《滴滴回应外卖商家“被接单”：纯属谣言 已进行取证工作》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：
针对有关媒体报道的外卖商家被接单一事，滴滴方面回应称，所谓“被接单”纯属谣言，已经开始进行取证工作，将保留追究造谣者法律责任的权利...
之后，有媒体在无锡体验了滴滴外卖之后，发现有商家尚未在滴滴外卖平台上线，且没有下载使用滴滴外卖后台，但用户已经能点餐...
滴滴称，店家在滴滴外卖上线接单必须主动完成两个条件，第一是需要与平台进行线下签约，包含签约人手持身份证拍照等审核环节；第二是需要店家在系统内手动设置上线才能接单...
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近日，有网友在社交平台上分享了自己在滴滴平台预约并乘坐到小米公司最新款SU7车型的网约车经历。然而，该事件迅速引发关注，因为有网友指出，涉事车主似乎并未取得合法的网约车资格，质疑其此举仅为追求网络流量。据红星新闻报道，车主透露，他注册成为滴滴车主仅是一时兴起，并非出于盈利目的。他强调，购买小米SU7并非为了从事网约车业务，自己对此前并不了�
快科技4月14日消息，据公安部网安局”微信公众号，日前，公安部公布10起打击整治网络谣言违法犯罪典型案例，有4起涉及使用AI造谣。其中，广东公安机关查处编造广州限制外卖配送”谣言案。据了解，2023年12月19日，有网民发布广州即将成为全国首个限制外卖配送的城市”，迅速引发关注形成网络热搜。经查，四川德阳网民杨某组织招揽广东江门网民叶某英等多名兼职人员�
快科技4月3日消息，据消息称，极氪已重启其在美国的IPO计划，计划最多融资5亿美元，约合人民币36.25亿元。极氪表示，公司已向美国证券交易委员会（SEC）备案，并正在进行准备工作。据悉，极氪智能科技控股有限公司已向SEC提交了IPO招股书，计划在纽约证券交易所上市，股票代码为ZK”。然而，由于市场环境的不利影响，极氪已暂缓了在美国的IPO计划。如果此次IPO成功，极�
胃，作为我们消化系统中的核心器官，不仅负责食物的储存，更承担着消化和营养吸收的重要任务。因此，养护胃部健康，实则关乎整个消化系统的顺畅运作与高效功能。要实现这一目标，我们需从日常生活的点滴细节中着手，以下是一些实用的养胃建议:首先，定期体检至关重要。通过定期的胃部检查，我们可以及早发现并治疗各类胃部疾病。一旦确诊，务必遵循医生的建议�
快科技4月11日消息，有网友晒出了图片，显示已经有人开始使用小米SU7车辆在滴滴上接单了。据反馈，有网友已经在滴滴平台上成功打到了小米SU7车辆。从截图来看，这位司机已经完成了两单订单。一些网友感慨称，无论这位司机是否真的在使用小米SU7来做网约车，目前来看话题度已经相当高，而且关注度也非常高。还有网友喊话雷军，加快生产小米SU7速度，这样可以能提前�
快科技4月18日消息，在今天下午的抖音直播中，雷军回答了网友关心的热门问题。对于小米会推出SUV吗”的问题，雷军答道：（这些问题）都无法回答，因为有些东西还要保密。”不过对于越野车，雷军明确表示目前没有越野车的计划。虽然雷军并未直接回应，但推出SUV是大概率事件。毕竟雷军曾放话，小米汽车要通过15到20年的努力，成为全球前五的汽车厂商。”单纯的轿车�
4月16日消息，据国内多家媒体报道，梅女士声称，她在一家实体店购买了一款LV包，花费了两万四千多元。然而，仅仅在背回家5个小时后，包上的一个铆钉就脱落了。她联系了店家，却被告知不能退货，只能到店里进行换货。LV客服对此做出回应，表示公司规定线下售出的产品在全新未使用状态下可进行换货，若有问题可联系店铺进行售后确认，而线上购买的产品则可以接受退货。一位律师指出，奢侈品的高价不仅仅反映了产品本身的价值，还包括品牌溢价以及高端售后服务等附加价值。如果一个产品的质量无法达到其应有的基本功能，光有品牌效应就无法保
10日，红米新品Turbo3发布会如期举行，然发布会上却发生了一则小插曲。小米方面在展示产品时，错误地标注了荣耀100Pro的参数，引起了部分网友的关注和讨论，甚至有声音呼吁小米应为此道歉三次。此次发布会上，RedmiTurbo3的售价定为1999元起，预售已经开启，并将于4月15日10点正式开售。
北京大学国际关系学院硕士复试成绩信息显示，考生蔡元培复试成绩仍是专业第一。北大回应称：是否录取要等最终名单。在良好的学术环境中，一大批优秀人才脱颖出，各学科领域中的开山之作先后问世。
4月9日，重庆一网友发布了一段视频，讲述了她丈夫在使用舒肤佳香皂时遭遇的惊险经历。她提到丈夫在洗澡过程中，从香皂中意外洗出了一个刀片，这让她非常担忧。他们也在与消费者积极沟通，希望能够尽快解决这一问题。
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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