站长之家(ChinaZ.com)12月7日 消息:消息称,Apple 计划在2026年将 Apple 品牌的汽车推向消费市场,目标是将此产品的价格保持在10万美元以下。
据悉,Apple car最初的目标价格超过120,000美元,但他们计划降低价格,大概是因为第一款汽车的自动驾驶功能有限。
该车将采用更传统的设计,配备驾驶员座椅、方向盘和踏板,不具备完全自动驾驶能力。
据报道, Apple 尚未最终确定汽车的设计,但它有望在2023年完成。
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在今天的长安汽车2023年业绩说明会上,长安汽车董事长朱华荣表示,集团研发的半固体电池将于2026年年底上市。在2023年12月,长安汽车声称正在深耕半固态、固态电池的全新电解质材料开发、关键工艺开发,基于整车需求,正向开发领先的固态电池,从2025年开始逐步量产应用。长安汽车目前已组建先进电池研究院,拥有电池研发人员1200余人,其中包括高级专家、顶尖学术人才125人,未来将投入100亿元资金,到2024年电池团队达到3000人。
宝马新世代X概念车在全球首秀发布会上,官方宣布了一系列令人期待的技术创新。新车型将采用800伏高压平台以及第六代BMWeDrive电驱技术,这使得车辆在短短10分钟的充电时间内,就能增加300公里的续航。这一系列技术创新将为未来的汽车出行带来更便捷、高效的解决方案。
这些年,Intel在制程工艺上非常激进,正在推进7、4、3、20A、18A组成的四年五代节点”公布了未来的14A,也就是1.4nm。20A工艺相当于2nm级别,2022年下半年就在实验室完成了IP测试晶圆,今年量产上市,首发产品是ArrowLake,预计命名为二代酷睿Ultra。至于Intel14A,具体投产节点仍未公布,看起来应该能在2026年落地。
近日印度方面表示,采用日本新干线模式的印度首条高铁预计最快2026年前后开通。印度高铁项目计划联结艾哈迈达巴德和孟买,连通孟买、塔那、苏拉特、艾哈迈达巴德等大型经济中心。该项目将沿高铁走廊建设24座河桥、28座钢桥和7条山地隧道,以及建设一条7公里长的海底隧道,这也是印度首条海底隧道。
快科技4月11日消息,大众宣布投资25亿欧元,约合人民币195亿,进一步发展合肥生产及创新中心。此外,计划在合肥生产两款与小鹏汽车共同开发的大众汽车品牌车型,首款为中型SUV,预计2026年投产。这一举措将加速集团在华产品电动化进程。到2030年,集团将在中国市场推出30款以上纯电动车型。同时,集团正在开发首个专为中国市场打造的电动汽车架构(CMP),从2026年起,将推出至少4款面向紧凑级入门市场的电动车型。大众汽车集团中国区管理董事、大众汽车集团(中国)董事长兼首席执行官贝瑞德表示,目前约有5000万中国车主驾驶着集团品牌?
JetMoE-8B是一款采用稀疏激活架构的人工智能模型,其性能卓越且训练成本不到10万美元,令人惊讶的是,它的表现甚至超越了LLaMA2-7B、LLaMA-13B和DeepseekMoE-16B。JetMoE-8B由24个块组成,每个块包含两个MoE层:注意力头混合和MLP专家混合。这不仅证明了其在性能上的优势,也展示了其在成本效益上的显著优势。
河南省的一家企业生产的电动三轮车在海外市场取得了成功,被称为“三蹦子”。这款车在国外广受欢迎,甚至被外国人称为“顶流”,在美国等国家售价高达1万美元。跨境电商的发展也为中国制造业带来了更多机遇,让中国制造在海外市场上享有盛誉。
快科技4月23日消息,今天小米召开了小米投资者大会,雷军在会上透露,截止到4月20号,小米SU7锁单量已经超过7万台。雷军还宣布,小米SU7 2024年交付目标是超过10万辆。据悉,小米内部在SU7上市前也没预料到会这么火,目前官方已经紧急提升产能,日产增加到400辆以上,全年产能需求提升至12万辆。雷军在最新一期抖音视频中表示,最近订单多得不得了,所有同事都在加班加�
特斯拉原本计划推出一款起价为2.5万美元的低成本电动汽车,以扩大市场份额并推动电动汽车的普及。最近却有消息称特斯拉已决定放弃这一计划。特斯拉将继续致力于推动电动汽车技术的进步,并不断探索新的商业模式,以满足不断变化的市场需求。
GPT-5已经开始红队测试了?就在这几天,网上已经有多人晒出了OpenAI发给自己的红队录取通知书。此前有传闻说,GPT-5将于今年6月发布。网络电缆卖这么贵,难怪OpenAI会选择不玩了。
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务,可以将文本翻译成表情组合,增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发,旨在通过表情符号的力量,让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
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。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
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。
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