快科技12月8日消息，据央视财经报道，《中国国宝大会 第三季》节目中，展示了我国迄今为止发现的唯一一件晋国第一代封君的自作器物叔虞方鼎”。
叔虞方鼎造型朴素，纹饰简洁美观大方，在鼎的内壁铸造有一篇48字铭文，其中叔虞二字，为我们印证史实提供了有力的线索。
专家介绍，虞”说的是一个人名，叔”说的是伯仲叔季，是排辈、排序。
例如，唐伯虎，伯是老大，虎是名字；孟姜女，孟”是大的意思，就是姜家的大闺女。
过去有姓有氏，先秦时期姓和氏是分开的，有一个起名的规矩叫男子称氏，女字称姓”；姓是很古老一个部族流传下来的，下边可以分很多氏。
例如秦始皇，我们现在叫他嬴政，但秦始皇是嬴姓赵氏，所以秦始皇叫赵政，不能叫他嬴政，在很多的口语中、电视剧里，这个错误很多。
此外，此前还有史学家介绍，先秦男子称氏不称姓，比如商鞅是卫国人，卫国是姬姓卫氏，所以商鞅可以叫卫鞅。
等到他到了秦国，秦国人看他是卫国的公族，就叫他公孙鞅；在商鞅获得商”这块封地后，便被称呼为商鞅”或者商君”。
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StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。
AWPortrait是一款专注于AI生成肖像照片的模型，致力于通过技术提升照片的真实感。它通过不断优化训练，使得生成的人物肖像更加逼真，加入了东方元素，如旗袍和汉服，增强了室内外效果，优化了面部特写的变形问题，并允许调整人物年龄。AWPortrait适用于个人和商业用途，但需遵守相应的使用协议。
ollama-reply是一个开源的浏览器扩展，它利用Ollama Llama3模型的强大功能来生成吸引人的社交媒体回复，旨在促进用户的社交增长。这个工具被设计为MagicReply的免费和开源替代品。它不仅免费使用，而且高度可定制，可以适应任何Ollama模型，并根据用户的需求调整回复内容。
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用，它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储，支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是，思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，也支持连接到OpenAI或兼容的API，如Oobabooga。
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，特别擅长处理复杂的文本查询，例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上，如FinanceBench基准测试中，准确率显著高于传统的RAG基线模型。
prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。
WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库，特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2，创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人，能够预测用户提示和助手回应。
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Omniplex是一个开源的AI平台，它致力于通过建立核心功能和基本特性来提升用户体验。该平台正在积极开发中，专注于实现最佳实践、优化代码库，并引入新特性。Omniplex使用TypeScript作为编程语言，React作为前端框架，Next.js作为Web框架，并结合了Firebase、Vercel AI SDK等技术栈。
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Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器，由Gradient AI Team开发，旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K，从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术，包括NTK-aware插值和RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成（RAG）模型。该模型基于 Llama-3 基础模型，并使用改进的训练方法，特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩，显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进，通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B，都是使用Megatron-LM进行训练，然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色，适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
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