上海律师刘宇航因参加“免费拿”砍价活动,多次邀请好友仍然只差“0.09%”起诉拼多多。
他认为拼多多使用虚假数据,隐瞒规则,利用人性的弱点,已构成欺诈。
2021年3月31日,上海市长宁区人民法院已对该起诉材料进行审查。
对此,拼多多回应活动真实,参与的商品有1200余款,已免费送出709万余件商品。
不过,从网友评论可以看出大家一片倒的站在刘律师这边,认为拼多多砍价的套路太深。
(举报)
上海律师刘宇航因参加“免费拿”砍价活动,多次邀请好友仍然只差“0.09%”起诉拼多多。
他认为拼多多使用虚假数据,隐瞒规则,利用人性的弱点,已构成欺诈。
2021年3月31日,上海市长宁区人民法院已对该起诉材料进行审查。
对此,拼多多回应活动真实,参与的商品有1200余款,已免费送出709万余件商品。
不过,从网友评论可以看出大家一片倒的站在刘律师这边,认为拼多多砍价的套路太深。
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快科技4月15日消息,今日晚间,小米汽车官微带来了小米SU7问答第十八集。在这期问答中,有网友提到,小米SU7夏天车内真的不热吗?对此,小米汽车官方表示,小米SU7相对来说更防晒隔热,能在同样的日晒环境中提供更为舒适的体验,当然长时间暴晒后还是需要提前开空调。据悉, 小米SU7拥有着双层镀银的超大天幕玻璃,可以更好地反射太阳光,达到防晒隔热的效果,紫外线隔绝率达到99.9%,红外线隔绝率达到了99.1%,且透光率也做的很好,坐在车内不晒的同时,透光性也相当优秀。前风挡玻璃的防晒体验更为突出,很多女生夏天开车的时候,为了防
五一小长假来临,火车票一票难求再次成为关注焦点,大家为了买到票都挖空心思,甚至有人盯上了12306公众号。最近有多名网友称,向12306公众号发疯”一般发送大量求助信息,竟然成功买到了火车票。有网友一针见血地点评指出:这就是幸存者偏差。
小红书博主“脆皮钵钵柒”在平台上分享了自己在天猫App中的新奇体验。他在购物车页面偶然发现了一个“帮讲价”的按钮,出于好奇尝试点击后,出现了客服对话页面,AI主动出击,向商家提出“¥38.3卖不卖”的砍价要求,这一行为让博主感到十分尴尬,形容自己“脚趾扣地”。如何提高AI的讲价准确性,使其更好地服务于消费者,仍是电商平台需要进一步探索的问题。
在近日的直播中,面对网友的造车必买”言论,罗永浩幽默回应道:少来,我记得当年我做手机时,你们也是这么说的。”对于是否会进军汽车行业,罗永浩表示确实认真考虑过造车,但现在已经来不及了。罗永浩认为,造车行业的资本要求越来越高,融资难度也越来越大,同时生产制造的周期也相对较长,目前还缺乏成熟的供应链解决方案。因此,经过深思熟虑,他觉得自�
前不久京东宣布,将投入10亿元现金和10亿流量加码短视频,吸引更多原创作者和优质内容机构入驻。此消息一出就引发了网友的关注,对于刘强东下场直播的呼声也是持续走高,网友都很期待刘强东能进行一场直播。优秀的视频创作者是推动内容生态繁荣的重要力量,京东拿出奖励是为了招募更多优秀的达人和机构入驻,产出更专业、有趣的内容。
快科技4月22日消息,小米SU7车窗经过镀银处理后,还有贴太阳膜的必要吗?对于这一问题,小米汽车方面进行了回应:小米SU7玻璃防晒隔热能力优异,可以不贴膜。如仍有贴膜需求,尤其前风挡建议选择高透光性的膜,以免影响视线。官方解释道:小米SU7拥有双层镀银的超大天幕玻璃,可以更好地反射太阳光,达到防晒隔热的效果。紫外线隔绝率达到99.9%,红外线隔绝率达到了99.1%。前风挡玻璃的防晒体验更为突出,很多女生夏天开车的时候,为了防晒都带上了冰袖。为了解决这个痛点,小米SU7采用了三层镀银前风挡玻璃,也是目前轿车中唯一采用这一?
近日,湖北神农架景区发布了一则动物观察员职位的招聘公告,其中一条要求为身体好,遇见野人跑得快”,引发了网友的热议。对此神农架景区表示,该招聘信息属实,因为工作地点为山区,条件相对艰苦,所以要求应聘者要身体素质好,目前已经有近百人在线上报名。要求共有四点,分别是:身体好,遇见野人跑得快,在3000米海拔无高原反应;手要稳,遇见野生动物、美景、美女不会慌能拿稳手机继续拍摄;爱分享,在新媒体平台分享自己观察动物和数星星的情况;善交流,能及时回复网友评论,会玩梗。
微博热搜上出现了一则令人关注的消息——“支付宝崩了”。众多网友纷纷表示,他们的支付宝无法正常使用,包括蚂蚁能量收集等功能都受到了影响。值得欣慰的是,经过一段时间的紧急处理,已有大量网友反馈称支付宝已经恢复正常。
今天下午,有大量网友反馈,称腾讯云出现服务故障,接口响应报错、网页显示504错误。腾讯云官方发布腾讯云官网控制台相关服务异常故障公告”。腾讯云的基础设施覆盖全球五大洲26个地区,运营70个可用区。
自小米SU7惊艳亮相以来,它便迅速成为了车迷和网友热议的焦点,这种高度关注无疑给小米的创始人雷军带来了不小的压力。随着小米SU7的车主们陆续踏上驾驶之旅,有关这款车型的测试报告和车主反馈也逐渐浮出水面。”他深知当前的舆论环境并不轻松,尤其是对于备受瞩目的小米来说,即便是微小的瑕疵也会被无限放大。
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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