12月27日，在2022AD TALK bilibili营销伙伴大会上李旎谈到B站第一批主流用户大多数已经进入28-30岁的阶段，近亿的用户开始对内容的需求有了新的变化。除此之外，B站近几年的用户增长速度亮眼，2022年第三季财报显示平台日活用户已经高达9030万，今年的新用户贡献的ECPM比两年前的新
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今日，雷军在北京车展发布会上宣布，小米SU7已经锁单75723台，有许多网友关心，现在下定SU7会不会等待太久？小米汽车在小米SU7答网友问”中表示，将在6月达成月交付10000台，并持续提升交付速度，恳请大家能给我们一些时间和耐心，我们有信心小米SU7这样的好产品，一定值得您的等待。此前雷军还在小米投资者大会上透露，小米SU72024年交付目标是超过10万辆。
备受瞩目的RedmiPadPro已在小米商城亮相，并定于4月10日晚上7点与RedmiTurbo3一同登场。从曝光的海报中我们可以看到，RedmiPadPro至少提供了三款别致的配色选择，充分满足不同消费者的审美需求。我们期待它在4月10日的发布会上能够带来更多惊喜和亮点。
快科技4月20日消息，洛图科技（RUNTO）的在线监测数据显示，2024年首季显示器在线市场的平均价格为1072元，相比去年同期下降了38元。主流的价格区间仍旧集中在500-1000元，占据了47%的市场份额，这一比例较上年同期增长了5个百分点。该价格段的增长主要得益于原先1000-1500元价格区间产品的市场下移。 2023-2024Q1 中国显示器线上市场分价格段销量结构同时，500元以下的显示器产�
文|朱之丛约访张泽伟是很困难的。时间从周三推到周四，又延期到周末，一直到星期天晚上11点，他才终于接起电话。这欲望有怎样一个人间的姓名，大可以忽略不计。
快科技3月28日消息，作为全球首款C级纯电轿车，小米SU7的一个宣传点就是宽敞的空间，无论前后座舱，还是前后备箱。根据小米官方提供的数字，小米SU7的前排竖向空间最长达1012毫米，后排膝部空间也有105毫米。此前，卢伟冰还曾亲自发布视频，演示自己坐进小米SU7后排之后的宽敞，打消大家的疑虑。前后备箱雷军也说了很多次了，后备箱容积为517升，常规进深为1136毫米，可以轻松放入三四个大号行李箱，另外前备箱容积也有105升，合计达622升。此外，小米SU7全车有多达32处收纳位，除了手套箱、杯架，还为手机、雨伞、证件等都设置了专属收纳
四月以来，现货黄金市场出现显著上涨行情，金价自月初低点2228附近一路上行，不断创下历史新高，最 高触及2395一线，本轮涨势累计攀升逾150美元!微风吹拂好春光，一年黄金五一又来临，市场将迎来新一轮交投高潮。在此，领峰贵金属特别准备了最 高$10000交易礼包，助力各位投资朋友入市抢抓行情，开启黄金狂欢盛宴!美联储又又鹰了，6月首降梦碎?进入四月，美联储官员频
有数码博主近日曝光了OPPOK12海外版的详细参数。从其放出的手机图片来看，这款手机可能会以一加品牌的身份推出，外观设计和国内新上市的一加Ace3V基本一致，只不过配色更为青春，除了绿色还有银灰色。因此可以推断出K12的价格也应该在这一范围内。
随着小米SU7创始版的陆续交付，如今道路上已经能频频见到SU7的身影。哈啰官微宣布推出哈啰顺风车免费送小米SU7车主1000度电”的专项活动，如果不想要免费充电额度可进行折现。至于剩下的创始版定单，小米也表示正在全力攻关提升交付效率，会尽快交付。
ChatGPT的背后开发者OpenAI，计划与微软公司合作投资100亿美元建设全球最大数据中心。这个计划旨在开发人工通用智能技术，并将配备一个超级计算机。考虑到这个AI工具的潜在风险，公司将仔细考虑是否全面发布它。
昨晚10点多，理想官方发文正式宣布，新车理想L672小时定单破10000辆。根据官方的统计数据，目前新配色小象灰”最受欢迎，其次是黑色金属漆、白色珍珠漆。内置36.8千瓦时磷酸铁锂电池和60升大容量油箱，CLTC工况纯电续航212公里，综合工况1390公里，电池支持快充，20分钟可从20%充到80%。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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