北京时间 5 月 18 日，“以电竞为核心的多元化社区”斗鱼（NASDAQ:DOYU）发布了 2021 年第一季度财务报告。财报显示，斗鱼季度平均MAU达到1. 92 亿，同比增长21.3%；移动端MAU达到 5910 万，同比增长4.5%；季度平均付费用户数为 700 万；总营收达21. 5 亿元，毛利润2. 6 亿元，超越
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知乎发布了其2023年第四季度及全年财报业绩，展现出了稳健的发展态势。在第四季度，知乎实现总收入11.38亿元，同比增长2.2%，显示出公司业务的持续增长势头。公司也将积极拓展新的业务领域，寻求更多的增长点，为用户和利益相关方创造更多价值。
4月4日，为期三天的全球移动应用盛会MobileAppsUnlockedVegas在美国拉斯维加斯MGM大酒店顺利闭幕。本次MAU大会有超过3，000名应用开发者、行业领袖/专家、媒体以及服务商参与，共同见证移动应用技术的最新进展和创新成果，共话移动应用行业发展新趋势。FlatAds坐拥头部出海开发者一手流量，具备优化深度事件的能力，近年持续通过独家开发者矩阵网络和程序化广告交易平台，为数百家工具、视频平台、社交产品、游戏等合作伙伴出海提供最优质的效果营销、品牌宣传等全球营销推广服务，帮助广告主在全球范围内精准地获取用户，提升品牌知名度、实现增长目标，同时为发布商提供高效变现、最大化收益的一站式解决方案。
CounterpointResearch发布的报告确认，全球PC出货量同比增长3%，结束了连续两年的下滑趋势，行业恢复到疫情前的水平。这一变化归功于AIPC时代的到来，各个领域的出货量恢复以及终端用户的升级周期。虽然中国一直在进步其芯片制造业务，并继续引进新工具，但俄罗斯的进展较少。
快科技4月5日消息，据媒体报道，沃尔沃汽车公布了今年3月份及一季度的销量业绩。数据显示，沃尔沃汽车全球销量在3月份达到78970辆，同比增长25%。值得一提的是，沃尔沃汽车旗下新能源车型在3月份的销量达到33558辆，同比增长24%，占据当月全球市场份额的42%。今年一季度，沃尔沃汽车全球总销量达到182687辆，同比增长12%。就各主要市场表现而言，在中国市场，沃尔沃汽车一季度销量同比增长21%，达到14005辆。然而，沃尔沃新能源车型在中国市场表现却并不理想，3月份仅售出1039辆，同比下降28%。在欧洲市场，沃尔沃汽车3月份销量同比增长33
近年来，智能穿戴设备在全球范围内持续受到热捧，其需求呈现出不断增长的趋势。3月27日，京东与小米宣布达成新的战略合作，双方将在营销推广、新品首发、资源支持三大核心板块展开深度合作，2024年小米智能穿戴设备（智能手表、智能手环）京东年销量目标剑指300万台，其中智能手表实现销量同比增长150%，共同推动智能穿戴品类快速发展。当前，随着底层硬件创新逐步
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。它不仅有着旗舰级的设计和规格，甚至还敢有超越旗舰的超狠配置。
3月26日，商汤集团正式公布了其截至2023年12月31日的全年业绩报告。在过去的一年里，商汤集团对自身的业务布局进行了清晰定位，确立了生成式AI、传统AI和智能汽车三大核心板块。这一成绩的取得，得益于各行各业对大模型的训练和推理的广泛需求，预示着中国硬科技投资的新周期正式开启。
人工智能应用先进芯片的主要生产商台积电，由于需求强劲，预计周四第一季度利润将增长5%。这家全球最大的代工芯片制造商的客户包括苹果和英伟达，受益于人工智能的激增，帮助其度过了因疫情导致的电子产品需求减弱，推动TSMC股价创下历史新高。TSMC将于周四早上6点举行财报电话会议。
2024 年 3 月 28 日，中国领先的一体化人力资源服务及数字技术解决方案提供商人瑞人才科技控股有限公司（股份代号：6919.HK，以下简称“人瑞人才”）公布截至 2023 年 12 月 31 日的年度业绩报告，报告显示其 2023 年营收同比增长22.9%，达到44. 72 亿元，经调整净利润达1. 05 亿元；其中数字化与信息技术人才业务收入同比大幅增加225.2%，达到17. 53 亿元，占公司总收入的39.2%。人瑞�
彭博社知名记者马克・古尔曼最近透露，苹果公司正全力以赴开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。Canalys机构发布的一份引人瞩目的路线图显示，备受期待的M4系列芯片有望在2025年第一季度正式亮相。M4系列芯片的推出，是苹果在AI领域迈出的重要一步，也将为整个行业树立新的标杆。
Lyrebird Health通过AI技术监听、学习并生成医疗文档，帮助医生在几秒钟内轻松生成记录和文档。它可以学习医生的风格和用词，并根据需要生成各种文档。Lyrebird Health还提供数据加密和隐私保护，以及定制化的记录风格和语言。
风平 IP 智造平台是基于 AIGC 的智能化 IP 打造平台，致力于提供虚拟数字人定制、AI 短视频内容生产和数字人直播的一站式解决方案。通过结合领先的 AI 技术，平台实现了数字人的高质量生产和互动能力，为用户打造全新的数字人 IP 体验。
赛灵力虚拟数字人工厂致力于 2D 虚拟人、3D 虚拟人、声音克隆等 AI 技术探索和产业应用，为企业、政府、个人提供虚拟数字人 AI 视频创作、个人形象定制、声音定制、智能语音合成等服务。
硅基智能是一款数字化虚拟人与 AI 技术相结合的产品，主要应用于智能交互领域。其主要优点包括领先的 AI 技术、智能交互体验、商业化场景应用等。
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IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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。
