快科技2月23日消息，今天话题#美甲价格贵过一线房价#登上热搜。
据报道，做一款美甲的平均价格为127元。一个指甲盖的面积大约是1平方厘米，十个指甲盖就是10平方厘米。
如果做一次基础美甲要花费127元，换算过来就是12万元每平方米。这价格远超部分一线城市房价。
日本有大学的研究表明，美甲能够产生类似于心理治疗的效果，对个人的情绪和心理有积极影响。
一方面人们相信有光泽的指甲象征着健康和青春，会有一种难以言喻的成就感和自信。另一方面，美甲过程中的按摩和护理可以缓解手部的疲劳和紧张感。
此前，董宇辉曾在直播间曾谈到对女生美甲的困惑：指甲留那么长，还镶几个钻，你们咋打的字？
他补充道：之前当教研主管，英语组全是女同事，我给她们培训说你们把指甲剪了去，每次听指甲碰着电脑那声音，我鸡皮疙瘩都起来了。”
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日前，新东方创始人俞敏洪在其个人抖音号发文，回应提前去河南直播是为抢董宇辉风头的传言。俞敏洪表示，最近看到不少网友在议论我要去河南直播的事情，认为我提前去河南直播是为了抢宇辉的风头，因此对我备种批评，甚至谩骂。董宇辉也在评论区回应：如俞老师所说，新东方母公司，东方甄选，和与辉同行，都在做各自业务尝试，很多和我一样的年轻人，因为俞老师，有了很高的起点和做事的机会，我们很感谢俞老师，也无比珍惜能创造价值的机会，我个人和俞老师之间沟通一直很畅快，很开心，我很惜福，也感谢大家的理解。
3月30日晚间，俞敏洪通过抖音账号对“去河南直播抢董宇辉风头”的传闻进行了澄清。他明确表示，从未计划前往河南进行直播，实际上，早在一个月前，东方甄选就已安排他4月1日在武夷山参加直播活动。在产业成熟、市场内卷的背景下，新东方文旅必须审慎考虑如何在保持教育元素和文化底蕴的同时，进一步提高服务质量，以满足日益增长的用户需求，挤进这个5万亿的市场。
小米汽车今日晚间发布了小米SU7答网友问”。智己汽车在智己L6发布会上，误将小米SU7的前后双碳化硅电机，称作前IGBT后SiC电机，引起网友热议。全系全域SiC碳化硅高压平台，指的是小米SU7高低配不仅在驱动电机上都使用了SiC碳化硅功率模块。
今日，词条#决定关掉朋友圈了#登上微博热搜榜，引起网友热议。该词条阅读量达1653.6万，讨论量2078条。无论是单方删除、拉黑、仅限于聊天还是不允许查看朋友圈，在安卓或苹果设备上，新版本微信统一都只显示短线”。
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。
今年五一小长假的安排已经敲定，从5月1日至5月5日将放假调休，共计5天4月28日和5月11日则是正常工作日。五一假期前将连续”上班8天，从4月22日到4月30日，其中27日是休息日，其他时间都需要上班。调休凑假”模式是没有增加大家的假期总量，只是在拆东墙补西墙，让公众在享受假期之后就必须还债”，把欠下的工作日给补上。
俗话说老虎的屁股摸不得”，没想到摸猴子的屁股也十分凶险。一段四川峨眉山景区的猴子视频在网上火了。猴咬伤患者应立即用流动清水冲洗伤口15分钟，尽快转运至有动物伤害救治经验的医疗机构，由具有相关资质的专业医师进行规范处置。
今晚，词条#暴雪捐赠三千万蛆虫拯救鸟类#登上微博热搜榜第一，引来众多网友围观。4月22日是世界地球日，为纪念这个日子，暴雪宣布将收集所有能找到的蛆虫，并将它们运送到英国TiggyWinkles野生动物医院，以喂养并拯救鸟类。
今日，词条#暴雪回归#登上微博热搜榜第一，引起许多玩家热议。事情起因是博主差评君”在微博透露，暴雪回归本周内官宣，同时还晒出网易CEO丁磊和暴雪新CEOJohannaFaries会面的照片。《魔兽世界》《守望先锋》《风暴英雄》《炉石传说》《星际争霸》等暴雪旗下多款经典游戏国服正式停运。
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。
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。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
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。
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