小米造车是怎么回事?今天早些时候,小米商城官微发布了一条新品预告微博,称明天将有新品,附带的海报是一张汽车的图片,并配文称「造车?我们是认真的!」字样,但该微博马上被删除。据徐洁云微博,此事系小米商城新媒体职员「抖错机灵」,现已接受惩罚。
小米集团公关部总经理徐洁云随即回应道,「关于『造车』话题,明确回应:没有的事。是小米商城新媒体同学抖错机灵了,已经罚抄内部流程规范去了。」
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小米造车是怎么回事?今天早些时候,小米商城官微发布了一条新品预告微博,称明天将有新品,附带的海报是一张汽车的图片,并配文称「造车?我们是认真的!」字样,但该微博马上被删除。据徐洁云微博,此事系小米商城新媒体职员「抖错机灵」,现已接受惩罚。
小米集团公关部总经理徐洁云随即回应道,「关于『造车』话题,明确回应:没有的事。是小米商城新媒体同学抖错机灵了,已经罚抄内部流程规范去了。」
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智己汽车CEO刘涛在微博上对小米汽车的造车速度表示了赞赏,但同时也提出了疑问,即小米是如何实现如此高效和高速的造车过程的。小米的CEO雷军在之前的视频中已经对这个问题进行了回应。这些因素共同促使小米在造车领域取得了如此显著的进展。
快科技4月7日消息,日前,智己汽车CEO刘涛微博发文点赞小米汽车造车高效高速,但疑惑是怎么做到如此高效和高速的。其实,小米CEO雷军在此前的视频中已经回答过小米造车只用三年,为什么这么快?”的问题。雷军表示,小米已经有创业14年的经验和积累,而且组建了一支非常靠谱的研发团队,现在大概有三四千名工程师。其中,至少有一千人是专家,这些专家帮助小米少走很多弯路。而且中国的产业链的基础很好,做智能电动汽车的话非常的完善,所以三年时间如果不走弯路,把第一辆车弄出来了,是有机会的。”雷军说据小米介绍,过去10年小米在智
在近日的直播中,面对网友的造车必买”言论,罗永浩幽默回应道:少来,我记得当年我做手机时,你们也是这么说的。”对于是否会进军汽车行业,罗永浩表示确实认真考虑过造车,但现在已经来不及了。罗永浩认为,造车行业的资本要求越来越高,融资难度也越来越大,同时生产制造的周期也相对较长,目前还缺乏成熟的供应链解决方案。因此,经过深思熟虑,他觉得自�
小米公司发言人官方微博发布澄清声明:智米科技创始人苏峻个人与奇瑞合作的有关汽车业务,与小米集团、小米生态链完全无关。小米公司发言人还表示:另据智米科技此前声明,亦与智米科技无关。智米同时强调,智米科技与该造车项目无股权和运营关联。
今天,360公司创始人周鸿祎分享了他对小米进军汽车行业的看法。小米应该积极造车,一旦成功,小米手机也将打一个翻身仗。小米进军汽车市场意味着对其他手机品牌进行降维打击。
快科技4月18日消息,在今晚的理想L6盛大发布会上,李想坦言,在理想ONE推向市场之前,他们所坚持的增程系统并未获得资本市场和媒体的广泛认可。甚至有些投资方明确表达,倘若将增程技术转换为纯电驱动,他们便会毫不犹豫地为理想汽车提供资金支持。但是,李想表示,我要为自己和用户造车,而不是为资本造车。其表示,增程车型结合了传统燃油车和纯电动车的优势,
快科技4月5日消息,针对华为进军汽车行业的议题,魅族前高管李楠发表了自己的看法。他指出,华为进入汽车领域的模式与像小米这样的汽车制造商截然不同,因为华为已经掌握了该行业的核心技术。 年报显示,华为智能汽车解决方案业务2023年实现销售收入47亿元,同比增长128.1%。当年手机SOC,我们只能依靠MTK或者高通。展讯苟延残喘到今天,也就是靠手表续命。而今�
快科技3月28日消息,雷军在小米SU7上市发布会上,公布了车内外的不少细节。雷军表示,自己以前买了一筐汽车手机支架,但是没一个好用的,而手机厂造车一定要解决这个问题。小米SU7的仪表盘上就自带了1/4标准螺口,仪表台左右各一个,顶部后视镜前方还有一个隐藏式。这样就可以无缝与手机支架连接,再也不用纠结支架的位置了,并且不挡出风口。据悉,市面上有非常丰富的1/4标准螺口配件,出了手机之外,运动相机等配件,甚至单反也都能轻松接入。小米还专门打造了配套的手机支架,比其他固定方式更稳固,且支持360的头部调节,横屏竖屏都能
快科技3月28日消息,在今日的问答视频中,雷军对小米造车和当年造手机有什么不同”进行了回答。雷军表示:14年前我们跨界从互联网做手机,今天我们又从手机跨界到汽车,但这两者之间有着很大的不同。我们已经积累了14年的大规模制造经验,相较于当年,现在制造汽车更加容易。此外,小米已经拥有了强大的智能科技和智能生态积累,这也让我们比当年做手机更加得心�
雷军在小米投资者大会上透露,自己过去三年的确特别忙,按工作时间长度来算,大概在车上花了一半精力。造车是我人生创业的最后一战,绝对不能输。卢伟冰原本的Redmi品牌总经理由王腾接任。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型,它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336,并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计,具有强大的多模态学习能力,适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法,能够在不需要进一步训练的情况下,根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架,并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法,ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节,同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型,通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术,动态调整特征图大小以解决对象复制问题,并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096,同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音(Text-to-Speech, TTS)的模型,它在2024年4月发布,包含了V1的所有功能,并进行了改进。它采用了不同的训练策略,提供了更好的音质,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外,它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩,并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆,即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族,旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练,不提供任何安全保证,可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此,用户和开发者需要进行彻底的安全测试,并实施适当的过滤机制。
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intellisay是一个通过语音输入创建每日计划的生产力工具。它使用人工智能技术,将语音转录和分析,然后提供一个优化的计划来实现成功。它能够帮助用户节省时间,从而更高效地完成任务。该产品背后的主要优点是快速设置和使用,以及跟踪任务和习惯的能力。
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