《淘宝卖家短信威胁买家？当心被扣48分》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
淘宝规则发布了《“恶意骚扰”规则新增“会员侮辱、恐吓”情形变更公示通知》，通过短信、阿里旺旺、邮件等方式或在评论、交易留言板中对他人实施侮辱、恐吓的行为将被认定为恶意骚扰...
没想到给了差评后，卖家竟然发来了威胁短信，如果不删除，就将其个人信息卖入色情网站...
卖家方面解释，他们对买家进行短信威胁也是“迫不得已”之举，买家差评、中评会对店铺整体的好评率、评分、信誉造成影响，这是直接影响到店铺生意的...
对此，淘宝信息安全部资深总监王益华表示，对于“恶意差评师”频繁骚扰网店卖家的行为，淘宝决不放过...
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知名投行高盛的JanHatzius分析师团队在最新发布的研报中指出，若生成式AI能够实现其所承诺的能力，劳动力市场可能将面临巨大的冲击。自从AI技术诞生以来，关于AI是否会导致人失业的讨论从未停止。生成式AI将在未来十年内使美国的年劳动生产力增长接近1.5个百分点，并最终可能使全球GDP年增长率提高7%。
125万人爱上了“云养猴”。从衣服、裤子、鞋、包到奶奶假发、新娘团扇、放屁垫、鼻毛修剪器......在雪饼猴的直播间里，只有你想不到的，没有网友们“投喂”不了的。如何真正在旅游产品和服务上下功夫，承接住流量，打造持续的文旅竞争力，是所有文旅局以及景区都需要去思考和解决的问题。
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小米汽车SU7发布的同时，小米还带来了总计18件周边产品，包括6款原厂配件、2款纪念品、10件生活周边，均已在小米汽车APP商城等渠道开售。全部集齐需要4872元，毛毛雨啦。
南方地区的一些市民在收衣服时发现，衣服上黏着一些奇怪的绿色小颗粒大部分是14颗一起出现的。这些绿色小颗粒是一种叫荔蝽的虫卵，成虫产卵期从3月中旬至10月上旬，以4月、5月为产卵盛期，如果发现虫卵记得及时清理，不要用手直接碰触。每头雌虫一生一般产卵5-10次，每次产卵14粒，卵粒排列成块，荔蝽耐饥性强，绝食12天仍能生存，生活力颇强，荔蝽在受到惊吓、攻击就会分泌出臭液，会损害人的眼睛及皮肤，被喷到时要及时用清水冲洗。
4月16日的消息传遍了南方多个城市，国内多家媒体纷纷报道了一则颇为奇特的新闻。许多市民在晾晒衣物时意外发现，衣服上附着了一些令人困惑的绿色小颗粒，且多数情况下是14颗一同出现。提醒广大市民在这段时间里，要格外留意晾晒的衣物，及时清理发现的虫卵，确保衣物的清洁与卫生。
随着国内3D打印机的快速发展，现在的3D打印机也越来越卷了!卷速度、卷外观、卷品质、卷性价比!近日，全球消费级光固化3D打印第一品牌的ELEGOO爱乐酷推出一款重磅明星机型，面对家用市场的消费级真快速智能3D打印机ELEGOO爱乐酷Saturn4Ultra⼟星。这款新机凭借比上代打印速度提升48%的表现，再加上科幻高颜值机甲⻛×翻盖设计、免手动调平开箱即用、全新智能检测系统、10英⼨12K单⾊液晶屏、COB光源加菲涅尔透镜光学设计⽅案等亮点，可以说是有颜，有料，好看，好玩好用，瞬间就吸引业界和广大3D打印爱好者的眼球，目前该款机器正在火热预售中，相信会引发一轮抢购!打印速度提升48%高速引擎快人一步ELEGOO爱乐酷土星4U的层打印时间由10.5s降低到5.5s，速度提升48%。ELEGOO爱乐酷Saturn4Ultra⼟星的亮点就是更快速、更智能、更好看、更好用!高达150mm/h、提升48%的打印速度，免手动调试开箱即用的零门槛操作，炫酷机甲风翻盖设计，全新智能检测系统，10英⼨12K单⾊液晶屏……ELEGOO爱乐酷Saturn4Ultra⼟星会成为你的3D打印机首选吗?这款新品目前正式开启预售，性价比也是超乎想象，感兴趣的朋友可不要错过！
快科技3月31日消息，小米SU7上市后成为车圈顶流，相关话题多次登上社交平台、短视频平台热搜。日前，小米汽车官方针对小米SU7在购买、体验和服务方面回答了网友关心的问题，涉及质保和保养费用等。小米表示，小米SU7的质保不限首任车主，跟车不跟人，也就是说，即使用户买了二手小米SU7，也可以享受与首任车主相同的质保权益。养车成本方面，小米SU7首保（首年或两�
今日，词条#余罪重新上线#登上微博热搜榜，引起许多网友热议。有网友发现张一山、吴优等主演的悬疑网剧《余罪》重新上线。《余罪》改编自常书欣的同名小说，讲述警校学生余罪因特殊选拔进入生活与社会矛盾中，之后成为卧底遇到惊险事件的故事。
腾讯视频、爱奇艺等平台纷纷宣布，贾玲新片《热辣滚烫》网播定档4月19日。无需进电影院大家就能观看这部超励志的贾玲新作了。《热辣滚烫》的豆瓣评分为7.8分。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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