蘋果公司即將在美國當地時間本週二召開2025年度股東大會，屆時將對公司未來的發展方向進行重要討論。自特朗普當選總統以來，蘋果在抵制企業激進主義的同時，堅定維護其多元化、平等與包容性（DEI）政策。然而，這些政策及其與 OpenAI 的合作關係將成爲保守派組織關注的焦點。在此次大會上，蘋果的股東們將投票決定是否支持來自美國國家公共政策研究中心（NCPPR）提出的一項提案。這項提案呼籲蘋果取消其 DEI 政策，認爲美國最高法院最近的裁決可能使公司面臨法律風險。此外，另
近年來，蘋果公司在多樣性和包容性（DEI）政策方面的堅持，正遭遇部分股東的挑戰。作爲硅谷中少數對抗保守派勢力的公司之一，蘋果在維護其多樣性政策的同時，也面臨來自股東的質疑和施壓。股東們希望公司能重新審視這些政策，認爲它們可能會對公司的業績產生影響。此外，蘋果最近與人工智能公司 OpenAI 的合作也成爲了爭論的焦點。一些股東擔心，這種合作可能會帶來更多的道德風險和法律責任，進而影響公司的品牌形象和財務表現。這些擔憂使得蘋果在股東大會上不得不面對
在最近的一次全員會議上，谷歌的高管們詳細闡述了公司將取消多元化與包容性（DEI）目標及其不再開發武器化人工智能的承諾。谷歌前多元化負責人梅洛妮・帕克表示，公司將停止實施多元化與包容性員工培訓項目，並將 “更新” 其他相關培訓項目。這是自谷歌宣佈不再設定多元化招聘目標以來，首次對全體員工進行迴應。谷歌首席法律官肯特・沃克表示，自2018年公司首次提出 AI 原則以來，許多情況發生了變化。他表示，公司認爲參與全球重要話題的討論對社會是有益的，因此決定撤
["谷歌 Gemini 生圖機制內部曝光，管理混亂、多元化問題顯著。","Gemini 生成圖片需經過多模型，過度 “多元化” 導致結果經過多重 “清洗”。","內部員工爆料公司存在 “恐懼文化”，DEI 政策影響 Gemini 項目發佈。","公司內部缺乏領導力和合作，谷歌 Gemini 面臨困境，呼聲要求 CEO 下臺。"]
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theekshana
該模型是基於obi/deid_roberta_i2b2在未知數據集上微調的版本，主要用於文本處理任務。
KnutJaegersberg
gpt2-chatbot是基於GPT2-XL架構在Deita數據集上進行監督微調(SFT)得到的對話模型，旨在改變某種決策傾向。該模型支持多輪對話，在文本生成任務上表現良好，但在數學推理方面存在侷限。
team-lucid
TrOCR是一個基於視覺編碼器-解碼器架構的韓語圖像轉文本模型，使用DeiT作為圖像編碼器，RoBERTa作為文本解碼器。
Gokulapriyan
基於DeiT-tiny架構的輕量級圖像分類模型，在自定義圖像數據集上微調後達到98.56%的驗證準確率
uisikdag
基於平衡數據集訓練的植物幼苗分類模型，在測試集上準確率達94.67%
基於DeiT-tiny架構的輕量級圖像分類模型，在自定義圖像數據集上微調後達到94.8%的準確率
ivensamdh
基於facebook/deit-small-patch16-224微調的模型，具體用途未明確說明
jayanta
基於facebook/deit-base-patch16-224微調的表情包分類模型，在imagefolder數據集上達到84.85%的準確率
raedinkhaled
基於mriDataSet數據集對facebook/deit-base-distilled-patch16-224進行微調的圖像分類模型，準確率達99.01%
flyswot
該模型是基於facebook/deit-tiny-patch16-224在圖像文件夾數據集上微調的圖像分類模型
dimbyTa
這是一個基於DeiT架構的圖像分類模型，專門用於岩石顆粒分類任務，由HuggingPics自動生成。
這是一個基於DeiT架構的圖像分類模型，專門用於岩石顆粒分類任務。
obi
該模型用於識別和移除醫療記錄中的受保護健康信息(PHI/PII)，符合HIPAA隱私標準。
facebook
蒸餾版高效數據圖像Transformer（DeiT）模型在ImageNet-1k上以224x224分辨率進行了預訓練和微調，通過蒸餾學習從教師模型中提取知識。
DeiT是一種高效訓練的視覺Transformer模型，在ImageNet-1k數據集上預訓練和微調，適用於圖像分類任務。
該模型為蒸餾版數據高效圖像Transformer（DeiT），在ImageNet-1k上以224x224分辨率進行預訓練和微調，通過蒸餾從教師模型高效學習。
蒸餾版DeiT模型在ImageNet-1k上以224x224分辨率進行了預訓練和微調，使用蒸餾方法從教師CNN中學習
DeiT是一種高效訓練的Vision Transformer模型，在ImageNet-1k數據集上以384x384分辨率預訓練和微調，適用於圖像分類任務。
該模型是基於RoBERTa微調的序列標註模型，用於識別和移除醫療記錄中的受保護健康信息(PHI/PII)。
DeiT是一種通過注意力機制訓練的數據高效圖像Transformer模型，在ImageNet-1k數據集上以224x224分辨率進行預訓練和微調。
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