快科技9月25日消息，在刚刚过去的这个周末，问界新M7订单量又迎来了暴涨，周六大定2100台，而周日则为2200台，两天共计4300台。
值得一提的是，在之前的那个周末，问界新M7的大定量为4700台，而自该车上市以来，大定量已经逼近甚至超过20000台，具体情况或许余承东在今日下午的发布会上会正式公布。
从网络上曝光的聊天记录来看，余承东在问界新M7取得好成绩后也是非常欣慰，他表示：热烈祝贺啊，创造历史记录了！终于，从M7曾经跌倒的地方又爬了起来，继续加油干！”
之所以新M7这么受欢迎，是因为真的诚意十足，24.98万元的起售价着实炸裂，外加限时6000元优惠，相当于这台车仅24.38万起，还有非常丰富的各种配套政策，加上花了5个亿做了大量的内在升级，可以说除了外观设计有争议外，其他方面都有长足进步。
问界新M7开了个好头，接下来正如余承东所言，好戏一台接着一台，和奇瑞合作打造的智界S7发布在即，而问界旗舰SUV车型M9同样箭在弦上，加上华为手机业务回归，可以说接下来车圈要面临华为的强势进攻了，无论是自主还是合资，都会压力倍增。
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问界新M7入门款车型进行了调价，对此华为回应。鸿蒙智行旗下问界新M7车型今日进行权益调整，起售价22.98万元，直降2万元。该车搭载了华为ADS2.0高阶智能驾驶系统，支持高速、城区智能驾驶，同时配备了27个感知硬件，可实现园区代客泊车和超窄车位泊车等功能。
华为终端BG的首席执行官、智能汽车解决方案BU的董事长余承东近日分享了问界新M7与M9两款车型的骄人销售成绩。自问界新M7上市以来，短短7个月内，其累计大定订单已突破17.4万辆，他对未来的市场表现充满信心，期待月发货量能尽快攀升至25000辆。1.5T后驱Plus版5座车型享受2万元的优惠，并附赠价值6000元的车漆选配权益，优惠后售价为22.98万元;1.5T智驾后驱Max版5座车型则优惠1万元，售价为27.98万元。
问界新M7即将增加新增版本。问界也向工信部申报了新M7新增版本的公示信息。凭借华为技术的持续深度赋能，问界新M7将坚持以技术立标杆，以体验为核心，不断提升产品力，为用户解锁更多智慧出行体验，并持续引领新能源行业发展。
快科技4月1日，2024年汽车市场竞争已然进入白热化状态，今日，AITO问界新M7开启降价。不带激光雷达的五座、六座后驱版降价2万元，最新指导售价22.98和24.98万元，但是，此次降价后，这两款车型此前一直赠送的价值1.5万元的科技舒享包则不再提供，也就是说实际降价了5000元。问界M7之所以要降价促销，根本原因在于理想L6马上到来，后者定位25-30万级，和M7是真正意义上的敌手，M7降价促销，很显然是为了在L6到来前再次招揽更多潜在观望客户。
据鸿蒙智行官方，品牌首款纯电轿跑智界S7在刚刚结束的这个周末，两天大定2079台，取得了不错的成绩。本月11日，在华为鸿蒙生态春季沟通会上，智界S7重新发布上市，此次共推出五款车型，售价区间为24.98万-34.98万。此次新增的智界S7Ultra四驱旗舰版为顶配版本，所有配置全部拉满，在智界S7MaxRS四驱性能版的基础上，升级为100kWh华为800V巨鲸电池，拥有751km长续航。
Pura70系列已经官宣，目前很多网友更关心发售信息。华为常务董事、终端BGCEO余承东在接受记者采访时表示:Pura70可以被视为P70，过两天将有好消息。就价格和配置言，一位门店工作人员透露，P70的价格预计与Mate60相当。
4月17日，华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东在微博上发文，回顾问界M5智驾版发布一周年，并宣布问界M5也将迎来进化时刻，为用户带来“超好看、超好开、超智能、超安全”的全新体验——问界新M5，即日开启新车预订通道。余承东的微博引发了广大网友的点赞和评论。根据此前透露的信息，业界预测即将发布的问界新M5，或将拥有更强的智驾能力、更可靠的主动安全能力、更年轻时尚的新形象，以及更好开好用的综合体验。
360创始人周鸿祎公开表示有意出售自己的迈巴赫600，计划换购国产新能源汽车。此消息一出，立即引起了众多国内新能源车厂商的关注。未来360会将全线产品迁移到鸿蒙生态中，他坚信鸿蒙将成为中国最大的操作系统，鸿蒙原生必将取得成功。
近日，360创始人周鸿祎宣布准备把自己的迈巴赫600卖掉，换成国产新能源车。很快蔚来、小鹏、极氪、理想等各厂商的主流车型被送到了360公司楼下供周鸿祎体验，360楼下已成为网红直播打卡地，被网友戏称为798小车展”。360还会把全线产品转移到鸿蒙生态里，他相信鸿蒙会成为中国最大的操作系统，鸿蒙原生必将成功。
快科技4月17日消息，华为车BU董事长余承东官宣，问界新M5现已开启预订。余承东表示：一年前的今天，我们发布了鸿蒙智行首款搭载华为高阶智能驾驶ADS 2.0的车型问界M5智驾版。自此，我们正式开启了高阶智驾新赛道。一年过去了，我们的ADS 2.0持续进化，OTA升级实现了全国都能开的城区NCA、代客泊车、全向防碰撞等功能，越开越好开，越来越安全！好产品、好体验带来了好口
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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。
