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"厨房激战2",　　记者22日从广东省有关部门获悉，连日强降雨导致广东多地受灾，已造成4人死亡，仍有10人失联。　　记者22日获悉，强降雨致肇庆市3人死亡。韶关市1名救援人员死亡。截至目前，韶关市、清远市等地仍有10人失联。目前失联人员仍在搜救中。　　4月16日以来，广东迎来4月最强降雨过程，北江干流发生今年第2号洪水。受强降雨影响，北江干支流全线上涨，多个水文站出现超警戒水位，主要集中在韶关、清远、肇庆市北江干支流。此轮强降雨导致广东多地受灾，全省累计转移群众11万人，紧急安置2.58万人。　　相关报道：强降雨来袭直击广东一线抢险救援（新华社）　　新华社广州4月21日电（记者田建川、胡拿云、熊嘉艺）受持续强降雨影响，广东省持续出现多个水文站点超过警戒水位，北江干支流全线上涨，广东省北部的韶关市和清远市出现洪涝灾情，广东省减灾委已启动Ⅳ级救灾应急响应，各地各部门一线作战，紧急抢险救灾。　　21日下午，记者在韶关市武江区龙归镇看到，洪水已经退去，降雨停歇，沿街群众正在清理家中的淤泥，冲洗被洪水浸泡的物品。龙归镇政府有关负责人介绍，为应对此次强降雨，龙归镇共转移652人，全镇出动铲车6台、挖机3台和200多名保洁人员，及时清除路面淤泥和倒伏树木，疏通水沟水渠。4月21日，洪水过境后的广东省韶关市武江区多田村。新华社记者卢汉欣摄　　清远英德市部分乡镇在此次洪水中受灾严重，记者看到，不少临近河边的村庄受淹，河道边的电线杆、树木被水淹没，一些地势低洼的农田遭遇水浸，截至21日16时，清远市共转移群众6万余人。　　记者在清远英德浛洸镇358国道看到，道路路面已经是汪洋一片，街道两边一些地势较低的饭店、商铺泡在水中，地势较高的商铺也在门前用沙袋堆起了临时防洪墙。每隔几分钟，就有消防等救援抢险部门的冲锋舟、橡皮艇驶来，转移群众。4月21日，洪水过后，广东省韶关市武江区龙归镇的居民在清理路面。新华社记者卢汉欣摄　　现场一名群众告诉记者，358国道是通往镇中心的主干道，目前镇里沿江水最深处约有4至5米，自己和家人已被引导转移至高处安全地带，生活物资充足。　　“水位从昨天夜间起缓慢上升，漫上街道，目前还在上涨当中。”救援现场，浛洸镇光南社区党委书记吴伟权介绍，社区于20日中午做好预案，通知转移群众，工作群内每小时跟进汛情。这是4月21日广东清远英德市浛洸镇被洪水淹没的区域（无人机照片）。新华社记者黄国保摄　　“中午11时，我们来到浛洸镇救援现场，融入当地救援工作，到下午5点，总共开展救援17次，转移群众26人。”深圳消防救援支队作战训练处处长刘振东说，深圳市消防救援支队水域救援专业队派出100人25车，跨区域增援清远大湾镇、浛洸镇、西牛镇。4月21日，广东清远英德市浛洸镇居民在积水的道路上乘船出行。新华社记者黄国保 摄　　清远市佛冈县龙山镇上岳村四周的道路被浸，水位最深的位置达1米多，村镇干部正乘坐冲锋舟，挨家挨户排查，转移被困人员。　　龙山镇上岳村党总支书记朱伟强介绍，村镇干部挨家挨户排查受困群众，安置点已提前铺好床位，准备好食物、药物和热水器等，确保群众的正常生活需求。　　广东省气象台预报，未来一周广东省降水仍频繁，22日，韶关北部、清远北部有中雨局部大雨，韶关南部、清远南部和肇庆市有中到大雨、局部暴雨。点击进入专题：

"厨房激战2",界面新闻记者|伍洋宇界面新闻编辑|宋佳楠　　4月25日消息，据VentureBeat报道，苹果近日在AI代码社区HuggingFace上发布了OpenELM大模型。这是一个由不同参数大小构成的一系列开源大型语言模型，可运行在端侧设备上。　　据界面新闻了--**--界面新闻记者|伍洋宇界面新闻编辑|宋佳楠　　4月25日消息，据VentureBeat报道，苹果近日在AI代码社区HuggingFace上发布了OpenELM大模型。这是一个由不同参数大小构成的一系列开源大型语言模型，可运行在端侧设备上。　　据界面新闻了解，该系列模型包含2.7亿、4.5亿、11亿和30亿共4个不同参数版本。基于较小的参数量，这些模型可在端侧设备上独立运行，而不必连接云端服务器。具体而言，其一共包括4个预训练模型和4个指令调优模型。　　针对这套开源大模型，苹果在其“样本代码许可”下提供了OpenELM模型的权重、检查点、模型性能统计，以及预训练、评估、指令调优和参数高效微调的说明。　　整套示例代码许可并没有禁止商业使用或修改，但要求完整分发该软件的开发者保留上述通知和免责声明等文本。同时，苹果公司指出，这些模型没有安全保证的前提，有可能在用户反馈过程中产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。　　据苹果在HuggingFace上的公开信息，尽管这四套模型参数最小仅有2.7亿，最高30亿，但预训练数据规模高达1.8万亿tokens（模型处理文本时的基本单位）。这些数据来自Reddit、维基百科、arXiv.org等网站构成的公共数据集。同时，苹果采用CoreNet作为训练框架，这是苹果专门用于训练模型的深度神经网络库，目前也已开源。　　这些模型可运行在笔记本电脑甚至智能手机上，苹果举例称，其中一台是配备M2Max芯片、64GBRAM，运行macOS14.4.1的MacBookPro。　　苹果发布OpenELM，意味着它正式加入开源大模型，尤其是端侧大模型的赛道之中，正如谷歌、微软、三星等科技公司正在做的那样，而这一动作也进一步揭开苹果生成式AI战略的神秘面纱。　　彻底放弃造车以后，苹果在生成式AI上的表现将是决定其下个十年科技领域地位的最大筹码。在2024苹果股东大会上，苹果CEO蒂姆?库克表示，今年将在生成式AI领域实现重大进展。该公司一部分造车团队成员也开始转向生成式AI。　　微软、谷歌等科技巨头们已经打得火热，苹果也不可能沉寂太久。就在上个月，苹果研究团队已经发布一篇名为《MM1：Methods，Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training》的论文，正式公布在多模态大模型领域的研究成果。　　MM1是一个具有最高300亿参数（另外还有30亿和70亿）的多模态大模型系列，由dense（密集）模型和MoE（混合专家）架构变体组成。该系列大模型在数个多模态基准、上下文预测、多图像和思维链推理等方面均有不错表现。　　相较于AI大模型行业前沿激战正酣的千亿、万亿参数级别大模型，苹果目前的大模型显然不是一个以AGI（通用人工智能）为目标的产品，但其阶段性目标也明确在百亿参数内的高性能表现上，即如何将AI大模型的能力更好与端侧设备的本地运行能力相融合——这也是技术适应产品并推动产品的基本逻辑体现。　　唯一特殊的地方在于，手机系统时代的苹果以iOS的封闭生态为最大卖点，但在AI大模型领域，它却罕见选择开源。至于具体原因，可能要静待这家公司在WWDC2024（苹果全球开发者大会）上更详尽地阐释。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：纳喇小翠

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