近日，哈尔滨街头出现了一道独特的风景线名身着橘外套的可爱小朋友组成。这些来自广西南宁的砂糖橘宝宝们，最小的仅3岁5个月，
据悉，这是广西南宁的三位老师带着11个小朋友去哈尔滨研学。这些孩子来自一家收费不菲的幼儿园，他们的家长为了让孩子有这样一次特殊的体验，支付了相应费用。家长们认为，这样的旅行经验对孩子们的成长大有裨益。
昨晚，这11名小勇士踏上了前往漠河的旅程。漠河文旅局早已为他们做好了周全的准备。今天上午，漠河文旅局顺利接到了他们，孩子们的脸上洋溢着兴奋和期待的笑容，似乎完全没有被漠河的寒冷所吓倒。
现在，这11名砂糖橘宝宝已经正式开启了他们在漠河的冒险之旅。让我们共同期待他们在北国的精彩表现。
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广西一家幼儿园组织了一次特别的游学活动，11位小朋友穿着橘红色的羽绒服，网友们亲切地称他们为小砂糖橘”。为了迎接这些小游客，漠河不仅进行了直播准备在户外堆砌了一个用砂糖橘装饰的雪人，以此表达对小朋友们的欢迎。极光在漠河是一种神奇的天文景观，在漠河天空的北面，人们经常能看到绚丽多彩的极光景观，美轮美奂，让人流连忘返。
1月4日下午2时许，漠河北极消防站迎来11名特别的访客——来自广西的“砂糖橘”们。这些小朋友在中国消防的直播间里吸引了千万观众的目光。小朋友们还参观了消防站的指挥中心，深入了解了消防工作。
砂糖橘和酸奶到底能不能同食？这个问题一直备受关注。这篇文章提到了深圳新闻网和其他话题，如榴莲酸奶新品定价引起的争议，以及国内乳制品消费市场的趋势等，为读者提供了丰富的信息。
哈尔滨机场内出现了一群特别的旅客，他们身穿羽绒服和蓝色裤子，推着与自己个头差不多大的行李箱，萌态可掬。这些小朋友年龄在3至6岁之间，他们来自广西南宁的一所学校，此次研学游共11位小朋友参加有3位老师陪同照顾。希望他们能够在这段旅行中收获满满，留下美好的回忆。
微博话题砂糖橘和酸奶不能同食”引发网友关注。之所以有这种说法，理由是砂糖橘中含有一定的有机酸成分，可能会使牛奶中的蛋白质发生沉淀，从会影响到蛋白质的消化和吸收。需要注意的是，虽然砂糖橘有诸多好处，但也要适量食用。
广西南宁一所幼儿园带领11名3-6岁的孩子前往哈尔滨研学旅行。这群孩子统一穿着橘色服装，加上来自广西的砂糖橘，因此被网友们称为“小砂糖橘”。这一事件展示了东北地区对南方游客的热情接待，也为广西和云南的特产带来了宣传效应。
来自广西南宁的11位“砂糖橘殿下”勇闯哈尔滨的新闻和视频霸占了各大网站和平台的头条，这群可爱的广西小朋友在黑龙江游学的一举一动都受到了全国网友的关注。东北老铁们对“砂糖橘殿下”们掏心掏肺掏家底，抱抱亲亲举高高，打爬犁放烟花看雪花，主打一个宠溺。三车砂糖橘，8车沃柑共11车200吨水果将连夜发车发往东北，免费送给“哈尔滨老铁”品尝。
越来越多南方人选择前往北方体验冰雪运动。这些南方小土豆们在北方的雪地上尽情玩耍，体验滑雪、雪橇等各种冰雪项目，带来了不同地域间的文化交流和互动。这个词还可以引申为来北方旅游的南方游客，尤其是那些第一次见雪的人们。
“哈尔滨冰雪大世界”无疑是这个冬天最为火爆的旅游景点，这中间以抖音为代表的短视频平台起到了极大的宣传推动作用。在数量众多的短视频安利下，不管是“南方小土豆”还是“北方大地瓜”，都产生了要去这个冰雪之都一探究竟的冲动。红极一时的典型人物尚且如此，对大多数“蹭热点“的普通创作者来说，想靠这些流量变现只会更难。
越来越多的南方游客涌入北方，为当地带来了浓厚的旅游氛围。这股热潮不仅促进了旅游业的发展对各行各业产生了积极的影响。也要关注游客的需求变化，不断优化旅游环境和服务质量，为地方经济的持续发展注入新的活力。
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CoTracker是一个基于Transformer的模型,可以在视频序列中联合跟踪稠密点。它与大多数现有的状态最先进的方法不同,后者独立跟踪点,而忽略了它们之间的相关性。我们展示了联合跟踪可以显著提高跟踪精度和鲁棒性。我们还提供了若干技术创新,包括虚拟轨迹的概念,这使CoTracker可以联合跟踪7万个点。此外,CoTracker因果地操作在短时间窗口上(因此适合在线任务),但通过在更长的视频序列上展开窗口进行训练,这使并显著改进了长期跟踪。我们展示了定性印象深刻的跟踪结果,其中点甚至在遮挡或离开视野时也可以跟踪很长时间。从定量上看,CoTracker在标准基准测试上优于所有最近的跟踪器,通常优势显著。
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TinyGPT-V 是一种高效的多模态大型语言模型，通过使用小型骨干网络来实现。它具有强大的语言理解和生成能力，适用于各种自然语言处理任务。TinyGPT-V 采用 Phi-2 作为预训练模型，具备出色的性能和效率。
Embedchain 是一个开源的 RAG 框架，旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则，既适用于软件工程师，也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程，提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块，生成相关的嵌入，并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API，它使用户能够提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话，所有这些都根据他们自己的数据进行定制。
GEO是一种全新的范式,它将帮助内容创作者针对下一代搜索引擎进行内容优化,这些搜索引擎具备大型语言模型的增强能力。 随着大型语言模型的出现,一种使用生成模型收集和总结信息来回答用户查询的新型搜索引擎已经崭露头角。这些“生成引擎”能够生成准确、个性化的响应,并且正在迅速取代传统搜索引擎,提升了用户效用。 但是,生成引擎也给内容创作者带来了许多挑战: 排名和可见度:在传统搜索引擎中评估网站性能非常简单,网站以排名顺序列出原文内容。然而,生成引擎可以生成丰富和结构化的响应,通常将引文嵌入到一个块中。这使得排名和可见度的概念变得非常微妙和多面化。 网站优化:与存在大量提高网站可见度研究的搜索引擎不同,如何优化生成引擎响应中的可见度仍不清楚。 黑盒性质:由于生成引擎的黑盒性质,内容创作者几乎无法控制其内容何时以及如何显示,这使得优化内容更加困难。 为了解决这些挑战,我们提出了生成引擎优化(GEO)这个全新范式,旨在帮助内容创作者提高其内容的可见度。我们贡献了各种印象指标、评估基准和优化策略套件,赋予创作者改进内容可见度的能力,针对的是已部署的商业生成引擎。
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