随着肺炎疫情防控措施的深度开展，教育部相继下发了“开学延期”，“停课不停学”的相关通知。新学期学习不能落下，学生在家线上学习是目前的唯一有效出路。一个好的线上学习平台就显得很重要，疫情期间，读书郎学生平板是一个很好的选择。一、有多种互动形式抓住孩子上课注意力

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  新东方公益基金会的直播节目中，董宇辉对“读书无用论”发表了自己的观点。有人觉得读书没什么用，对于生活条件好的孩子或许没什么感觉，但对于像他那样从艰难的环境中走出来的孩子言，读书是非常有意义的。还有网友感叹说，对于很多人来说，上大学是最快的一条路，高考是唯一公正的上升途径了。

  据国内新闻媒体报道称，董宇辉在给偏远山区孩子授课，驳斥读书无用论”：竭尽全力考上大学，你才有机会出现在很多地方，才有机会选择人生，才有机会说不”。董宇辉表示，他自己是从更有挑战的环境走出来的，竭尽全力参加考试，现在在各种场合落落大方分享他的故事。还有网友感慨称，对于很多人来说，考上大学是最捷径的一条路，高考是唯一公平的上升通道了。

  随着生活水平提升，父母对于孩子的关心与日俱增，从孩子的学习到饮食，中国父母无不斟酌再三。被称为“健康零食”的儿童奶酪棒也慢慢变得受欢迎，但是儿童奶酪棒市场中，产品质量却是良莠不齐，消费者该怎么样选购合适的奶酪？在未来的日子里，妙飞奶酪棒将继续发挥品牌影响力，引领乳制品市场的发展潮流，为更多消费的人带来健康与美味的美好体验。

  《2023中国游戏产业未成年人保护进展报告》今天发布。在未成年用户退款环节，有七成以上申请得到响应，其中38.42%得到全额退款，29.38%因难以提供有效证据退款失败。在保持未成年人游戏时长与消费意愿降低趋势的同时，游戏产业未成年人保护工作也将在更多领域持续进行。

  为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像，注意力机制可以不要，这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。注意力机制是Transformer架构的核心组件，对于高质量的文本、图像生成都至关重要。对这个任务，最佳GAN模型在模型类别上胜过扩散模型。

  又是一年期末，孩子即将告别忙碌的校园学习生活，进入假期模式。对于孩子的寒假安排，很多家长都会陷入这样的纠结：想让孩子好好放松，但又担心孩子玩得太过；想让孩子好好学习，但又担心孩子太辛苦……还在为孩子的寒假学习安排而头疼？乐读打造让家长省心的假期学习方案——乐读自习室，让孩子寒假学习中的种种“小问题”迎刃而解。直播连麦，无形中养成学

  随着南方小土豆们涌向东北，他们不仅占领了各大景点，甚至连哈尔滨的洗浴场所也被他们攻陷，浴场大厅里摆满了各式各样的行李箱，一眼望不到头。东北澡堂成为他们的新目标，“刮土豆皮”行动正式拉开序幕。另一位网友解释说，这大多是00后的年轻人，即便有工作也可能是父母资助，不需要每天奔波上班。

  2015年，周信静通过专升本来到杭电，随后考上浙江大学的计算机科学与技术专业硕士，并拿下MIT计算机系的PhDoffer。这件事被报道后引发关注，有老师引用周信静的求学历程勉励学子主动追求知识和进步，勇于接受新的挑战和机遇，不断锤炼自己的能力和品质，成为有实力、有担当的青年。通过挑战自己、改变思维方法、追求卓越、寻求支持、不断学习和成长，不给自己设限，激发自己的潜力，创造更多的可能性。

  新能源汽车行业的飞速进步，标志着技术革命的全面铺开。在这一变革的核心，科技至上的理念慢慢的变成了各大汽车制造商、行业专家和消费的人的共识。这一科技巨头与汽车领域的成功合作，彰显了科技与汽车制造的巧妙结合，也预示着未来将有更多的智能汽车问世，为我们大家带来更安全、更智能、更豪华的出行方式。

  作业帮图书推出了三大系列智能教辅产品，分别是《单词魔法书》、《同步作文公式法》和《小学应用题大通关》。作业帮图书推出的三大系列智能教辅兼具实用性、创新性与互动性，不仅融合了作业帮8.5亿题库资源和近10年教研团队经验积累，同时搭载作业帮银河大模型等前沿技术，可以在一定程度上完成从“数字化交互个性化反馈智能化辅导”的完整闭环，解决了传统教辅效果评估难题。学生能够最终靠知识树实时记录学情，并根据知识点关联，追溯最原始的薄弱环节，从更立体化的维度来了解知识点掌握情况，通过个性化推送相似题型，提高解决应用难题的能力。

  DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。

  Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户都能够基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

  Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能能创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更加多的约会回应。用户都能够使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

  Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户能够正常的使用直观的在线平台免费增强求职申请。

  该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

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  vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户都能够基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

  Lampi 是一款由 AI 驱动的安全平台，可在您完全控制的前提下进行广泛的搜索，并生成基于知识的内容。Lampi 旨在确保您的数据保持私密和在您的控制之下。产品定价和详细信息请访问官方网站。

  AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。

  Kin是您私人生活的AI助手。它具有无限的耐心、同情心和专业知识，并全天候为您提供支持。Kin建立在语义和情节记忆之上，能够深入了解您，同时注重隐私和安全。它通过本地存储、自主数据控制以及边缘机器学习等技术，保障您的数据安全。Kin还提供任务管理、优先级组织、时间优化等功能，可帮助您更好地利用时间。Kin目前处于测试阶段，正在接受早期访问请求。

  FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。

  Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

  ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

  LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。

  这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

  Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户都能够与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

  3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

  LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

  QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

  Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估根据结果得出，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。