购买 彩票除了要量力而行以外，还要有“愿赌服输”的精神，如果中奖了喜大普奔，没中的话就要心平气和，不能要求店方退款，这样的行为是很难得到大家认可的。
四川成都一名男子在 世界杯期间花费12万元购买 体育彩票，结果一分未中，他表示彩票店老板没有讲解清楚规则，要求退款。
据报道，成都市民于先生在卡塔尔世界杯巴西对阵克罗地亚的比赛前，买入了1100张巴西胜的彩票，总价值11万元，还买了两场比赛的比分，花了12000元。但是最终，比赛90分钟内以0比0战成平局，加时赛又以1比1打成平局，最终克罗地亚以4比2淘汰巴西，而于先生购买的12.2万元彩票，毫无疑问一张都没中。
于先生表示，彩票店老板只告诉他，只需要管90分钟和伤停补时，没有提到有15到30分钟的加时赛，这影响了他的判断。于先生认为自己受到了欺骗，要求撤回这笔交易。
而彩票店老板接受采访时称，在于先生购买前，自己还曾通过微信将购买规则发送给对方，在于先生到店以后，又向其多次解释规则，还劝告其理性投注。
店主表示，他卖彩票十多年，第一次遇到要退款的，他也并未答应于先生的退款要求。
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LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本，提供了完整的T5上下文长度，使用注意力掩码，恢复了分类器自由引导，并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观，但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则，即使用困难，比专有解决方案更慢、更笨拙，并且审美停留在21世纪初。
VisRAG是一个创新的视觉语言模型（VLM）基础的RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。与传统的基于文本的RAG不同，VisRAG直接将文档作为图像通过VLM进行嵌入，然后检索以增强VLM的生成能力。这种方法最大限度地保留了原始文档中的数据信息，并消除了解析过程中引入的信息损失。VisRAG模型在多模态文档上的应用，展示了其在信息检索和增强文本生成方面的强大潜力。
RDT-1B是一个参数量达到1B（目前最大）的模仿学习扩散变换器，预训练在超过1M（目前最大）的多机器人情节上。给定语言指令和多达三个视图的RGB图像，RDT可以预测接下来的64个机器人动作。RDT与几乎所有现代移动操作器兼容，包括单臂到双臂、关节到末端执行器、位置到速度，甚至包括轮式运动。该模型在6K+（最大的之一）自收集的双手情节上进行了微调，并部署在ALOHA双臂机器人上。它在灵巧性、零样本泛化能力和少样本学习方面达到了最先进的性能。
FLUX.1-dev-LoRA-Text-Poster是由Shakker-Labs开发的文本到图像生成模型，专门用于艺术文本海报的生成。该模型利用LoRA技术，通过文本提示来生成图像，为用户提供了一种创新的方式来创作艺术作品。模型的训练由版权用户cooooool完成，并在Hugging Face平台上共享，以促进社区的交流和发展。模型遵循非商业用途的flux-1-dev许可协议。
IBM Granite 3.0模型是一系列高性能的AI语言模型，由IBM开发，并通过Ollama平台提供。这些模型在超过12万亿个token上进行训练，展示了在性能和速度上的显著提升。它们支持基于工具的用例，包括检索增强生成（RAG）、代码生成、翻译和错误修复。IBM Granite 3.0模型包括密集型模型和Mixture of Expert（MoE）模型，后者专为低延迟使用而设计，适合在设备上应用或需要即时推理的场景。
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