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据港交所1月8日公告，恒大汽车将于今天上午9:00正起短暂停止买卖。值得一提的是，1月1日晚间，恒大汽车在港交所发布公告，称纽顿集团股份认购协议及债转股认购协议已于年12月31日失效。直到去年底协议失效，恒大也没有得到纽顿集团的后续资金注入。

昨日晚间，恒大汽车年1月1日晚间在港交所公告，纽顿集团股份认购协议及债转股认购协议已于年12月31日失效。去年8月份，恒大汽车称已获得总部位于阿联酋迪拜的纽顿集团约5亿美元战略投资，并表示此次牵手中东资本，将有效解决恒大汽车发展面临的资金难题。不过恒大汽车在昨日发布的公告中也表示，纽顿集团股份认购协议及债转股认购协议的订约方以及若干利益相关方一直并将继续就修订拟议交易及债转股之若干关键条款进行磋商。

王家卫导演的首部电视剧《繁花》成了年开年爆火剧集，不仅带火了排骨年糕、定胜糕等上海美食，上海老牌五星酒店和平饭店因该剧再次走红。值得一提的是，昔日冷清的上海黄河路也因《繁花》迎来新生，成为上海新的网红打卡地。但如今的黄河路，只有被留下的老式居住楼房和部分小店，记录着那个纸醉金迷的黄金时代。

过敏最害怕的就是潜伏于起居环境的过敏原，许多专家医师强调：“9成以上的过敏主要来源于居家尘螨，不论是活尘螨或是尘螨的排泄物还是尘螨的卵，皆会造成人体过敏，并诱发过敏性鼻炎。大自然床垫采用天然植物山棕纤维丝做内芯，山棕本身是不含糖分的，因此不易滋生细菌，不易发霉和受到虫蛀，同时纤维内芯成三维中空结构，每平方米超个透气孔，具有良好的通风透气效果，睡眠过程中不闷热。不论是旧床睡的腰酸背痛还是即将搬新家、迎接新生活的朋友，都非常推荐大自然棕床垫，它会是提升睡眠品质的床垫优选。

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Shap-E是一个生成条件3D隐函数的官方代码和模型发布库。它可以根据文本或图像生成3D对象。该产品采用了最新的生成模型，可以根据给定的提示生成与之相关的三维模型。

Meta-Prompting是一种有效的脚手架技术，旨在增强语言模型（LM）的功能。该方法将单个LM转化为一个多方位的指挥者，擅长管理和整合多个独立的LM查询。通过使用高层指令，元提示引导LM将复杂任务分解为更小、更易管理的子任务。然后，这些子任务由相同LM的不同“专家”实例处理，每个实例都根据特定的定制指令操作。这个过程的核心是LM本身，作为指挥者，它确保这些专家模型的输出之间的无缝沟通和有效整合。它还利用其固有的批判性思维和强大的验证过程来完善和验证最终结果。这种协作提示方法使单个LM能够同时充当全面的指挥者和多样化专家团队，显著提升其在各种任务中的性能。元提示的零射击、任务无关性质极大地简化了用户交互，无需详细的任务特定指令。此外，我们的研究表明，外部工具（如Python解释器）与元提示框架能够无缝集成，从而扩大了其适用性和效用。通过与GPT-4的严格实验，我们证明了元提示优于传统脚手架方法：在所有任务中取平均值，包括24点游戏、一步将军和Python编程难题，使用Python解释器功能的元提示比标准提示高出17.1%，比专家（动态）提示高出17.3%，比多人格提示高出15.2%。

BiTA是一种用于大型语言模型的双向调节方法，通过简化的半自回归生成和草稿验证来加速大型语言模型。BiTA作为一种轻量级的插件模块，能够无缝提升现有大型语言模型的推断效率，而无需额外的辅助模型或产生显著的额外内存成本。应用BiTA后，LLaMA-2-70B-Chat在MT-Bench基准测试上实现了2.7倍的加速。广泛的实验证实我们的方法超越了最先进的加速技术。

Vary-toy是一个小型Vary模型，基于Qwen-1.8B作为基础“大”语言模型。Vary-toy引入了改进的视觉词汇，使模型不仅具备Vary的所有特性，还具有更广泛的泛化能力。具体来说，在生成视觉词汇的过程中，我们用目标检测驱动的正样本数据替换自然图像的负样本，更充分地利用了词汇网络的容量，使其能够高效地编码与自然物体对应的视觉信息。在实验中，Vary-toy在DocVQA上实现了65.6%的ANLS，在ChartQA上实现了59.1%的准确率，在RefCOCO上实现了88.1%的准确率，在MMVet上实现了29%的准确率。定价：免费试用，付费版本定价待定。定位：为研究人员提供在资源有限的情况下在普通GPU上训练和部署LVLMs的解决方案。

GALA是一个框架，它以单层着衣的3D人体网格作为输入，并将其分解为完整的多层3D资产。输出可以与其他资产组合，创造出任意姿势的新颖着衣人体化身。通过一系列分解步骤，我们在共享的规范空间中获得了多层3D资产，以姿势和人体形状进行了规范化，从而支持对新身份的轻松组合和对新姿势的重新动画。我们的实验证明了我们的方法相对于现有解决方案在分解、规范化和组合任务中的有效性。

Lumiere是一个文本到视频扩散模型，旨在合成展现真实、多样和连贯运动的视频，解决视频合成中的关键挑战。我们引入了一种空时U-Net架构，可以一次性生成整个视频的时间持续，通过模型的单次传递。这与现有的视频模型形成对比，后者合成远距离的关键帧，然后进行时间超分辨率处理，这种方法本质上使得全局时间一致性难以实现。通过部署空间和（重要的是）时间的下采样和上采样，并利用预训练的文本到图像扩散模型，我们的模型学会直接生成多个时空尺度下的全帧率、低分辨率视频。我们展示了最先进的文本到视频生成结果，并展示了我们的设计轻松促进了各种内容创作任务和视频编辑应用，包括图像到视频、视频修补和风格化生成。

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