3 月 25 日，淘宝特价版正式上线。但这距离其 2018 年 3 月公测版上线，已经过去了整整两年。长达两年的公测，被认为是是淘宝的小心探索和举棋不定。从淘宝到天猫，阿里巴巴的总体战略趋势无疑是促进消费升级，但是在过去的两年时间里，淘宝对下沉路线也做了颇多探索。从内部重启
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百亿token补贴，4月起免费!这次的羊毛来自清华系AI公司无问芯穹，企业与个人皆可薅～这家公司成立于2023年5月，目标是打造大模型软硬件一体化最佳算力解决方案。它发布了基于多芯片算力底座的无穹Infini-AI大模型开发与服务平台，供开发者体验、对比各种模型和芯片效果。”戴国浩宣布，无穹LPU将于2025年面世。
今晚，小米SU7的正式发布引起了广泛关注。大量网友涌入小米之家，前来了解小米SU7，客流量爆棚。随着SU7的上市，雷军表示：小米人车家生态完成闭环，生态也成为小米汽车的杀手锏。
不论是网易和暴雪复婚的声明是见证重归于好的合影中，都有一个第三方:微软。在微软的斡旋和推动下，网易在这次复合中拿到了更多的运营权和后续改编暴雪IP的空间。在《魔兽世界》中，血吼也是数易其主:在第一代主人手持血吼与敌人同归于尽后，继任的领导人出于更大的利益考量，将血吼交还给原主人的儿子。
快科技4月8日消息，据央视新闻官微介绍，近日上海警方公布一起新能源车司机偷漏电费案件。一名网约车司机意外发现充电小程序存在漏洞，不仅自己免费充电，还口口相传带着相熟的同行一起薅羊毛”。据通报，最初这位司机是着急赶着送货，电没充满就点击退款准备出发，没想到还能继续充电，但费用已经退还全额。事后，他对这种利用BUG免费薅羊毛”的充电方法屡试不
在浙江省义乌市，一段温馨的房东与租客故事正悄然传开。租客陈先生，出于对市场价格上涨的理解和对房东照顾的感激，主动提出了增加房租的建议。在这个充满竞争和压力的社会中，这样的故事如同一股清流，让人感受到人间的美好与温暖。
2024年北京车展开幕首日，360集团创始人周鸿祎以一场惊喜亮相成为车展焦点。他穿着鲜艳的红衣，攀上了一辆猛士917的顶部，成为全场瞩目的对象。这次行为让周鸿祎成为北京车展上最特别的焦点人物，引发了众多网友的关注和调侃。
快科技3月28日消息，再有不到两个小时，小米汽车SU7上市发布会就要正式开幕了，作为小米造成以来的首款产品，关注度自然非常高。中国围棋职业棋手、八冠王柯洁九段对小米SU7的发布也十分关注，在直播中谈及小米SU7的价格时，他直言这一回应该是栽了”，并表示想跟雷总下盘棋。柯洁称：我们从内心里是很喜欢雷军雷总的，雷总也是我比较钦佩的企业家。但是我觉得小米SU7，这一回应该是栽了！我觉得他可能上次应该是想把这个车定到30万左右，你不然不可能说，19万9是在开玩笑是不是？”至于为何他认为小米SU7这回栽了，柯洁也有解释：实际小?
继长城汽车董事长魏建军现身小米SU7发布会，与雷军互赠新车之后，今日双方再次线上联动。魏建军发微博称:今天组织部分高管和专家，仔细评审了小米SU7。中国品牌新能源车前进路上的挑战会接连不断，坚持初心，埋头苦干，创造价值，就是高质量发展。
近日淘宝最新版App在VisionPro上的AppStore上架，是专门为该设备定制打造的版本。VisionPro最大的亮点就是可以将商品投影到现实中查看，并且能实现1:1的参考。苹果AppleVisionPro头显产品将于今年年内在中国市场上市，目前腾讯、阿里等阵营均在针对性进行软件开发，会在第一时间上线。
小米SU7蓄势待发，明晚就要上市，这几天几乎霸榜的各大平台的热搜，热度之高、流量之大可见一斑。比亚迪腾势销售事业部总经理赵长江发布长文回忆了和小米雷军此前的交际。”同时，赵长江还预告了腾势新款N7的相关信息，表示新车将于4月1日正式发布上市，为用户带来兼具高颜值与百万级舒享豪华座舱，为智能化的下半场换挡提速。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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