《福建村民修路挖出古尸：肉身衣服未腐 或有数百年之久》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：
山西太原地铁施工挖出古桥引发了不少的关注，而福建泉州安溪一村民修路挖出古尸再度让网友感慨，大中华是不是挖挖地，就很容易发现古文物...
据报道，11月4日安溪龙涓黎山村村民王先生请挖掘机翻起黄土修路，却意外的挖出一个棺材，里面竟然有一具男尸，且古尸肉身和衣服都未腐烂...
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最近，韩国一所位于首尔地区的大学决定取消两个外语专业的招生，引发了外界广泛关注。这所名为德成女子大学的私立学校已有百年历史。韩国全国四年制大学的语言专业数量在过去五年中减少了五分之一，同期语言专业的入学人数也减少了18%。
茅台不老酒，是中国酿酒文化的代表之一，它承载了百年匠心，传承了千年工艺，是中国酒文化的象征。每一瓶茅台不老酒，都是时间的见证，是匠心的结晶，更是岁月的馈赠。作为中国酒文化的代表之一，它将中国的酿酒智慧和匠心传承下去，成为了中华民族饮食文化的一张靓丽名片，也是中国文化的一种象征。
青春没有售价，挖机开到拉萨”路见不平一顿挖是我的口号”！31岁的安徽小伙许飞开挖机去西藏，一路挖土填坑、清理落石、帮忙拉车的视频在社交媒体上走红。用我老婆的话说，等我折腾够了，就回家了。
随着环境保护的紧迫性日益凸显，可持续发展已成为企业提升核心竞争力的关键目标。在此背景下，一家从事生命安全技术的百年英企，近日与祺鲲科技达成重要合作，通过I-REC国际绿证推动其在华子公司--国内精密泵行业龙头，实现可再生电力的使用，降低生产和运营环节的碳排放。这一举措既促进了子公司在全球140多个国家和地区业务的可持续发展，也助其积极扩张全球市�
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。
一项名为IDM-VTON的虚拟试衣技术引起了广泛关注。这项技术能够生成高度真实的虚拟试衣图像，其细节处理之精细，令人赞叹不已。设计师可以通过虚拟试衣快速获取反馈，优化服装设计。
在人工智能构筑的世界中，AI有时会像人一样存在着某种偏见或倾向性。比如对于大语言模型言，由于训练数据的影响会不可避免地存在性别偏见、种族刻板印象，等等。对于TheVerge发现的这一现象，有网友分析称，这是Meta在训练的时候没有喂给模型关于这一场景足够的示例。
一起与手机号注销相关的案件被曝光，令人震惊。一位年近七旬的刘某老人，为了方便存取拆迁款，曾在银行办理了一张储蓄卡，并购买了一张153开头的手机卡。只有做到这些，我们才能更好地保护自己的隐私和财产安全。
4月15日，福建泉州一处地方一夜之间惊现巨幅蜘蛛网，其规模之大令人咋舌。这张蜘蛛网目测面积达到了惊人的30多平米，引发了广泛关注。每一种生物都有其独特的生存方式和价值，我们应该尊重并保护它们。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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