丫头把腿开一点就不疼的解决方法Dee丫头把腿开一点就不疼的解决方法pSeek砍掉英伟达台积电5万亿市值！登五大外媒头版，OpenAI急得发预告_ZAKER新闻
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同时，为保障因台风、洪涝地质灾害等突发自然灾害受灾家庭经济困难学生的正常学习生活，北京、黑龙江、浙江、天津、陕西等省市灾后均迅速启动受灾地区学生专项资助工作，向受灾学生伸出援助之手。清华大学、北京大学、浙江大学、同济大学等全国上百所大学都开展了临时困难补助行动，第一时间掌握受灾学生状况，开设汛情专项补助台账，解决学生燃眉之急。
一只蓝色鲸鱼，正在硅谷和华尔街掀起海啸。智东西 1 月 28 日报道，震动美股的 " 国产 AI 之光 "DeepSeek，在疯狂霸屏主流美媒头版、令美股科技股血流成河后，今日乘势追击——发布全新开源多模态 AI 模型 Janus-Pro！OpenAI 显然也感受到 DeepSeek 带来的压力。今日，OpenAI 联合创始人兼 CEO Sam Altman 连发多条推文，难得公开夸赞 DeepSeek R1，称这是一款 " 令人印象深刻的模型 "。接着他给自家模型打广告，说 OpenAI 将推出更好的模型，而且会继续执行原有路线图，相信更多计算比以往任何时候都更重要。根据 DeepSeek 披露的信息，新开源模型 Janus-Pro-7B 在 GenEval 和 DPG-Bench 基准测试中，性能击败 OpenAI DALL-E 3 和 Stable Diffusion。这显然又戳中了业界的兴奋点，网友们在社交平台发出各种梗图。其中一张图给 GPT-5 打了个大红叉，在巨鲸身上放了个大大的 DeepSeek logo。此前 DeepSeek 新模型 R1 的发布，凭借前所未有的高性能和成本效益，彻底坐实了 " 国产 AI 价格屠夫 " 的标签，令整个硅谷惊慌失措，业界对美国科技巨头重资砸向 AI 基础设施的必要性产生质疑。（突发！DeepSeek 暴击美股，让整个硅谷坐立不安）随着影响力快速发酵，DeepSeek 登顶中美等多国 App Store 免费榜。受 DeepSeek 冲击美股影响，英伟达昨日股价暴跌 17%，收于 118.42 美元 / 股，市值蒸发近 6000 亿美元（折合人民币近 4.35 万亿元）。一天之内，排名彭博亿万富豪榜第 15 名的英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋财富缩水 201 亿美元（约合人民币 1458 亿元）。其晶圆代工供应商台积电的市值也在昨日蒸发了 1508 亿美元（约合人民币 1.09 万亿元）。等于 DeepSeek 作为 "AI 界拼多多 "，一刀 " 砍掉 " 了英伟达和台积电共超 5 万亿元市值，实属罕见。美股科技股、芯片股均受重挫，纳斯达克 100 指数下跌 3.1%，标普 500 指数下跌 1.5%，微软下跌 2.14%，谷歌母公司 Alphabet 下跌 4.03%，博通下跌 17.40%，台积电下跌 13.33%，ASML 下跌 5.75%，为 AI 基础设施提供电气硬件的西门子能源下跌 20%，电力产品制造商施耐德电气下跌 9.5%…… 对 AI 竞赛并不热衷的苹果则安然无恙，在一众暴跌的科技股中逆势上涨 3.2%，重返全球市值第一。多家主流外媒的网站头版都是针对 DeepSeek 的报道，这十分少见。随着以闪电速度陆续开源高质量新模型，DeepSeek 在全球科技圈引起的轰动效应还在持续扩大。新发布的 Janus-Pro 有 1B 和 7B 两款尺寸，能输出生成高质量的 AI 图像，一如既往开源、免费、可商用。13 页技术报告已经公开。"Janus-Pro 超越了之前的统一模型，达到甚至超过了特定任务模型的性能。"DeepSeek 在一篇文章中写道，"Janus-Pro 的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。"网友们已经在社交平台上积极晒出对 Janus-Pro-7B 的体验。总体来看，Janus-Pro-7B 的信息理解基本准确，生成图像很完整，在局部细节上相对有欠缺。以下是 DeepSeek 最新多模态理解和生成模型 Janus-Pro 的技术解读：根据技术报告，Janus-Pro 是前作 Janus 的升级版，结合了优化的训练策略、扩展的训练数据，并扩展到更大的模型尺寸，在多模态理解和文本到图像的指令遵循能力方面都取得了显著进步，同时也增强了文生图的稳定性。技术报告：https://github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/janus_pro_tech_report.pdfJanus-Pro 只能分析分辨率至多 384 x 384 的小图像。但考虑到模型尺寸很小，其性能令人印象深刻，相比前代输出了更好的视觉质量、更丰富的细节，并具备生成简单文本的能力。对于富有想象力和创造性的场景，Janus-Pro-7B 能够从提示中准确捕获语义信息，产生合理和连贯的图像。Janus-Pro 1B 模型更适合需要紧凑高效的 AI 任务，比如在消费级硬件上做轻量化部署。这款模型同样在 GenEval 等基准测试中取得了较高的平均性能，证明它能够以更少资源在指令遵循和图像分析上表现出色。此前一些统一多模态理解和生成模型方法已被证明可以增强视觉生成任务中的指令遵循能力，同时减少模型冗余。它们大多使用相同的视觉编码器来处理多模态理解和生成任务的输入。由于两个任务所需的表示不同，这通常会导致多模态理解中的次优性能。为了解决这个问题，Janus 提出了解耦视觉编码，将视觉理解与图像生成任务分开，确保两个任务不会互相干扰，从而在多模态理解和生成任务中都取得了优异的性能。Janus 在 1B 参数尺寸上进行了验证，但受限于训练数据量和相对较小的模型容量，它表现出一定的缺点，例如短提示图像生成的性能不理想、文生图质量不稳定。Janus-Pro 则是 Janus 的增强版，着重改进了训练策略、数据和模型大小。新模型遵循一款自回归框架，解耦了多模态理解和视觉生成的视觉编码。研究团队采用独立的编码方法将原始输入转换为特征，然后由统一的自回归 Transformer 进行处理。其实验使用最大支持序列长度为 4096 的 DeepSeek 大模型（1.5B 和 7B）作为基础模型。对于多模态理解，研究人员使用 SigLIP-Large-Patch16-384 编码器从图像中提取高维语义特征，将这些特征从二维网格平展到一维序列，并使用理解适配器将这些图像特征映射到大语言模型的输入空间中。对于视觉生成任务，研究人员使用 VQ tokenizer 将图像转换为离散 ID，在将 ID 序列平面化为 1-D 后，使用生成适配器将每个 ID 对应的码本嵌入映射到大语言模型的输入空间中，然后将这些特征序列连接起来形成一个多模态特征序列，随后将其输入大语言模型进行处理。除了大语言模型中内置的预测头外，研究人员还在视觉生成任务中使用随机初始化的预测头进行图像预测。前代 Janus 模型采用了三阶训练过程：第一阶段的重点是训练适配器和图像头，第二阶段是使用多模态数据做统一预训练，第三阶段是进行监督微调。这种方法使 Janus 能够胜过更大的模型，同时保持可管理的计算占用空间。但经实验，其策略会导致大量计算效率低下。为此 DeepSeek 做了两处修改：一是增加第一阶段的训练步骤，允许在 ImageNet 数据集上进行足够的训练；二是在第二阶段，放弃 ImageNet 数据，直接利用正常的文生图数据来训练模型，以基于密集描述生成图像。这种重新设计的方法使第二阶段能够更有效地利用文生图数据，从而提高训练效率和整体性能。研究人员还调整了第三阶段监督微调过程中不同类型数据集的数据比例，将多模态数据、纯文本数据和文本到图像数据的比例从 7:3:10 更改为 5:1:4，使模型在保持出色视觉生成能力的同时，实现改进的多模态理解性能。Janus-Pro 将模型大小扩展到 7B。当使用更大规模的大语言模型时，与较小的模型相比，多模态理解和视觉生成的损失收敛速度都有显著提高。该发现进一步验证了这个方法的可扩展性。研究人员在训练过程中使用序列打包来提高训练效率，在单个训练步骤中根据指定的比例混合所有数据类型。Janus 使用轻量级高效分布式训练框架 HAI-LLM 进行训练和评估。对于 1.5B/7B 模型，在 16/32 个节点的集群上，每个节点配备 8 个英伟达 A100 ( 40GB ) GPU，整个训练过程大约需要 7/14 天。DeepSeek 在多个基准上对 Janus-Pro 进行了评估，结果显示了出色的多模态理解能力和显著提高的文生图指令遵循性能。比如 Janus-Pro-7B 在多模态理解基准 MMBench 上获得了 79.2 分，超过最先进的统一多模态模型；在文生图指令遵循基准测试 GenEval 中，Janus-Pro-7B 得分为 0.80，超过 Janus、Stable Diffusion 3 Medium、DALL-E 3、Emu3-Gen、PixArt-alpha 等先进图像生成模型。总体来看，Janus-Pro 在训练策略、数据、模型大小上的改进，使其取得多模态理解和文生图指令遵循能力的进步。该模型仍存在一定的局限性，例如在多模态理解方面，输入分辨率限制为 384 × 384 会影响其在细粒度任务（如 OCR 文本识别）中的性能。对于文生图，低分辨率加上视觉 tokenizer 带来的重建损失，导致图像虽然具有丰富的语义内容，但仍然缺乏精细的细节。例如，占用有限图像空间的小面部区域可能显得不够精细。技术报告指出，提高图像分辨率可以缓解这些问题。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:张志远
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2023年9月7日，贵州省铜仁市玉屏侗族自治县葡萄种植园，村民正在采摘阳光玫瑰葡萄。(胡攀学摄/。
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今年是“一带一路”倡议提出十周年，十年来，在多方合作下，中欧班列线路图逐渐“连点成线”“织线成网”，“朋友圈”越来越大。自2016年开出首趟中欧班列以来，经霍尔果斯铁路口岸通行的中欧（中亚）班列总量已超过3万列。截至目前，经霍尔果斯铁路口岸通行班列线路总数已达77条，可辐射境外18个国家、45个城市和地区，货物品类达200余种，成为国际物流陆路运输的“黄金通道”。
从2001年回国开始积累数据,一直到2011年,手握十年的关节数据,余家阔并没有想好要做什么创新项目,直到后来他遇到一名80公斤级以上级别的柔道运动员。
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梧州市万秀区税务局在调研走访过程中发现，该企业安排有多个残疾人就业岗位，超过应安排残疾人就业比例标准。对此，税务部门主动联合金融、残联等部门开展评估工作，并出具企业缴费信用评级为A级的证明。经过积极协调，企业通过“就业帮扶贷”获得980万元的贷款。“我们把获得的贷款用在了产品研发和技术创新上，以创建现代特色农业契机，打造一个集蜂产品生产、科研、销售为一体的示范基地，企业也会为残疾人提供更多就业岗位，在助力蜂业发展的同时帮助营造残疾人就业的良好环境。”在广西梧州甜蜜家蜂业有限公司财务负责人黄洁梅的眼中，“以信增贷”项目对于企业带来的帮助是实实在在的。
除了市场信息，展示交易中心还设置了76个枸杞产品交易摊位。从枸杞果干到枸杞蜂蜜，上百种枸杞产品供采购商选择，采购商可以直接在现场进行交易。
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这些年来，我国绿色能源产业快速发展，从陆地到海洋，不断突破环境限制，实现了由“跟跑”“并跑”向“领跑”的巨大跨越。
“产品好、体验优、用车成本低、用车环境日渐改善，我自己也换上了新能源车。”周念利说。
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再来分享一组数据。近日，《中国绿色贸易发展报告2023》发布，报告显示，近年来我国绿色贸易规模基本保持增长态势，2013年—2022年年均增长3.18%，在全球占比提升2.3个百分点。
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巧合的是,当时余家阔刚刚完成华南理工大学王迎军校长(中国工程院院士)牵头的科技部项目的研发。在余家阔说完他的难题后,王校长推荐了华南理工大学的杨永强教授团队。该团队那时已与乌克兰科学家合作研发金属3D打印技术多年。
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距离杭州亚运会开幕越来越近，9月8日，杭州亚运会火炬传递也将正式开启。杭州亚运会火炬名为“薪火”，设计思想源自实证中华五千年文明史的良渚文化，其庄重大气、意蕴深远的造型包含着浓郁的传统文化与哲思，展现出中国设计的独特创意。今天，让我们一起品读“薪火”里的中国式浪漫。
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都兰县是青海最大的枸杞种植县，每年7月底至9月中旬，是枸杞采摘的季节，来自全国19个省份的5万多名务工人员汇集这里采摘枸杞。