站长之家(Chinaz.com)注：在这个看脸的时代，长得好看真的是有致命的优势。同样是在街上卖东西，只要长得好看就能轻易走红，什么甘蔗西施啦、鱿鱼西施啦、豆腐西施啦，她们走红绝不是因为她们有多么勤劳，而是因为她们长相气质佳。
近日，东南亚社交网络上一名卖豆腐的女孩在网络上走红。由于外表清纯气质佳，这名女孩在帮忙妈妈卖豆腐时被偷拍。照片传到网络后，女孩受到了网友的一众追捧。
拍摄者称，当天买豆腐时正好看见这名女孩帮妈妈卖豆腐，绝美又气质的模样让他忍不住就顺手拍了下来。没想到照片会在网络上走红。据了解，这名女孩是高二女生，名叫陈青草。由于外貌清纯，被网友称为“豆腐西施”。
不少网友对其白皙的皮肤表示羡慕，直呼她自带仙气，还调侃称难道吃豆腐皮肤会变好?更有网友甚至抢着要应征她的男友，不过遗憾的是，人家是越南女孩，想要一睹芳容的还是省省吧。
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4月20日，一名男子前往派出所办理户口相关事宜，恰逢一名年轻女子自称是复旦大学的学生，急匆匆地前来报案。她满脸焦虑，声称自己的隐私被同学通过脑电波窃取了，这给她的日常生活带来了极大的困扰。只有依靠事实和证据，才能做出正确的判断和决策。
一位自称就读于复旦大学的女生向民警报案，声称她的同学通过脑电波窃取了她的隐私，让民警哭笑不得。
来自河南洛阳的一位女生偷偷攒钱给父亲买了一部新手机，这一举动受到了网友的一致称赞。父亲一直给她买最新款的手机她自己却一直舍不得换，这次她决定回报父亲，用自己攒的钱给他买一部新手机。也有一些网友说，不管是什么手机都可以，但如果是国产手机，比如华为之类的，会不会更好呢？
吉林松原市出现了一位备受关注的高中生，她是全校唯一一个自驾上学的学生。这位18岁的女生每天自己开车穿越松花江，行驶7.5公里去上学。有网友看到这一幕后表示，晚上一年学，好处多多，不过这样也确实太牛了。
4月15日，在福建福州的一个家庭中，发生了一件让人哭笑不得的事情。家中的小女孩在沙发与大理石茶几之间的狭小空间里欢快地蹦跳着，然，意外却在一瞬间发生。他也提醒大家，在选择家具时，要考虑到其材质和承重能力，以确保家庭成员的安全。
网络上一则关于“公园内女生捡拾落花拍照遭大爷怒斥”的视频引发广泛关注。在春风拂面的周末午后，上海共青国家森林公园中，两位年轻女生正沉浸在拍照的乐趣中，却意外遭遇了一场风波。在享受自然之美的同时，我们也应该尊重并保护身边的生态环境，避免因误解引发不必要的冲突。
微博话题80后大学老师上课教卜卦成网红课”引发关注据国内多家媒体报道，演示卜卦、体验非遗”工艺、沉浸式逛博物馆和历史遗址这些看似与大学课程无关的活动，出现在了湖南大学岳麓书院80后”副教授陈岘的课堂上。有学生表示，陈老师的课极为难抢，开课即爆满。随着预测方式的逐渐丰富，人们又发明了一套通过排列蓍草或竹策之数获得对应卦象的方法，称为筮”，《周易》六十四卦及卦爻辞即属于占筮”的系统。
今天，网红猫一杯公开道歉，承认编造巴黎捡作业的事件。这位女网红表示：起初发布这条视频是因为法律意识淡薄，事情后面的发展完全出乎预期，引起了大量转发和讨论，扰乱了网络秩序，造成了大量负面影响，在此我深刻反省和道歉。该博主检查后发现作业完整无损，于是将其带回国内。
近日，抖音、微信、微博等平台出手，正式封禁网红Thurman猫一杯”相关账号。4月12日，杭州警方通报秦朗丢失的作业本”事件的调查结果：经查，为吸粉引流，网民徐某某与同事薛某共同策划、编造拾到小学生秦朗丢失的作业本”系列视频脚本，后网购寒假作业本，用手机自拍、制作相关视频，并散播至多个网络平台，造成恶劣影响。自媒体造假歪风必须刹住。
湖南大学岳麓书院的副教授陈岘开设《中国传统文化与古代书院》课程，该课程的独特之处在于结合了卜卦、体验非遗工艺、参观博物馆等活动，吸引了众多学生的参与。陈岘以卜卦为切入点，让学生了解《周易》在中华民族传统文化中的地位和实践，并通过实践考察学习占据了课程的70%内容。通过陈岘的努力，传统文化得到了更多学生的认可和实践，让学生们更好地理解和传承传统文化。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。
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