站长之家（Chinaz.com）关注网站的普遍做法是收藏书签或订阅网址，不过要持续追踪它们的动态（比如某家你所喜爱的餐厅更新菜单了、某网站改版了等等），需要一个一个打开来看，这是个耗时又麻烦的过程。编辑发现一款名为F5Dog的浏览器小插件，一个网站监测工具，可以解决这个麻烦，可谓是站长们的省时利器。
F5Dog是一个简易的浏览器插件，可跟踪你所关注的网站的更新动态，并适时提醒。只需在浏览器的书签栏保存该插件，点击按钮做相应的设置，就可查看网站更新的状态。
编辑也体验安装了该插件（点此可安装），操作很方便，但后续的更新提醒功能究竟如何尚未验证。使用方法如下：
1.将插件保存之浏览器书签栏（拖拽即可保存）
2.点击按钮，选择要追踪的网页区域
3.设置追踪时间及推送提醒的邮箱
（举报）
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谷歌最近推出了其新的搜索生成体验，引入了一些页面上的AI生成搜索结果。这一新功能似乎已经出现了一些问题，有报道称它可能会在生成的响应中推广欺诈网站和推送恶意软件。他是一位评价最高的评论员，具有帮助人们找到科技和更多领域最佳交易的丰富经验。
又一年世界读书日即将来临，平常没有特别留意这个日子的朋友，可能还在纳闷:世界读书日是哪天?世界读书日是几月几日?今年是第几个世界读书日?……就着这些疑问，我们逐一来回答，同时也给大家带来一款好用的一站式阅读和知识梳理工具——boardmix，它支持嵌入各大电子书平台的链接，在软件内边阅读边摘录，同时可使用内置的AI工具「boardmixAI」，对摘录内容进行处理，如AI提炼内容一键生成思维导图、读书笔记PPT等，用一款软件实现一站式阅读和知识梳理!*一站式阅读&知识梳理工具boardmix01世界读书日是哪天?世界读书日是几月几日?世界读书日，全称为“世界图书与版权日”，它的时间是固定的，为每年的4月23日，方便起见，也有人将它简称为423世界读书日。这个简称包含了三个连续的数字，因此叫起来朗朗上口，也比较好记。屏幕前的你如果也是一名热爱阅读的朋友，那就千万不要错过本文介绍的一站式阅读&知识梳理工具boardmix，它必将成为你阅读路上的得力助手，有boardmix相伴，阅读之旅不再孤单!世界读书日即将来临，让阅读不止于世界读书日。
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在刚刚结束的2024F1中国大奖赛冲刺赛上，主场作战的车手周冠宇在冲刺赛中获得第九。这是本赛季的第一场冲刺赛，最终维斯塔潘轻松拿到冠军，领先优势超过13秒，汉密尔顿和佩雷兹分别拿到冲刺赛的亚军和季军。去年9月，阿尔法罗密欧F1车队官方宣布与周冠宇完成续约，继续搭档博塔斯，代表车队出战2024赛季，2024赛季车队将维持现有车手阵容。
苹果公司宣布，从本周二开始，它将面向欧盟用户开放iOS应用程序的网络分发。这意味着选择加入并符合苹果标准的开发者，将能够直接向欧盟用户提供从他们自己网站下载的iPhone应用程序。这是一项新功能，它正在开始提供，但不确定有多少开发者实际上愿意利用该选项。
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4月4日消息，微博话题华南F3又开始拜山祭祖了”引发关注。据国内多家媒体报道，近日、广东、广西、海南网友纷纷晒出翻山越岭拜山祭祖的视频，今年甚至有人用上了无人机给祖宗送烧猪。资料显示，清明节是中华民族纪念祖先的传统节日，其主要形式是祭祖扫墓。几千年来，人们在这个气清景明”的节气中，进行祭之以礼”的追远活动，为已逝的亲人、祖先，庄重地送上自己的思念与敬意。近年来，清明节文明祭祖的形式越来越多，人们在清明节扫墓祭祖时为逝去的先人献上一束素花，既文明庄重，又典雅节约，或者用植树的方式寄托对故人的哀思。专家
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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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