有可能违规甚至违法。比如在社交媒体上有的账号�
3月31日，河南开封的王婆说媒舞台上发生了一场引人注目的小插曲。当一位男网红第二次走上这个为单身男女搭建的交友平台时，观众立刻认出了他，齐声呼喊“下去!”，场面一度尴尬。这场小插曲虽然短暂，却给在场的每一个人留下了深刻的印象，提醒大家在这个平台上，应该保持一颗真诚的心，尊重每一个人，也尊重自己。
3月28日，网易游戏《蛋仔派对》知名UGC地图创作者仟中酒发声称，其原创地图《因蓝》在腾讯游戏《元梦之星》中遭抄袭，已起诉，将在5月开庭。近期，两大游戏玩家之间的口水仗不断，火药味愈发浓烈。3月21日，网易《阴阳师》手游官方微博发布一则律师函，称腾讯《王者荣耀》多个角色抄袭《阴阳师》。腾讯旗下的王者荣耀官方微博则对此进行了强烈回应，将采取法律措�
360公司创始人周鸿祎就呼吁，“如果有可能，我认为企业家都要去当网红”。他也是这么做的打算再红一把。当网红不仅是CEO的选择，也是市场的呼唤，希望未来还会有更多网红CEO站到台前，以新的姿态，引领年轻一代参与商业世界的竞争。
微博话题80后大学老师上课教卜卦成网红课”引发关注据国内多家媒体报道，演示卜卦、体验非遗”工艺、沉浸式逛博物馆和历史遗址这些看似与大学课程无关的活动，出现在了湖南大学岳麓书院80后”副教授陈岘的课堂上。有学生表示，陈老师的课极为难抢，开课即爆满。随着预测方式的逐渐丰富，人们又发明了一套通过排列蓍草或竹策之数获得对应卦象的方法，称为筮”，《周易》六十四卦及卦爻辞即属于占筮”的系统。
在中国互联网三十周年座谈会上，周鸿祎与老友马化腾相聚，马化腾称赞周鸿祎是一位出色的网红，他的短视频制作得相当不错。周鸿祎曾表示，创业者和企业家都应该学会成为网红，因为如今人们的注意力已经被短视频和直播所吸引，如果企业没有网红代言，产品很难被大众所了解。阿维塔CEO、吉利副总裁杨学良、Hyper昊铂、东风纳米高管等都纷纷推荐自家的汽车给周鸿祎。
开封王婆在说媒方面取得了巨大成功，风靡了大江南北，甚至有人开始模仿王婆说媒的场景。据开封王婆直播和网友所述，3月31日晚间直播时，王婆坦言说:“我每天都要接受采访，头发都白了很多，我真的很累，我真的无能为力。最初的初心是为了让更多人找到幸福就可以了，但火了之后，让自己每天都变得非常忙碌，身体也有些吃不消。
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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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
