拍摄者蓝女士介绍，这种烧烤主要是招待客人、办酒席时做的，其制作的步骤繁琐，需要腌制，还要用新鲜的竹签子串起来。

  据她介绍，平时，烧烤的竹签是 1 米左右，但拍摄当天是整个村的百家宴，因此竹签长度有 1 米8。由于肉串比较大，烤的时间长，必须用新鲜的、泡过水的竹子来做，不然烤到一半就会着火。

  “好想尝尝，我来 1 串就好。”“这在整个烧烤界也是相当震撼的。”网友们纷纷评论道。

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  黑龙江哈尔滨为了迎接游客，举办了许多特色活动，如在机场玩快闪、举办交响音乐会、在圣索菲亚大教堂上空升起人造月亮、在广场建起“温暖驿站”等。还有鄂伦春族人在中央大街表演驯鹿，松花江冰面上升起热气球等等。黑龙江省旅游工作联席会议办公室在感谢信中表示，他们将继续改进服务，让游客感受到真诚的款待。

  据中国铁建官微发文称，由中国铁建大桥局施工的国内最大跨度跨海桥梁，宁波舟山港六横公路大桥二期工程双屿门特大桥六横侧主塔承台混凝土浇筑工作圆满完成。此次完成承台浇筑的六横侧主塔高246.3米。在项目建成后，六横至宁波的通行时间将由原来的船渡70分钟缩短至车行10分钟，结束六横、佛渡、梅山无公路连通历史。

  安徽淮南中院宣判一起生产、销售有毒、有害食品案。案件涉及一家火锅店，该店为了节省本金，将含有牛油的火锅汤倒入滤网桶中过滤掉残渣，然后收集浮在上面的油品，次日再添加到顾客的火锅中。这一判决结果让人大为振奋，也提醒消费的人在选择餐饮店时要慎重，以免因为不法商家的行为受到损害。

  冬季开车时开启暖风，会增加油耗吗?蚂蚁庄园1月4日的最新问题已发布，这是一道与汽车知识相关的问题，那么开暖风会不会增加油耗呢?一块儿来看看正确答案和解析吧。1月4日蚂蚁庄园今日问题:冬季开车时开启暖风，会增加油耗吗正确答案:不一定，要看情况答案解析:冬季开车时开启暖风是否会增加油耗，取决于汽车空调的工作原理。不过必须要格外注意的是，在停车状态下打开暖风会费油，因为发动机需要额外提供热量。

  哈尔滨机场内出现了一群特别的旅客，他们身穿黄色羽绒服和蓝色裤子，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。想让他们能够在这段旅行中收获满满，留下美好的回忆。

  博主水果猎人杨晓洋”在微博发布视频，称东方甄选直播间销售的是广西融安金桔，但购买后收到的是名为广西脆皮金桔”的产品，但融安并无脆皮金桔”这一品种。东方甄选售卖的金桔自营产品包装标注为大果”，实际产品却为15g20g的中果”。官方作出回应，表示脆皮金桔是桂林的，融安县没这个品种名字。

  好莱坞科幻巨制《沙丘2》今天正式公开宣布，内地定档3月8日上映，比北美3月1日晚一周。该片由提莫西查拉梅、赞达亚、丽贝卡弗格森继续主演，弗洛伦丝皮尤新加盟饰演伊勒琅公主，奥斯汀巴特勒饰菲德-罗萨，蕾雅赛杜饰玛戈夫人，克里斯托弗沃肯饰帕迪沙皇帝沙达姆四世。根据预告画面，保罗还征服了400米沙漠之主”沙虫，成功骑乘沙虫遨游沙漠，向敌军发起攻击。

  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。

  为进一步推动学校与企业间的交流合作，近日，广西国际商务职业技术学院招生就业处处长容博、文化与旅游学院党总支副书记陈雪玲、副院长黄志康等领导一行莅临中航未来滁州总部、中航未来·中国民航科普教育基地、华东航空实训基地进行考察调研。同时，中航未来集团总裁刘尹、广西国际商务职业技术学院招生就业处处长容博，共同为中航未来·广西国际商务职业技术

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  DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。

  Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户都能够基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

  Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能能创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更加多的约会回应。用户都能够使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

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  Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

  ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

  LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。

  这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

  Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户都能够与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

  3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

  LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

  QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

  Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估根据结果得出，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。