一些消费者通过直播间购买 “尾货孤品” 服装,但在收到货物后发现衣服存在污渍、气味、起球、破洞等问题,甚至在衣服里发现了奇怪的杂物。
实地调查发现,一些直播间实际是从旧衣回收厂进货,未经过清洗消毒直接出售。有些直播间甚至在衣服上发现虫卵,但通过简单的打理后在直播中看不出问题。
专家指出这种行为严重侵害了消费者权益,违法且欺诈。因此,相关部门需要加强管理,规范市场行为,并推动制定相关标准,更好地推动废旧纺织品的循环利用。
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欧盟委员会近日发布公告称,拟对进口的中国电动车加征关税,对配合调查的其他电动车生产商征收21%的关税,此事引起行业关注。西班牙巴塞罗那商会国际业务开发经理何塞普戈梅斯在采访中,对欧盟举措提出质疑。中国汽车工业的成功并非依靠所谓的补贴是在于中国庞大的工业部门带来的规模经济。
北京市市场监督管理局发布《北京市直播带货合规指引》,《指引》要求直播带货直播间运营者、直播带货人员和直播带货服务机构在直播中发布商业广告,应按规定严格审核把关。发布食品、化妆品、生活美容广告,不得涉及疾病预防、治疗功能,不得使用医疗用语或者易使推销的商品和服务与药品、医疗器械及医疗服务相混淆的用语;不得以介绍健康、养生知识等形式变相发布保健食品、特殊医学用途配方食品广告。积极践行社会主义核心价值观,坚持健康格调品位,自觉反对流量至上、畸形审美、“饭圈”乱象、拜金主义、食物浪费等不良现象。
作为数字经济时代扩内需、稳增长和促转型的重要动力,数字消费已成为当前促消费政策的重要抓手。2024年政府工作报告要求,“培育壮大新型消费,实施数字消费、绿色消费、健康消费促进政策”。推动我国数字经济健康发展,共创繁荣的数字消费新时代。
2024年是“消费促进年”,推动新一轮大规模设备更新和消费品“以旧换新”,成为加快构建新发展格局、推动高质量发展的重要举措。在政策的影响下,“以旧换新”已成为消费者选购3C数码产品的新趋势越来越多消费者开始关注以旧换新服务的体验。此外618期间来京东购买iPhone等Apple产品,除了可享大额优惠外有以旧换新额外至高补贴660元,换机省钱又省心,打开京东APP搜索“苹果大额券”即可直达。
现制类酸奶展现出了巨大的发展潜力,成为茶饮界的爆款产品。然在发展壮大的过程中,伴随门店数量的激增,难免会遇到管理和品控带来的挑战。相信伴随茉酸奶一系列大动作的执行,会有利于提升产品品质和服务水平,为消费者带来更加美好的体验。
“冰淇淋重回5元时代”成为网络热议的话题,反映了雪糕冰淇淋市场的新变化。媒体报道指出,今年雪糕和冰淇淋的价格逐渐回归理性,主流价格区间已稳定在3至5元每支,显示出网红品牌的影响力逐渐减弱,曾被人戏称的“雪糕刺客”开始淡出消费者的视线。作为一种日常消费品,过高的雪糕价格并不符合大多数人的消费水平,因此,理性的消费选择正推动市场回归平价。
抖音宣布推出“缺货发券”服务,能够通过发券的方式为遭遇缺货的消费者提供补偿,挽回潜在的交易损失。当消费者因缺货提出退款申请时,系统会弹出一个窗口,提供商家发放的满减券。既让消费者感受到了商家的诚意,商家也能在可控的成本范围内促进交易,维护自身的品牌形象。
随着新茶饮市场的不断演变,消费者的关注点也在悄然变化。人们或许更关心奶茶中的丰富配料如今,下半场已然到来,产品的天然与健康特质成为了新的追求。茉酸奶将继续坚持以消费者为中心的经营理念,不断提升产品和服务的差异化,努力构建更高的行业竞争壁垒。
随着消费者对家电产品的选择越来越注重品质与创新,为满足用户需求,京东金榜携手京东家电家居推出“品质家电新品金榜”,旨在为广大消费者提供一个专业的家电新品选购参考。消费者打开京东APP搜索“京东金榜”或者“闪电新品”,即可查看榜单并选购自己心仪的家电新品。这一榜单不仅展现了市场的最新趋势,也预示着家电行业未来的发展方向,成为推动整个行业不断前行的强大动力。
孩子的情绪问题,是让很多家长头疼的问题,实际上,每个负向情绪的背后都有一个正向期待,但是很多家长往往不知道怎么处理。在“世界微笑日”之际,“伊利方舟”儿童安全公益项目携手伊利巧乐兹,共同发起“快乐兹味笑容守护计划”,希望让更多的人关注到孩子们的情绪问题,用微笑守护他们安全长大。“伊利方舟”希望,能够有更多的人参与进来,用笑容助力梦想,帮助更多的孩子们去实现愿望。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用,通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯,并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具,使阅读变得习惯性和上瘾。此外,BookSlice还提供AI问答功能,帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法,在不降低性能的情况下,实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式,能够显著减少时间消耗,提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式,以图文、动画、视频、语音等多样化内容,使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识,还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术,适合各种背景的学习者,旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎,它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息,提供直接、精准的答案,并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。