今天,华为在秋季全场景新品发布会上发布了首款轿车智界S7。据悉,该款车是华为和奇瑞合作研发的成果,即将于11月份正式上市。余承东表示,这款车型是问界新M7发布后的又一力作,自问界新M7发布以来,日均订单已经超过1500台,目前预定数量已经超过2万台。
此外,余承东透露,问界M9将于12月份发布。他说,问界M9将是1000万以内最强大的SUV,也将成为马路上最吸引眼球的SUV之一。余承东表示,华为将继续致力于打造高品质、高性能的智能汽车产品,为消费者带来更多惊喜和选择。
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今天,华为在秋季全场景新品发布会上发布了首款轿车智界S7。据悉,该款车是华为和奇瑞合作研发的成果,即将于11月份正式上市。余承东表示,这款车型是问界新M7发布后的又一力作,自问界新M7发布以来,日均订单已经超过1500台,目前预定数量已经超过2万台。
此外,余承东透露,问界M9将于12月份发布。他说,问界M9将是1000万以内最强大的SUV,也将成为马路上最吸引眼球的SUV之一。余承东表示,华为将继续致力于打造高品质、高性能的智能汽车产品,为消费者带来更多惊喜和选择。
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问界M9内饰谍照曝光,新车定位大型SUV,预售价50-60万元,将于12月上市。内饰采用全新设计风格,引入传统豪华品牌元素,搭载三连屏和AR HUD显示。新车采用木质和皮质材质包裹,第三排乘客可获得杯架、座椅电动调节等舒适配置。动力方面,新车提供增程和纯电两种选择,纯电版车型最大功率390KW,增程版最大功率365KW。
快科技10月16日消息,AITO问界旗舰SUV车型M9将于年底正式推出,随着发布的日期渐近,网络上曝光了更多该车的信息。而今,又有博主曝光了问界M9独有的两大黑科技”。据博主介绍,将在四季度正式上市的问界M9,更新了两款功能,其中之一是,问界M9在车顶、引擎盖上配备有太阳能板,天气晴朗的情况下,可为车辆每天增加20公里续航,甚至能够满足一部分人一天的通勤需求�
车fans”创始人、汽车博主孙少军今日下午晒出了一张AITO问界汽车的内部战报”。从聊天记录截图来看,余承东公布了不少关于问界新M7、M9两款车型的订单信息。当日新增盲订333辆,退订26辆,净盲订307辆。
郭明錤对小米手机和汽车业务进行了分析。华为问界新M7的销售超过预期,这得益于其高度产业分工的制造方式。一家企业在进入新能源汽车领域之前需要同时满足国家发改委《新建纯电动乘用车企业管理规定》和工信部《新能源汽车准入规定》的要求,即必须具备生产和销售所需的双资质。
快科技10月7日消息,不得不说,问界新M7创造了一个销量神话,自9月中旬上市以来,累计大定量超过了5万台,而在国庆假期最后一天,大定量超过了7000台,堪比某些车一个月的销量。由于问界新M7的出色表现,余承东在分享时也不由得感慨起死回生、真不容易”,这样的话确实是发自内心,毕竟问界M7甚至连同整个问界在今年以来的表现都不尽如人意,月销量徘徊在3000-5000台之间,和对手比起来根本不够看。不过此次问界新M7的上市,则彻底扭转了这种局面,不少博主对这种成绩也是非常吃惊,汽车博主张抗抗KK”在分享时表示:发布会上就觉得M7会崛
余承东在赛力斯工厂的直播中透露,问界M7的新大定已经达到了6万台。为了加快交付进度,工厂还新增了两万名产业链工人,以配合赛力斯两江智慧工厂极速提升的产能。因此可以说这款高端新能源SUV在国内市场上受到了广大消费者的欢迎与青睐。
AITO汽车官方今日晚间发布战报显示:国庆长假的最后一天,问界新M7单日大定量再创新高,超过7000台,该车自9月12日发布至今,已经大定超过5万台。余承东在朋友圈发文称,问界M7昨天大定3500台,今天就7000台,创造奇迹了。问界新M7系列官方指导价为:M7Plus五座后驱版24.98万元、M7Plus五座四驱版28.48万元、M7Max五座智驾版30.98万元;M7Plus六座后驱版26.98万元,M7Max六座智驾版32.98万元,下订可能享33,000元购车权益。
9月25日,华为秋季全场景新品发布会成为各行业焦点。年轻人津津乐道的高性能SUV——问界M5智驾版发布重磅权益:为感谢第一批购买问界M5智驾版用户对于华为ADS高阶智能驾驶技术能力的信任,AITO官方推出了“M5智驾版尝鲜用户可享15000元HUAWEIADS2.0城区智驾领航NCA抵扣权益”专属活动。问界M5智驾版又在华为秋季新品发布会上火出圈,吸引了众多用户的关注,或将成为更多年轻消费者的购车之选。
近段时间国内最火的高端新能源SUV非问界M7莫属,国庆假期最后一天,AITO汽车发文称,问界M7自9月12日发布至今,已经大定超过5万台。余承东在赛力斯工厂的直播中透露,问界新M7大定已经达到6万台。华为还为预定问界M7的用户,赠送华为手机购买资格,提车后就能买华为Mate60或X5。
华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案董事长余承东在社交平台上表示,10月6日,问界新M7大定量达到7000辆,10月5日为3500辆,假期最后两天总大定量超过1万辆。自9月12日发布至今,问界新M7累计大定量已超过5万辆。
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。
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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。
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