快科技8月14日消息，据悉，由吉利控股集团、百度集团联手打造的汽车机器人战略合作项目”迎来重要进展，吉利控股集团旗下全新高端智能汽车机器人品牌极越”正式发布。
据了解，旗下的首款车型正式命名为极越01”，将于今年第四季度交付。
外观来看，新车或将是一款跨界SUV车型，外观方面，新车采用了当下流行的封闭式格栅设计，贯穿式行车灯被巧妙的安装在了前杠与机盖之间，掩盖了缝隙，三角样式的大灯提升了车辆的辨识度。
车身侧面，新车车顶略微溜背，线条饱满流畅，采用了双拼色车身的设计，大面积的熏黑处理使其看上去运动十足。
尾部则配备了隐藏式的尾翼，进一步凸现了该车的运动特征。
值得一提的是，作为吉利旗下的智能化汽车机器人品牌，极越汽车将以高阶智驾、智舱产品和创新数字化服务，为用户创造标杆级智能科技出行体验。
最后，官方表示，吉利控股集团基于全球领先的SEA浩瀚架构，发挥其在研发、制造和供应链管理等领域的竞争优势，深度融合汽车智能化、网联化技术，负责生产制造智能化领先的汽车机器人。
百度集团将继续以最领先的智能座舱、智能驾驶和文心一言等AI技术能力，全面赋能极越。
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在今日的盛大2024北京车展中，小鹏汽车携其全新品牌MONA惊艳亮相，引起了广泛关注。小鹏汽车董事长何小鹏更是信心满满，豪言MONA的销量有望超越小米的SU7。这一系列的创新举措，进一步展示了小鹏汽车在智能驾驶和人工智能技术方面的领先地位。
在今天的2024北京车展上，小鹏汽车举行发布会正式公布了全新品牌MONA。小鹏汽车董事长何小鹏表示，MONA的品牌寓意为MadeOfNewAI，定位是全球AI智驾汽车普及者。何小鹏表示，深入造车之后才发现到10-15万的价格段有庞大的市场潜力，但要在这个区间真正做一款各方面都过硬、并配备小鹏最擅长的智驾能力的好车，且还有合适的利润，是一件极其困难的事情。
让外界期待已久的小米汽车SU7于3月28日正式亮相，然最终定价却让不少人稍感意外，标准版售价21.59万元略高于预期的19.99万元。小米集团董事长兼CEO雷军表示，未来十年将是智能化的十年SU7将以智驾智舱生态为竞争制高点。作为新生的品牌，小米汽车SU7能否在市场上获得认可，唯有时间来见证。
【中国，北京，2024年4月24日】2024北京国际汽车展览会召开前夕，华为智能汽车解决方案发布会隆重召开，现场发布了智能驾驶为核心的全新智能汽车解决方案品牌——华为乾崑，带来了全新升级的“乾崑ADS”、“乾崑车控”、“乾崑车云”等解决方案。新一代鸿蒙座舱再次进化，带来千悟引擎、乾崑音响及车载最强生态等创新技术重磅登场。
教育春招正当时，为积极探索AIGC产品对教育行业的营销助力，百度营销在2月底发布了全新升级的教育行业AIGC营销解决方案，从教育客户在百度的全域玩法出发，进行AIGC系产品整合，并与行业产品“课效通”进行紧密结合，以更好地适配教育行业客户的营销诉求，达到营销效果。24年春招已有近3000家客户进行尝试，享受到了AI产品的流量红利，实现了教育行业营销规模的进一步增长。客户通过擎舵实现从营销洞察到创意内容制作，通过智能体实现从需求挖掘到内容承接的完美交互，联动轻舸实现智能化投放的一站式需求满足。
随着2024年五一国际车展的脚步临近，吉利汽车在全国范围内率先启动了一场声势浩大的百城联动计划。“让中国的汽车跑遍世界”是吉利汽车的信条这场活动的序曲，则从东方文明走线世界的丝绸之路起点——古都西安盛启。加之联手长沙、东莞、天津、石家庄、成都、苏州、厦门等各大车展，共同奏响五一购车狂欢的交响曲。
百度百科官方宣布，为进一步优化用户体验，其现有的App将于2024年6月30日正式下线相关功能将迁移至百度App中的“百度百科”小程序。随着App的下线，用户们将无需再下载或更新这款独立的App。他们也对用户的新体验充满期待，希望能在新的产品中再次为大家服务。
快科技4月23日消息，百度正式发布了百度地图V20，推出基础版、3D领先版、3D旗舰版、SR智驾版4个版本产品。官方表示，V20真正实现手机地图和车机地图的一体化，让3亿汽车扔掉手机支架。百度地图V20的发布，实现手车完全同步，个性语音包、真车道级导航、实时红绿灯、实时地图等功能全量上车，不限系统互联，为汽车用户打造了一张比手机地图还好用的车机地图。其中，真
文心大模型4.0的工具版正式问世。这款大模型在通用能力上取得了显著进步，特别是在代码生成、解释和优化等方面，已经达到国际先进水平。文心大模型4.0的工具版的发布，将为广大用户带来更加便捷、高效的AI体验，助力各行各业实现智能化升级。
自大模型横空出世以来，各行各业引起了“重构潮”，为各个领域注入了新生机。在智能办公领域，百度文库经大模型重构为“一站式AI内容创作平台”，并上线智能文本生成与编辑、智能PPT生成与编辑、智能问答与总结等AI新功能，带来了AI办公提效新范式。希望有越来越多的人能够用好AI，收获职场新天地。
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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