2月24日消息，如今微信已经成为很多人手机必备的软件，尤其是过年期间，微信群抢红包”尤为频繁，很多人都希望成为手气最佳的那一位。

据国内多家媒体报道，深圳一名中学生通过参考微信抢红包的代码发现，微信抢最大红包秘诀在于：人数增多时越靠后，越容易获得手气最佳。

该同学发现，在3-5人场景中，第一个抢红包的人成为手气王的概率最大，当人数增多后，越靠后，获得手气王的概率更高。

对于微信群抢红包，有一种观点认为，微信抢红包的金额是每个人在拆开红包的一刹那就计算出来的，而不是计算好每个金额等待人去领取的，更具有随机性。

不论先抢后抢，均值都是差不多的，但是后抢的波动更大，可能抢到超大红包，也可能是超小红包。

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春节临近，你家的年货准备得怎么样了？不少大学生表示，自己回家与年货共处一室，负责看守年货，砂糖橘、饮料、卤肉、炸货、丸子、干果等等，越看越想吃一口，已经开始被爸妈嫌弃”。现在人们采购年货，已经不是纯粹的为了吃穿用度了，很多时候是为了犒劳自己一年的努力，庆祝新年。

快科技2月26日消息，目前新能源汽车行业从业人员，对燃油车的看法普遍一致:与新能源相比，燃油车代表着落后过时、以及保守，属于注定要被淘汰的阵营。日前，极越CEO夏一平在微博评论中表示，全是按键的油车给他整不会了”，夏一平的这番话源自于一位极越01车主的微博评论区。该车主谈到了开两个月极越01后再开奥迪燃油车的感觉”，他表示:最明显的一点是，以前习?

在近日举行的第五届外滩金融峰会上，首都经济贸易大学京津冀房地产研究院院长、北京市房地产法学会副会长兼秘书长赵秀池发表了引人深思的观点。房子作为家庭最重要的资产，其价值的保值与增值主要依赖于房价的上涨。赵秀池的观点为当前的房地产市场提供了新的思考方向，强调了房价稳定上涨在维持购房意愿和家庭资产保值方面的重要性。

你会有手机内存焦虑症吗，微信作为占有存储空间的第一大户，有着直接的原因。从统计来看，微信聊天记录1GB大概能存储75万字不少人用户微信占用的空间都是几十GB或者百GB起步，所以换算下来存储了多少聊天记录。再看初代微信系统，根本就没有assets文件夹，最大化利用了系统资源。

极越汽车CEO夏一平在微博上宣布，极越汽车的全新技术即将上线。作为国内首个全量OCC感知模型，该模型将引领智能驾驶技术的新篇章。随着这一全新版本的推出，极越汽车将为用户带来更加智能、便捷的驾驶体验。

2月27日，广东广州，一段监控录像记录下了有趣又温馨的一幕。黄女士和妈妈一同前往爷爷奶奶家拜年，按照当地风俗，未婚的黄女士依然可以收到红包。这段经历不仅给黄女士留下了美好的回忆，也让人们更加珍惜家庭中的每一刻时光。

特斯拉日前通过其社交媒体账号，分享了一段最新视频，展示其正在研发的Optimus人形机器人的流畅步行能力。该机器人在测试场地内行走，并配有诙谐的标题完成每日步数目标”。Optimus被严重低估了，其需求可能会达到100亿至200亿台，并自信地预测”Optimus将占到特斯拉长期价值的大部分。

快科技2月12日消息，最近新春佳节，很多家庭群都会发红包，但是官方提醒大家有些红包千万不能乱抢。有不法分子却从中捣乱，制造了一些假红包企图骗取钱财，比如以下6种：1 需输入密码的红包微信好友发来一个红包，点开时却提醒需要输入密码。事实上，领取微信红包并不需要输入密码。遇到此类红包，请及时退出，免得造成金钱损失。2 需填写个人信息的红包这类红包

除夕夜用户共抢到微信红包50.8亿个，发送拜年红包1.9亿次，创下了新的纪录。在2月10日的00:00-00:01之间，随着新年钟声敲响，微信红包发送达到高峰。今年微信除夕夜的红包活动不仅在数量上刷新了记录，同时也通过创新的红包封面设计为用户提供更具个性和仪式感的体验。

随着春节临近，在外的游子、学子们陆续返乡与亲朋好友团聚，探亲访友的过程将释放大量出行、餐饮、休娱等消费需求。为全面覆盖消费者春节所需，助力广大商家抓住新春机遇，近日，快手本地生活特别推出「新春团购节」活动。快手也将继续深耕本地生活赛道，持续向市场提供好的产品和价格，助力更多用户实现消费体验的升级，让本地优质商家经营增质提效，为本地经济带来新活力。

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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。

Whomadethisartwork.com是一个利用人工智能识别非洲艺术品的网站。通过上传或粘贴照片，AI模型可以准确识别艺术品，提供相关的艺术家、艺术品介绍等信息。该平台还提供了文档记录、艺术品鉴定、艺术家推广等功能，旨在保护和推广非洲艺术遗产。

Map Lead Scraper是一个从Google Maps抓取工具，可以帮助用户提取Google Maps上的信息。它可以提取本地商家数据和联系方式，节省大量手动搜索的时间。可以自动生成潜在客户名单，包括名称、电话、邮箱等信息。

ChatMusician是一个开源的大型语言模型（LLM），它通过持续的预训练和微调，集成了音乐能力。该模型基于文本兼容的音乐表示法（ABC记谱法），将音乐视为第二语言。ChatMusician能够在不依赖外部多模态神经结构或分词器的情况下，理解和生成音乐。

MobiLlama是一个为资源受限设备设计的小型语言模型（SLM），它旨在提供准确且轻量级的解决方案，以满足设备上的处理需求、能效、低内存占用和响应效率。MobiLlama从更大的模型出发，通过精心设计的参数共享方案来降低预训练和部署成本。

Multi-LoRA Composition是一种用于图像生成的先进技术，它通过组合多个低秩适配器（LoRA）来生成高质量的图像。这种方法在保持模型大小的同时，提高了图像的细节和多样性。

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