快科技11月27日消息，今天下午，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东发微博宣布，问界新M7迎来了新的里程碑，发布仅两个半月，大定就突破10万辆。
同时，余承东在朋友圈表示，问界新M7大定突破十万辆，只用了短短两个半月，创造了汽车行业的奇迹。
感谢大家的支持！华为和塞力斯的团队都非常有战斗力，我们继续加油，不负期待！”余承东说。
他还表示，鸿蒙智行是目前华为与车企合作最全面、最紧密以及最深入的模式，有最先进的华为智能汽车创新技术加持，智能体验最优。
赛力斯是华为鸿蒙智行模式里合作最早、合作最深的车企伙伴，华为将继续与赛力斯一起，为消费者带来更多、更好的产品和服务，创造一个又一个十万辆。
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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。
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。
备受瞩目的2024北京车展盛大开幕，除了众多令人瞩目的新车亮相外，雷军和周鸿祎无疑成为了此次车展的两大焦点人物。车展进入第二天，各大车企的领军人物依旧在展馆内频繁互动。相信在未来，我们将会看到更多车企之间的合作与交流，共同推动汽车行业的进步与发展。
腾讯公司在“2024TIMEDAY·腾讯智慧出行技术开放日”活动上正式发布了面向汽车行业的“全域智能”大模型方案。此方案已顺利应用于汽车研发、生产、营销、服务以及企业协同办公等五大核心场景，展现出了强大的实用性和潜力。预计在今年底，腾讯的智能汽车产品将搭载至超过1500万辆车上，为更多用户带来智能、便捷的出行体验。
快科技3月29日消息，今天下午，长城汽车董事长魏建军发文表示：小米发布会果然名不虚传，雷军的演讲很出色。雷总送我的那辆灰色小米SU7已经在运回保定，进一步仔细感受，并和同事们分享体验，快速学习，细致研究。对此，雷军回复到：感谢魏总昨天亲自到现场助阵，也谢谢魏总赠送的坦克700！小米汽车刚刚上路，肯定要向汽车行业的前辈们认真学习！魏建军表示：认�
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。
快科技4月11日消息，余承东在个人微博晒出了问界汽车优异的战绩：销量前五、质量第一！余承东表示，华为与几家车企联手，组成了鸿蒙智行汽车技术生态联盟。鸿蒙智行全面引领智能汽车变革，不断带来业界领先的创新技术，包括智能驾驶、智能座舱、智能驾控等等，更为消费者带来了前所未有的创新产品。其中，现象级爆款问界M7上市仅7个月，大定数超过17.4万台；问界M
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
快科技4月11日消息，在今天下午的发布会上，余承东表示:智界S7智能泊车能力行业第一。智界S7可实现泊车代驾、超窄车位和机械车位等全场景智能泊车，有位就能停。在演示画面中可以看到，智界S7在机械车位停车时相当丝滑，自动检测最优路径，丝滑入位，停车能力超越人类。泊车代驾功能还可以自动停车，而且途中会自主识别会车场景，双车博弈必要时自行倒车、前进”�
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
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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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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。
