近日，国内多家媒体纷纷报道，胡先生凭借一张72元的复式多期守号票，意外地揽获了总奖金高达556万元的大奖。然而，令人惊讶的是，胡先生在获奖后竟然过了7天才意识到自己成为了幸运儿。

当被问及如何处理这笔巨额奖金时，胡先生表现得十分冷静和理性。他表示，虽然中了大奖，但他不会因此而改变自己的生活节奏。对于他来说，这笔奖金只是生活中的一个意外惊喜，而不会成为他生活的重心。

对此，专家强调，彩票只是生活的调味剂。在购彩过程中，我们应该本着细水长流、日行一善的心态。如果有一天真的中了大奖，也要告诉自己保持一颗平常心。

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京东荣幸地成为中央广播电视总台《2024年春节联欢晚会》的独家互动合作平台。为了增添节日的喜庆气氛，京东特意准备了价值高达60万元的春晚互动大奖，奖品包括华为全场景旗舰产品及问界M9。京东官方也在今日通过微博发文，再次呼吁黎先生尽快与客服取得联系。

快科技2月5日消息，据格力电器”官微，2022年底，搭载格力高效智能环控系统的深圳地铁12号线正式开通运营。经过一年多的使用，深圳地铁建设集团有限公司近日向格力发来感谢信。深圳地铁表示，与既有线路传统空调系统相比，搭载格力中央空调系统的全线机房平均能效5.7，高效示范站能效达7.17，平均节能率35%以上。2023年该系统电费节省约1456万元，每站节省约56万元，相?

一位男子因股市亏损近50万引发了广泛关注。在股市持续低迷的背景下，他的经历让许多投资者感同身受。也要时刻警惕市场风险，避免因一时的贪婪造成不必要的损失。

2月22日，双色球第2024019期开奖结果揭晓，全国范围内共诞生了10注一等奖，每注奖金高达625万元。令人瞩目的是，浙江诸暨的一位购彩者凭借一张精心挑选的复式自选票，一举中得了其中的2注头奖，总计赢得奖金12640268元。该店中出的最大奖项金额为30多万元。

今年，京东成为中央广播电视总台《2024年春节联欢晚会》独家互动合作平台。京东准备了春晚互动大奖华为全场景旗舰产品及问界M9，价值60万元。包含华为Mate60RS非凡大师在内共计13件华为产品，以及问界M9增程Ultra汽车使用权。

浙江一位彩民以仅仅20元的投入，成功斩获了80万元的头奖，这一消息迅速占据了国内多家媒体的版面。面对这突如其来的巨大幸运，中奖者本人竟一时语塞，难以置信地自问:“这是不是假的?”这一戏剧性的中奖经历在网络上引发了广泛的讨论。无论结果如何，购彩行为本身就已经具有了深远的意义。

浙江一彩民花20元中了80万元头奖。中奖者一时难以置信，灵魂发问：这是不是假的？购彩行为也可以被理解成帮自己实现梦想，更是在帮助他人。

今天娃娃哈发布讣告，娃哈哈集团创始人、董事长宗庆后因病医治无效，于2024年2月25日10时30分逝世，享年79岁。此前宗庆后曾于2010年、2012年、2013年三度问鼎福布斯排行榜中国首富”，但因时常一身黑衣、穿几十元的布鞋被称为布鞋老总”。娃哈哈截至目前已在嘉兴海宁、四川成都、天津、重庆等地已建起了千余套员工公寓，为已婚骨干员工福利分房1500多套，为员工提供廉租房640套，提供购房补贴5000多万元。

一对夫妇从重庆上高速回河南过年，车上有个铁箱，装有6万元现金。在服务区加油时，这对夫妇发现铁箱不见了，经过交警努力，铁箱被成功找回。行车过程中，在服务区要习惯性的检查紧固绳的松紧状态，发现问题及时加固处理。

据企查查法律诉讼信息显示，近日，周某与九江羊群效应影视文化工作室等不当得利纠纷二审判决书公开。该工作室为郑爽投资的公司。国家广电总局宣布，不得播出《倩女幽魂》。

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。