《Are You OK？雷军马云们都被恶搞坏了》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：
当下，最火的神曲不是《小苹果》，也不是《我的滑板鞋》，而是雷军的《Are you OK》。雷军当然不是第一个被恶搞的科技名人，今天就为大家盘点那些被“玩坏”的科技大佬们。
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在第27届哈佛中国论坛上，周鸿祎开玩笑地调侃了雷军的英语水平。他表示自己选择用中文演讲，因为相较于雷军的英语水平，他的水平稍微高一点，开玩笑地说自己的英文只比雷军说的Areyouok，thankyou”略好一些。在小米SU7发布后，他连续发表评论表示要向小米学习，并对自己投资的哪吒汽车表示遗憾，觉得虽然有好车但却不会宣传。
阿里巴巴创始人马云在内网论坛上发表了一篇题为《致改革致创新》的深入帖子，这是他退休后五年来首次以长篇幅分享对公司改革创新及未来前景的独到见解。马云在文章中高度赞扬了由蔡崇信和吴泳铭组成的新管理层，对他们的变革勇气给予了充分的肯定，并认为阿里巴巴已经重回健康成长的轨道，支持他们继续深化改革。在接下来三至五年的时间内，互联网行业将发生翻天覆地的变化，AI时代刚刚来临，一切才刚刚开始阿里巴巴正站在这个时代的风口浪尖，正当其时。
4月10日，马云在阿里内网发表题为《致改革致创新》的帖子，高度肯定了新管理层蔡崇信和吴泳铭的变革勇气，称阿里巴巴已重回健康成长轨道，并支持继续改革。过去一年阿里最核心的变化，不是去追赶KPI是认清自己，重回客户价值轨道。新管理层"直面问题、直面未来，相信年轻人，对年轻团队充分授权，对于我们要什么，不要什么，做出了果断清晰的取舍"，这不�
小米公司的首席执行官，将在今天下午四点，准时在抖音平台与大家见面，展开一场特别的直播活动。雷军希望能与大家深入分享SU7开售以来的种种“万万没想到”的惊喜。虽然本次直播的具体内容尚未公开，但我们可以期待，雷军将在直播中分享他对小米SU7开售后订单超预期的感想，以及更多关于SU7销量的详细数据。
快科技3月28日消息，在今日的问答视频中，雷军对小米造车和当年造手机有什么不同”进行了回答。雷军表示：14年前我们跨界从互联网做手机，今天我们又从手机跨界到汽车，但这两者之间有着很大的不同。我们已经积累了14年的大规模制造经验，相较于当年，现在制造汽车更加容易。此外，小米已经拥有了强大的智能科技和智能生态积累，这也让我们比当年做手机更加得心�
之前武汉大学宣布，该校2024年起在计算机学院新设雷军班，计划招收30人。雷军班学生将采用更灵活的培养模式，本硕博自主定制，可100%具备保研资格，本博贯通年限6-8年。2023年11月29日，雷军向母校武汉大学捐赠13亿元人民币，捐赠主要聚焦三个方向：支持数理化文史哲六大学科基础研究、支持计算机领域科技创新、支持大学生培养。
快科技4月20日消息，微博话题周鸿祎主动跟雷军要车”迅速冲上了热搜榜。在互联网30周年座谈会上，360集团的周鸿祎遇到了小米创始人雷军。周鸿祎问雷军：雷总，小米SU7这么受欢迎，能不能送我一辆来体验一下呢？”雷军回应道，他认真研究了周鸿祎的车辆需求，考虑到周鸿祎通常不亲自驾驶而是坐在后座，小米SU7更适合追求驾驶乐趣的用户，他表示等小米推出SUV时再给周鸿祎推荐。此前，周鸿祎在社交平台上透露，他做了一个艰难的决定，准备将陪伴他9年的迈巴赫卖掉，换成国产的新能源智能网联车。得知这一消息后，多家车企纷纷表示愿意给周鸿
周鸿祎又搞了一个大新闻。4月25号举办的北京车展上，周鸿祎“为了证明自己不是数字人”，爬上一辆东风越野车车顶，坐在上面看向全场最高处，因此被戏称为“北京车展历史上最老的车模”，顺带拿下多个热搜。还有更懂互联网的企二代嘛。
快科技4月23日消息，今天雷军在个人公众号上，分享了投资者大会上一些问题的回答。对于投资者比较关注小米汽车接下来的产品规划，比如会不会出 SUV，能透露下后续产品的进度吗？”这个问题，雷军回复道：我觉得SU7发布成功的原因之一，就是保密。抱歉，我现在真的没有办法告诉大家。”不过雷军还是表示：SU7是我们第一辆车，已经做到了相当高的水平。我相信，未来的车，肯定会有大的提升。”同时雷军还认为，小米SU7之所以能都取得初步成功，是小米SU7证明了纯电轿车是大市场，过去这个市场小，只是没有人做成而已。传统的汽车行业里面SUV
快科技4月23日消息，昨天晚上哪吒汽车正式发布哪吒L，共有四款增程版本，官方指导售价区间为12.99万元15.99万元。在发布会上周鸿祎也发表了演讲，并对哪吒汽车CEO张勇的演讲进行了评价。周鸿祎表示，他是第一次听张勇讲产品，竟然不知不觉津津有味听完了，以他对张勇的了解，张勇今天真是超水平发挥了。不过周鸿祎同时还给张勇提出建议，多想一下要是雷军讲这个产品
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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