快科技12月19日消息，理想汽车官方宣布，捐赠1000万元驰援甘肃地震救灾。
理想汽车表示，12月18日23时59分，甘肃省临夏州积石山县发生6.2级地震,寒冬灾情,牵动着社会各界的心。
理想汽车向甘肃省慈善联合总会捐赠1000万元，用于灾区物资采购和受灾群众救助等相关工作。
一方有难，八方支援，理想汽车将持续关注灾情发展，全力支持救灾和灾后重建工作。
据报道，自12月18日23时59分，甘肃省临夏州积石山县发生6.2级地震以来，目前国内已有多家企业宣布向灾区捐款捐物，以及自发组织人员、物资支援灾区救援建设。
鸿星尔克向甘肃受灾地区捐赠2000万元物资、比亚迪慈善基金会宣布向甘肃地震灾区捐赠1000万元现金、vivo已向甘肃青海地震相关灾区捐款1000万元、字节跳动捐赠2000万元、拼多多捐助2000万元驰援灾区等。
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12-20
理想汽车今日宣布，自2024年4月22日起，其旗下2024款理想L7、理想L8、理想L9及理想MEGA将采用全新的价格体系。无论是新定购的用户还是已定购但尚未交付的用户，均可享受这一新价格政策。理想汽车将继续致力于为消费者提供更优质的产品和服务，推动中国新能源汽车市场的发展。
今天晚间，理想汽车发布最新一期《理想L6答网友热门问题》，对网友的热门问题同一解答。对于理想L7、L8、L9、理想MEGA降价了，理想L6是否会降价的问题，理想汽车称：L6不会降价”。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%。
本周理想汽车宣布降价，2024款理想L7最新售价为30.18-35.98万元，Pro版降价1万Max和Ultra降价2万元。理想L8最新售价为32.18-37.98万元，其中Pro版降1.8万Max和Ultra降价2万。理想L6提供Pro和Max两个版本，全国统一零售价分别为24.98万元、27.98万元，这款新车4月内开启交付，经过产能爬坡的周期，从5月开始进行大批量交付。
今天理想汽车全车隐私帘正式开售，可有效阻挡车外光线，强化视听体验，售价699元。根据官方介绍，全车隐私帘内置记忆弹簧钢骨架，根据车窗数据量身定制骨架尺寸，实现稳固支撑。在安装全车隐私帘后车内光线变暗，可强化座舱内视听体验，打造更具氛围感的观影环境。
网络上流传出关于理想L6的疑似售价和部分参数配置，引起了广泛关注。理想汽车方面回应，明确表示目前网络上关于价格的猜测都是不准确的。对于消费者来说，需要耐心等待官方发布会的召开，以获取最准确的信息。
理想汽车终于开始宣传全新的L6了，不过此次竟然是从辟谣开始的。理想汽车官方发布消息称：针对近期理想L6采用麦弗逊悬架结构”的不实传言，我们在此澄清：理想L6采用了豪华中大型SUV普遍使用的前双叉臂后五连杆悬架结构，最小离地间隙为180mm，比标配空气悬架的2024款理想L9/L8/L7高4mm。不过相比于M7，L6也有自己的一些弱势，比如说毫无新鲜感的套娃外观和内饰，又比如说动力电池更换为磷酸铁锂材质非三元锂，此外，当前新M7入门版已经降价到22.98万了，L6如何定价也非常值得思忖。
香港联交所最新权益披露显示，美团的创始人、董事及控股股东王兴，近期对理想汽车的股票进行了再次减持。根据披露资料，王兴在3月26日至28日的短短三日内，分别出售了理想汽车95万股、141.39万股及179.84万股的普通股，总计减持了416.23万股。对于王兴的这次减持行为，理想汽车方面迅速给出了回应，强调这次的股票交易是王兴的个人行为，且交易涉及的股份占其总持股比例很小的一部分，并未涉及到美团持有的股份。
理想汽车法务部就近日网传理想汽车出海最新进展”、乌兹别克斯坦签约”等图文内容进行了辟谣。官方表示：经查证，部分网传图片内展示的乌兹别克斯坦销售授权签约”并非理想汽车官方行为，该图片系冒用理想汽车名义制造和传播虚假信息。此次理想法务部出动就是因为此事，我们也将持续关注后续事态发展。
理想汽车宣布其全自研的多模态认知大模型——MindGPT，已正式通过国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》的备案。这一里程碑式的事件标志着理想汽车成为首个通过该备案的汽车厂商自研大模型。它不仅支持方言自由说、指令自由说具备简洁模式以及全时全车免唤醒的能力，为用户提供了更加便捷、智能的交互体验。
网络上流传着一些关于理想汽车车内摄像头拍摄色情图片的消息，引发了一些公众关注和担忧。理想汽车法务部迅速进行了辟谣和回应，表明这一事件完全是不法分子的恶意造谣和传播。理想汽车法务部呼吁广大公众知悉真相，不信谣、不传谣，共同维护一个健康、良好的网络环境。
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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