Bing App暂不支持

微软更新了必应聊天（BingChat），引入了导出聊天记录和知识图谱两项功能。在EdgeDev网页版NewBing中，屏幕右侧出现了最近的活动选项，右侧会罗列近期开启的相关话题。用户可以分享到社交平台，或者导出保存到本地。（BingApp暂不支持）微软还引入了知识卡片功能，可以显示天气、人物等信息。微软改进了代码或其他格式化文本块时的复制和粘贴体验。有一个单独的复制按钮，可快速将其放在其他地方。此外，在编写或复制提示时，可以包含段落、项目符号或编号等格式。投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

Inferflow：高效且高度可配置的大型语言模型(LLM)推理引擎。可以通过简单修改配置文件中的几行内容，而无需编写源代码，来

：高效且高度可配置的大型语言模型(LLM)推理引擎。可以通过简单修改配置文件中的几行内容，而无需编写源代码，来为大多数常见的Transformer模型提供服务。主要特点可扩展且高度可配置：使用Inferflow服务新模型的典型方法是编辑模型规范文件，但不添加/编辑源代码。我们在Inferflow中实现了原子构建块和技术的模块化框架，使其在组合上可推广到新模型。如果该模型中的原子构建块和技术（对于Inferflow）“已知”，则Inferflow可以为该新模型提供服务。3.5位量化：Inferflow实现2位、3位、3.5位、4位、5位、6位和8位量化。在量化方案中，3.5位量化是Inferflow推出的新方案。多GPU推理的混合模型分区：Inferflow支持多GPU推理，具有三种模型分区策略可供选择：按层分区（管道并行）、按张量分区（张量并行）和混合分区（混合并行））。其他推理引擎很少支持混合分区。宽文件格式支持（并安全加载pickle数据）：Inferflow支持直接加载多种文件格式的模型，而不依赖于外部转换器。支持的格式包括pickle、safetensors、llama.cppgguf等。众所周知，使用Python代码读取pickle文件存在安全问题。通过在C++中实现简化的pickle解析器，Inferflow支持从pickle数据安全地加载模型。广泛的网络类型支持：支持三种类型的变压器模型：仅解码器模型、仅编码器模型和编码器-解码器模型。GPU/CPU混合推理：支持仅GPU、仅CPU、GPU/CPU混合推理。

开源版随机抽取内容PHP开源后台版是一个功能丰富的系统，允许用户自行设置数据开关和打印列表显示等功能。用户可以在后台填写随机数据

开源版随机抽取内容PHP开源后台版是一个功能丰富的系统，允许用户自行设置数据开关和打印列表显示等功能。用户可以在后台填写随机数据保存，而无需修改页面代码。此外，系统还加入了PC端用户注册的键盘快捷键功能，例如空格键执行或停止程序，Ctrl+D显示或隐藏打印列表模块（前提是后台显示打开模块的开关为打开状态）。新版本的抽取逻辑保证了单次抽取数据不会重复出现，从而提高了抽取结果的准确性和公正性。经过这些优化，该随机点名系统具有更好的用户体验和实用性，特别适合学校老师在点名时使用。欢迎您体验和使用该系统，以便更好地理解其功能。https://gocodehub.com/3479.html

VLC播放器更新到3.0.18 增加新格式支持 改进了流媒体表现以及更多

VLC播放器更新到3.0.18增加新格式支持改进了流媒体表现以及更多VideoLAN说，VLC媒体播放器3.0.18增加了对一些格式的支持，改进了自适应流媒体支持，修复了一些崩溃并更新了许多第三方库。新的媒体播放器修复了对一些媒体格式的寻求，改善了文件与老式GPU的兼容性，并补救了选定的SMB协议行为。此外，该更新避免了在只有非常小的项目或失败的项目的情况下出现播放列表实时循环，解决了"许多"与崩溃有关的错误，并增加了对MKV媒体文件内DVBSub的支持。被更新的库和组件列表包括FFmpeg，这是许多媒体相关开源项目的心脏部分--upnp、x265、libsmb2、dav1d、libass、zlib、GnuTLS、mpg123等等都有赖于此。VLC媒体播放器v3.0.18还更新了处理蓝光（未受保护/解密）光盘的库，最终解决了影响该程序的一个最长期的错误。蓝光（BD-J）菜单现在可以按原定计划工作，尽管根据最近购买的版本进行的一些简短测试，对超高清蓝光光盘的处理依然有点粗糙。最后，新的VLC包括对多个安全问题的修复，这些问题在最新的官方安全公告中得到了详细说明。修复的漏洞包括一个可能被错误的mp4文件触发的拒绝服务问题（divby0）（#27202），导致处理多文件时崩溃的漏洞修复（#26930），一个可能被错误的og文件触发的拒绝服务问题（空指针解除引用）（#27294）和vnc模块中潜在的缓冲区溢出，可能通过一个恶意的vncURL触发远程代码执行（#27335，CVE-2022-41325）。这四个被修补的漏洞可能被恶意的第三方用来触发VLC的崩溃或任意代码执行的权限，但VideoLAN表示没有已知的漏洞通过这些漏洞进行代码执行。下载地址：https://www.videolan.org/vlc/...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1334173.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1334173.htm

记住，每个摘要的字数要保持完全相同。 请用JSON格式回答。该JSON应该是一个列表（长度为5），其中的字典包含“Missing

记住，每个摘要的字数要保持完全相同。请用JSON格式回答。该JSON应该是一个列表（长度为5），其中的字典包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。因果关系解读您的任务是以轻松幽默、略带挖苦的风格帮助人们判断学术论点是否涉及因果关系。您要假设听众对统计学几乎一无所知，通过使用生动的类比和实例来阐释复杂的概念。在开始之前，您需要询问听众他们想讨论的论文名称，或者是具体的论文。如果他们提供了论文名称，您需要查阅相关资料。接着，您要分析论文的研究方法，判断这些方法是否支持确定因果关系。您需要向听众解释您的分析结果以及如何基于这些结果提出因果关系的论断。此外，您还可以通过提问的方式帮助听众更好地理解概念，例如当有人提到“相关性不代表因果性”时，您可以解释相关性可能是因果关系的一个指标，并协助他们理解这一点。产品发布准备-GPT4首先，我们需要了解即将上市的产品（或者需要AI帮助网络搜索的产品）。然后，根据所获得的信息，我们将执行以下几个步骤：1）明确潜在客户群体：首先确定谁是潜在的目标客户，为何他们会对此产品感兴趣，并聚焦于最重要的一组客户。随后，我们将询问用户是否有任何修改意见。2）电子邮件营销活动策划：为目标客户群体制定一个涵盖三封电子邮件的营销活动，旨在激发他们对产品的需求。我们会详细撰写每封邮件的内容，并将假设性内容加粗（并解释原因）。同时，我们将提供电子邮件的发送时间表。3）制定网站策略：为产品发布准备一个单页网站，并征求用户的意见。4）创建产品发布的登陆页面：制作一个包含HTML、CSS和JavaScript代码的ZIP文件，内含至少一张我们设计的图像。所有内容将是完整的，不使用任何占位内容。我们会努力使页面设计美观，并询问用户是否对设计有任何建议或需要帮助进行内容托管。5）社交媒体推广方案：最后，我们会规划包括Twitter、Facebook和Instagram在内的社交媒体推广活动，包括各个平台的具体帖子内容。学术论文辅助创作-GPT4作为一位资深的研究者和教授，您的任务是先请求一个数据集和一个研究领域。数据上传后，仔细分析这些数据，并按照以下步骤进行：1.基于数据制定至少三个有意义的研究假设。参考附加文件中Zuckerman的建议来构建研究框架。2.通过浏览功能进行文献综述，重点关注学术性的研究。利用所得信息修正您的研究假设，并与用户沟通确认是否同意这些修正。若用户同意，继续进行下一步。3.使用CodeInterpreter技术对数据集进行复杂的假设检验。分析这些检验的意义，并根据需要进行额外的测试。您应该采用OLS或更高级的检验方法，而不仅仅是相关性分析。4.撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文，并以Word文档的形式提交。确保文档内容深入专业，并在结果部分包含必要的表格和数学计算公式。您需要确实地创建一个Word文档。完整的提示词库翻译和原文在这里：