读书郎网校进军在线教育的读书郎！

  —— 2019 年 7 月读书郎正式孵化读书郎网校项目! 2019 年是读书郎极具突破性、涅槃新生的一年。上半年读书郎发布了多款教育电子新品， 5 月读书郎建立了读书郎教育研究院哈佛分院， 7 月 8 月开设了哈佛外教直播课。而最大的突破是 7 月读书郎网校的正式孵化，这是读书郎已经大步

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  继抖音、京东之后，小红书也宣布了平台的双11计划。9月26日，小红书举办2023小红书双十一电商伙伴动员会，公布了今年双11对商家和买手的扶持政策，加上上个月豪言百亿流量补贴做好买手模式，小红书电商到了验收成果的时刻了。面对一个行业已显露的富矿，前几年商业化不顺的小红书，正在尝试搭建一套体系去掘金售卖不是只卖铲子和水，这在某种程度上预示着离赚钱的日子也不远了

  不得不说着确实是记忆非常深刻的一堂课！10月13日消息，近日，西安财经大学的一块奖学金颁奖牌火了，据网传视频和图片显示，这块颁奖牌上写着：荣获ACCA奖学金￥50000”。乍看之下似乎并无不妥，而且令人艳羡，毕竟奖学金能达到5万，非常厉害了，但是，在50000的数字上方，则分别对应了百、十、元、角、分的中文，也就是说，实际上获得的奖金是500元。500和50000，这差

  我是江河，最近在刷小红书时，发现月子中心、珠宝、婚纱摄影私域类商家，也开始用广告投报备达人，通过对话框引流到微信。如下图月子中心圣贝拉母婴护理中心，广告投放达人笔记，评论区置顶咨询插件引流到私域;图1:圣贝拉母婴护理中心投放截图过去私域类商家，企业号是核心阵地，企业号产出获客笔记，广告直投获取用户线天广告测试期后，接下来要做的数

  2023年9月初，小红书旗下电子商务平台小绿洲突然在App里发布了一封告别信，信中说明:因业务调整，计划2023年10月1日停止运营、全店暂停销售并将商品下架，2023年10月31日正式关闭。正当小绿洲关停带给人的错愕还没有远去的时候，小红书旗下又一自营电商“福利社”也宣布了关停，“福利社”于9月15日发布了致用户的一封信表示，将于10月16日停止商品售卖，11月16日正式关闭店铺。以上这些就是小红书的全新电商玩法了，你或许可能早就听过了，所以我也说这是小红书的阳谋，只不过不一定有人相信会成功罢了。

  随着大模型技术的火热，如何建设高性能网络，为大模型提供大算力支撑成为解决大模型技术的难点。度小满积极布局大模型前沿科技，不断攻克大模型技术难题，并联合百度智能云推出《智算中心网络架构白皮书》，为高性能网络建设提供全流程指导。度小满也将持续加快对大模型技术的创新，通过智能分析、智能客服等提升金融行业效率，逐步推动行业转型升级。

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  Emu是一个用于提高图像生成模型美感的质量调整工具。它能够最终靠有限的高质量图像进行微调，从而显著提高生成质量。Emu在1.1亿个图像-文本对上进行了预训练，并使用了几千个精心挑选的高质量图像进行了微调。与仅进行预训练的模型相比，Emu的胜率达到了82.9％。与最先进的SDXLv1.0相比，Emu在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4％和71.3％。Emu还可以用于其他架构，包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型。

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  HyperHuman是一个生成逼真的人类图像的模型。该模型通过捕捉人类图像的结构性特征，从粗略的身体骨架到细粒度的空间几何形状，生成具有连贯性和自然性的人类图像。HyperHuman包括三个部分：1）构建一个大规模的人类数据集HumanVerse，其中包含340M张图像和全面的注释，如人体姿势、深度和表面法线）提出一个潜在结构扩散模型，该模型同时去噪深度、表面法线和合成的RGB图像。我们的模型在一个统一的网络中强制学习图像外观、空间关系和几何形状，模型中的每个分支都具有结构感知性和纹理丰富性；3）最后，为了进一步提高视觉质量，我们提出了一个结构引导的细化器，用于更详细的高分辨率生成。大量实验证明，我们的模型在各种场景下生成了具有高真实感和多样性的人类图像，达到了最先进的性能。

  Flash-Decoding: for long-context inference

  Flash-Decoding是一种针对长上下文推理的技术，可以显著加速推理中的注意力机制，从而使生成速度提高8倍。该技术通过并行加载键和值，然后分别重新缩放和组合结果来维护正确的注意力输出，从而实现了更快的推理速度。Flash-Decoding适用于大型语言模型，可以处理长文档、长对话或整个代码库等长上下文。Flash-Decoding已经在FlashAttention包和xFormers中提供，可以自动选择Flash-Decoding或FlashAttention方法，也可以使用高效的Triton内核。

  Kandinsky Deforum:基于Kandinsky扩展和Deforum特性的文本到图像生成模型

  Kandinsky Deforum是一种基于Kandinsky扩展和Deforum特性的文本到图像生成模型。该模型可以将文本转换为视频，具有高效、快速、准确的特点。其核心方法包括生成参考帧、对前一帧进行小变换、通过图像到图像方法对结果图像进行扩散处理。Kandinsky Deforum的优点是可以生成高质量的视频，同时具有良好的可扩展性和灵活性。该产品的定位是为用户提供一种高效、快速、准确的文本到图像生成模型。

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