站长之家(ChinaZ.com) 9月2日消息:据市场调查机构Canalys最新报告指出，2021年上半年全球电动车（包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车）销售量为260万部，当中特斯拉更以市占率15%继续稳居首位。
图片来自Canalys
其中大众集团市占率也高达13%，紧随其后。排名第三的则是上汽通用五菱集团的11%，其后为BMW及Stellantis集团，两者市占率均为6%。
报告显示，2021年上半年，中国大陆电动汽车销量为110万辆，欧洲销量为100万辆，这两个市场的电动汽车销量合计占全球电动汽车销量的87%，美国以3%的占比继续落后。
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Canalys汽车和电动汽车首席分析师兼副总裁 Chris Jones 表示:「中国大陆对电动汽车的需求仍然旺盛。2021年上半年的销量为110万辆——几乎与2020年全年的销量一样多」。
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在新能源汽车浪潮席卷全球的今天，中国本土品牌金彭汽车凭借其出色的市场表现和卓越的产品品质，不仅在国内市场赢得了广泛赞誉，更在国际舞台上大放异彩。金彭汽车再次获得了全球知名咨询公司沙利文的权威认证，这不仅是对其市场地位的再次肯定，也凸显了金彭汽车全球化战略的深远布局。墙内开花墙外香，金彭汽车的全球化之路必将越走越宽广。
今年上半年的汽车流量担当非小米SU7莫属，那么它是不是也能成为销量担当呢？还真有可能，毕竟小米汽车已经手握6万多真大定订单。至于吉利银河E8、小鹏P7和极氪007，则分别排在第8至第10名，销量也在300-500多台之前，表现一般。
因为油箱容积大，一些大货车司机曾有过被偷油”的经历，但如今，随着新能源车的普及，小偷也与时俱进，竟然对电动车的动力电池打起了主意。有网友分享的一组图片显示，一辆电动汽车疑似动力电池被人整块偷走，车辆在停车场过夜，次日就发现电池被偷，动力电池的高压接口留在车身上。如果电动车车主的电池被盗，车辆投保有车损险的话，可以第一时间报保险，减轻自己的损失。
快科技4月9日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示，中国汽车制造商对特斯拉构成的极大竞争挑战”，是全球最有竞争力的”。马斯克坚称，电动车的普及仍在相当快地”进行，同时其表示依旧关注来自中国在电动车和更广泛的汽车行业的竞争。对于时下的热门话题人工智能，马斯克表示：如果将通用人工智能定义为智力超过最聪明的人类，我认为可能就是明
谷歌地图即将推出一些新的更新，旨在让寻找电动汽车充电站变得更加轻松。为了实现这一目标，它将大量依赖人工智能技术。该公司正在其旅行搜索工具中添加一个电动汽车充电器过滤器，以便电动汽车车主可以找到带有充电插座的地点。
特斯拉已在德国工厂开始生产右舵汽车，并计划今年晚些时候出口至印度。这意味着特斯拉将进军全球第三大汽车市场。特斯拉的亚太地区出口主要依赖上海超级工厂，但尚不清楚是否会改为柏林出口。
在问界新M5的上市发布会上，华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东表示:智界S7团队专门前往美国，将智界S7的智能驾驶系统与特斯拉FSD进行比较。余承东表示:在经过测试后，我们有信心，智界S7的智能驾驶系统仍然是全世界最好的”。截至2024年4月，HUAWEIADS智驾总里程已超过2亿公里;MPI平均接管里程已达270km，城市高架汇入汇出成功率达到99.2%;学习训练算力提升至3.3EFLOPS;NCA城市领航已覆盖全国40000城乡镇。
特斯拉今日发布了全员信，正式宣布全球将裁员10%。马斯克表示公司多年来迅速发展，在全球拥有多家工厂，但随着公司快速发展，某些领域的角色和工作职能出现了重叠。2022年特斯拉新增员工人数为2.9万到了2023年这一数字已降至1.2万。
4月18日，雷军在小米北京交付中心开启了一场全新的直播，谈及多个话题，尤其是小米SU7。雷军透露，小米SU7的销量比预计高了三到五倍，这是比较头疼的一点，但是合作伙伴都比较给力，提速很快。其实在小米汽车发布前，雷军就说过，既怕不火，又怕太火，结果真成了幸福的烦恼。有网友在直播互动中催促雷军去工厂打螺丝，加快汽车交付，没想到雷军很较真地回复称，�
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LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
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AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
