现在我也不知道这频道发了啥了,各位慢慢吃瓜,将就着看

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全场景鸿蒙学校来了:罗湖区清水河学校官宣启建,预计 2026 年 5 月具备投入使用条件

IT之家 1 月 14 日消息,据罗湖发布公众号分享,罗湖区清水河学校作为深圳市首个“全场景鸿蒙学校”已于近日启动建设。据介绍,学校引入了国产鸿蒙系统,从教育教学到校园管理,实现全链路智能化升级

按照规划,清水河学校预计在 2026 年 5 月具备投入使用条件,9 月开学时全面投入应用(具体以官方信息为准)。该校将拥有全栈自主统一的鸿蒙安全基座、虚实融合的互联教育新模式、AI 深度融合的数智化教学与管理。

系统还整合九大核心应用场景,包括统一身份认证、鸿蒙全域物联、数字孪生安防、智慧管理系统、智慧教室 3.0、教师研修中心、科创学习中心、未来学习(体验)中心、智慧农场等。

以鸿蒙技术为支撑的智慧教育综合体,包含主场馆、体验馆、学习中心集群等,作为“第二课堂”和个性化学习枢纽,涵盖了智慧教室 3.0、数学实验中心、科创学习中心、深度合作学习中心、混合式学习中心 4.0 等。

IT之家注意到,该校通过统一身份认证实现“一人一 ID、一脸通校园”,并基于鸿蒙全场景物联实现全校软硬件统一管理与智能应用,支持 AI 智能体辅助备课、鸿蒙研修中心支持课堂自动录制与教研分析、机器人智能批阅与个性化辅导、心育空间实时心理指导等功能。

值得一提的是,华为官方在 2021 年便宣布进军智慧教室产业,并发布了智慧教室解决方案。另外,华为 IdeaHub 官方账号还在 2024 年发布了华为智慧教室解决方案介绍视频,宣称“把数字化教育带入每一间教室”。

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最新最热 GLM-Image

GLM-Image 采用 自回归 + 扩散解码器 的混合架构。其中,自回归模块部分结构采用并初始化自[GLM-4-9B-0414][1],参数量为9B;扩散解码器模块则沿用了[CogView4][2]的单流DiT结构,参数量为7B。

值得一提的是,GLM-Image的自回归结构基座训练基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成。


https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image zai-org/GLM-Image · Hugging Face
经过仔细调查发现,gitlab-ce 上游提供的 apt 仓库中,不同发行版中,为不同发行版打包的相同 gitlab 版本的二进制包的包名和版本号均相同,并且所在路径也相同,但实际上是不同的二进制包文件。我们目前无法正确镜像这样的仓库。
gitlab 的上游 apt 仓库之所以能正常工作,是因为它的服务器会记录访问者的 IP 地址上一次请求的 Release 文件所属的发行版,并在请求二进制包文件时返回对应发行版的二进制包文件


https://github.com/tuna/issues/issues/2395#issuecomment-3745611787

震撼我妈一整年了属于是,这是有多闲才能做出这种玩意儿来
iBug Thought �
京东傻逼 +1 https://www.v2ex.com/t/1185078
虽然文章主体部分也很重要,但是有必要单截出这一段来提醒一下没时间点进去的读者
【苹果选择谷歌的Gemini来驱动今年推出的人工智能Siri】金十数据1月12日讯,苹果(AAPL.O)将与谷歌合作,为今年晚些时候推出的产品功能(如Siri)提供人工智能支持。据CNBC报道,一份声明显示,这一多年合作伙伴关系将依托谷歌的Gemini模型和云技术,为苹果未来的基础模型提供动力。苹果在声明中表示:“经过仔细评估,我们认为谷歌的技术为苹果基础模型提供了最强大的基础,我们对它将为用户带来的创新体验感到兴奋。”
关于 LeanCloud 停止对外提供服务的通知

尊敬的 LeanCloud 用户:

感谢您一直以来对 LeanCloud 的信任与支持。自平台上线以来,我们陪伴并见证了无数开发者的成长与创新,能与大家共同走过这十余年,我们深感荣幸。

为了团队能聚焦打造更优质的产品,经过慎重考虑,我们决定逐步停止 LeanCloud 的服务。

为保障您的业务平稳过渡,我们制定了为期一年的后续服务及善后计划,具体安排如下:

功能冻结

从2026 年 1 月 12 日起:

停止新用户注册
停止创建新的应用(App)

现有存量应用在正式停止服务前,仍可继续正常使用。

正式停止服务时间表

正式停止服务时间:自本公告发布之日起满一年,即2027 年 1 月 12 日。

届时,平台将正式关闭所有面向公众的服务,包括应用访问、数据读写、API 调用、控制台使用等。

根据《个人信息保护法》及相关法律法规,服务停止后,我们将依法对平台内留存的所有用户数据进行永久性销毁或匿名化处理,数据一旦销毁将无法恢复。

数据导出和迁移

为保障您的数据安全和业务的平稳过渡,我们准备了数据导出和迁移指引。请您根据业务需求,提前规划并尽早启动数据的导出和迁移工作。

余额退款

如果账户中还有余额,您在迁移完毕后,可自助申请退款。请参考退款指引。

致谢

LeanCloud 的每一次成长,都离不开您的信任、选择与陪伴。过去十余年中,感谢每一位开发者与企业用户的使用、反馈与共创。

如您在迁移中有任何疑问,欢迎随时联系我们。

再次诚挚感谢您的理解与支持!

The LeanCloud Team
在沉寂了一年半之后,Niji Journey 团队带来了 V7 版本更新。目前,用户已经可以通过在 Discord 中添加 --niji 7 后缀,或在网页版菜单中选择“Niji 7”来立即体验这一全新模型。

V7 版本最直观的提升在于“水晶般”的画面连贯性与清晰度。官方特别强调了模型在细节刻画上的进步,现在它不仅能绘制出背景中漂浮的花瓣等细微元素,更能完美呈现二次元画作的核心——角色的眼睛,包括其中复杂的反射细节。在审美风格上,V7 回归了二次元的本源,极大地优化了线条表现力,减少了以往默认风格中过度的 3D 渲染感,使画面更平滑、更具手绘动画的截图质感。
在语义理解方面,V7 变得更加“聪明”且“听话”。新模型对复杂指令的执行力大幅提升,能够精准处理如“左红右蓝”的空间方位要求,甚至是“四只手各拿一个冰淇淋”这类反直觉的肢体描述。但需要注意的是,这种精准度也带来了一个副作用:模型变得更加“字面意”(Literal)。这意味着以往那些模糊不清、单纯依靠氛围感(vibes-y)的提示词效果可能会大打折扣,用户需要学会用更具体、准确的语言来描述画面。
在功能支持上,备受好评的风格参考功能(--sref)得到了完美继承,用户可以继续复刻心仪的画风。然而,角色一致性功能(--cref)暂时缺席了本次首发,官方透露未来将上线一个更强大的神秘功能来替代它

https://nijijourney.com/blog/niji-7
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