苹果官网即将推出新年优惠预热活动，将于1月18日正式开启。此次活动包括iPhone15Pro、iPhone15Pro Max、iPhone15、iPhone15Plus、iPhone14、iPhone14Plus和iPhone13系列，以及iPad Pro、iPad Air、iPad、iPad mini等产品。

不过，尽管这次活动较为少见，但仍被网友批评缺乏诚意，主要原因在于优惠幅度过小，且限量优惠，先到先得。举例来看，iPhone15Pro Max256GB目前在拼多多百亿补贴价格下降至仅8298元，而官网优惠后到手价为9499元，相比之下还要贵出一千多元。

即便是价格较高的京东官方自营店，同配置的价格也仅为9399元，并且还可额外加9元附赠官方快充头。值得一提的是，苹果官网的优惠活动唯一优势是提供24期免息分期付款。总体来看，尽管苹果官网推出了少见的新年优惠活动，但网友对其反响不一。

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根据国外科技媒体9to5Mac的报道，苹果公司至今仍未解决“屏幕使用时间”相关设置失效的问题。苹果公司在《华尔街日报》上承认了这个问题，并表示正在更新以改善情况。目前尚不清楚苹果公司是否已经修复这个问题或者是否会对此做出回应。

春节假期即将到来，因假期调休，今日以及2月18日要上班。有不少iPhone用户吐槽闹钟没有响，导致自己上班迟到。值得一提的是，大部分Android手机本地化做的还是很智能的，比如放假调休会自动设置闹钟，包括小米、华为甚至是三星，不会出现闹钟不响的尴尬问题。

有网友爆料称，在江西赣州康大高速大余服务区的特来电充电桩，充电费用高达2.98元/度，甚至超过了油车加油的费用。如果按照正常电动车在高速上的电耗，每百公里需要花费53.6元，这是一笔不小的开支。在节假日期间，为了确保高速路充电畅通，避免出现拥堵情况，价格会相应提高。

2月15日，正月初六，假期余额”不足，不少人已经踏上返程路，一年一度的后备箱大赛正式拉开帷幕，再度引发网友热议。有人说这是一场没人会输的比赛，因为装的爱都是一样的”。在免费时段即将结束前仍在高速公路行驶的车辆，建议根据实际位置和时间，选择就近收费站驶离高速公路，免通结束后，重新取卡上高速，避免赶时间、超速行驶引起安全事故。

如果充电比加油还贵，或者两者价差基本拉平了，那还有什么意义？江西赣州康大高速大余服务区的特来电充电桩，充电费用为2.98元/度，比油车加油还贵。因为充电费用较贵遭到网友吐槽，赣州交投特来电也曾对此做出过回应：节假日期间价格较高，是为了保证高速节假日充电畅通，避免充电拥堵情况。

临近过年，很多朋友都会选择一些水果置办年货往往会选择一些平时不太舍得吃的产品，比如车厘子。车厘子甚至已经成为年货顶流，取代了砂糖橘的位置，尤其是今年车厘子价格大降，如今甚至已经逼近20元/斤。其实车厘子就属于樱桃的一种，车厘子价格较贵的原因并不是因为营养成分等是栽培起来费心、费精力、费钱。

河南许昌胖东来影城的一则公告引起了广大网友的关注。如果观众对观看的影片感到不满意，他们可以在观影结束后的20分钟内，前往售票处申请退款50%的票价。虽然存在一些担忧和质疑，但影城方面表示将继续努力提升服务质量，为观众提供更好的观影体验。

苹果VisionPro在美国上市后，引起了强烈轰动，这款被称为空间计算”显示设备受到了很多果粉的追捧，有粉丝竟然不顾苹果的警告，戴着它去驾驶，引起了强烈的批评。然这股风竟然还吹到了国内，近日，有博主涛哥爱拆机”上传发布了一条自己头戴苹果VisionPro在市区驾车的视频，因遭到了很多人的批评。有网友留言称：深圳交警，可以出来干活了，送上门的业绩啊这是；希望我开车时不要遇到这种自以为是的大聪明。

有网友反映在短视频平台搜索热辣滚烫”，在直播板块，有多账号进行电影内容屏摄直播。这也引起了网友的热议，到底上述形式算不算侵权呢？如果将电影中的精彩片段在短视频平台传播，若当事人不许可，权利人不同意，则属于侵权。

虽然每年春节，人们的休闲娱乐方式多种多样，但电视和影视综艺节目在这个期间依然备受关注。即便有十几个台的跨年晚会同时播出，春节期间很多台春晚也会刷屏。湖南卫视的春晚节目需要更多创新，同时也需要关注观众的审美需求，才能在春晚市场中获得更大的认可。

FaceHi是一款 AI 视频换脸应用，用户可以轻松实现视频中的面部换脸效果，支持高质量的面部识别和替换，让视频变得更加有趣和创意。新用户可免费尝试 5 次，Pro 用户则可无限制地创建完整的面部换脸视频。定价合理，定位为提升视频趣味性的工具。

StarCoder2是一个1500亿参数的Transformer模型,在包括GitHub在内的600多种编程语言数据集上进行了预训练,使用了Grouped Query Attention等技术。该模型可用于代码生成任务,支持多种编程语言。

OLMo是一个开源的自然语言生成模型,由Allen AI研究所开发,基于Transformer架构,可用于生成高质量的英文文本。它具有生成长度可达4096个token的长文本的能力。OLMo-7B是目前公开的参数量最大的开源英文语言模型之一,拥有69亿参数,在多个英文NLP任务上的表现优于同类模型。它可用于文本生成、任务导向的微调等多种自然语言处理任务。

Taipy是一个开源的Python库，用于简化端到端应用开发，提供假设分析、智能管道执行、内置调度和部署工具。它允许数据科学家和机器学习工程师构建全栈应用，无需学习新的语言或全栈框架，专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。

Ideogram 1.0是一个文本转图像的生成模型,能够根据文本描述生成高保真的图像。它拥有前沿的文本渲染能力,无与伦比的照片实感和提示符合度,以及名为“魔法提示”的新功能,可以帮助用户为美丽的创意图像编写详细的提示。Ideogram 1.0现已面向所有ideogram.ai的用户开放!您可以在ideogram.ai免费注册,加入我们的全球创作者社区,结识新朋友、分享您的图像和提示、从同行的创造力中汲取灵感。除了每日免费生成量外,我们还推出了付费订阅计划,提供优先生成、私人生成、图像上传和Ideogram编辑器访问等功能。

Playground是一个免费的在线AI图像生成器,用户可以使用它来创造艺术作品、社交媒体帖子、演示文稿、海报、视频、标志以及更多。它采用了当前最先进的视觉模型,可以高质量生成各种风格和内容的图片。主要功能和优势包括:1)强大的图像生成能力,可根据文字描述生成细节丰富的图片;2)支持多种生成风格,如写实、动漫等;3)支持生成高清大图;4)可自定义生成图片样式,如颜色、构图等;5)免费使用,无需登录;6)简单易用的网页界面。

chat-with-mlx是一个展示如何在Apple Silicon上使用MLX框架进行原生对话的库。它支持多种开源模型，可以轻松集成任何HuggingFace和MLX兼容的开源模型。

AutoPrompt是一个用于提示优化的框架，旨在通过意图校准过程自动生成高质量、详细的提示，以适应用户意图。该框架通过迭代构建挑战性边缘案例数据集并相应优化提示，减少手动提示工程的工作量，并有效解决提示敏感性和固有的提示歧义问题。

LTX Studio是一个集成了AI技术的创新视频制作平台，它允许用户从概念到最终剪辑，全面控制视频的各个方面。该平台通过AI技术，将创意转化为连贯的视频故事，提供角色一致性、自动编辑、深度帧控制等功能，旨在简化视频制作流程，提高创作效率。

Morph Studio是一个基于人工智能的文本到视频生成平台。它使用先进的算法,可以通过用户提供的文本提示,自动生成高质量的视频。Morph Studio使创作者可以将自己的创意快速实现成动态的视觉内容。它极大地降低了视频制作的门槛,用户无需具备专业技能和昂贵设备,就可以创造出独特的视频作品。此外,Morph Studio还提供了强大的自定义功能,用户可以调整生成视频的长度、分辨率、样式等参数,输出结果更符合自己的需求。总之,这是一款极具创新和颠覆性的人工智能产品。

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LayerDiffusion 是一种使大规模预训练潜在扩散模型能够生成透明图像的方法。该方法允许生成单个透明图像或多个透明图层。它学习了一种 “潜在透明度”，将 Alpha 通道透明度编码到预训练潜在扩散模型的潜在空间中。通过将添加的透明度调节为潜在偏移，最小程度地改变预训练模型的原始潜在分布，以保留大型扩散模型的生产就绪质量。通过调整潜在空间对其进行微调，可以将任何潜在扩散模型转换为透明图像生成器。我们使用人机协作收集的 100 万个透明图像层对对模型进行训练。我们展示了潜在透明度可以应用于不同的开源图像生成器，或者适应于各种条件控制系统，实现前景 / 背景条件图层生成，联合图层生成，图层内容结构控制等应用。用户研究发现，在大多数情况下（97%），用户更喜欢我们本地生成的透明内容，而不是之前的临时解决方案，比如生成然后抠图。用户还报告说，我们生成的透明图像的质量与 Adobe Stock 等真实商业透明资产相媲美。

DiffuseKronA 是一种参数高效的微调方法，用于个性化扩散模型。它通过引入基于 Kronecker 乘积的适配模块，显著降低参数数量，提升图像合成质量。该方法减少了对超参数的敏感性，在不同超参数下生成高质量图像，为文本到图像生成模型领域带来重大进展。

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C3PO 是一种基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术，可以从单个反馈句子中对 LLM 进行调整，避免过度概括化。该技术提供了参考实现、相关基准线和必要组件，方便研究论文中提出的技术。

OpenDiT是一个开源项目，提供了一个基于Colossal-AI的Diffusion Transformer(DiT)的高性能实现，专为增强DiT应用（包括文本到视频生成和文本到图像生成）的训练和推理效率而设计。OpenDiT通过以下技术提升性能：在GPU上高达80%的加速和50%的内存减少；包括FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心优化；包括ZeRO、Gemini和DDP的混合并行方法，还有对ema模型进行分片进一步降低内存成本；FastSeq：一种新颖的序列并行方法，特别适用于DiT等工作负载，其中激活大小较大但参数大小较小；单节点序列并行可以节省高达48%的通信成本；突破单个GPU的内存限制，减少整体训练和推理时间；通过少量代码修改获得巨大性能改进；用户无需了解分布式训练的实现细节；完整的文本到图像和文本到视频生成流程；研究人员和工程师可以轻松使用和调整我们的流程到实际应用中，无需修改并行部分；在ImageNet上进行文本到图像训练并发布检查点。