站长之家（ChinaZ.com）12月28日 消息:今天，小米在北京举行了SU7的技术发布会，雷军给行业带来不少惊喜。他提到，很多人仍在使用苹果，而小米14特别好用。为了给苹果用户带来更好的体验，小米汽车也做了相应的适配。
雷军建议苹果用户先尝试使用小米14，这样开小米汽车时会有更好的体验。他还提到，即使暂时不购买小米14，苹果用户也能通过Carplay、Airplay或iPad上车等方式，享受到小米汽车的智能驾驶功能。
在谈及小米汽车的目标时，雷军表示希望小米汽车能在智能驾驶行业进入第一梯队。他强调，小米在汽车核心技术上的态度非常坚决，会不惜一切代价做到行业领先水平。
尽管小米汽车还未正式发布，但雷军透露，目前小批量量产的工作已经在进行中。他强调，小米汽车将经过大量测试以确保万无一失。
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3月28日晚间，小米汽车SU7正式发布开售，起售价21.59万元。售价公布后瞬间引起互联网上的狂欢，与小米汽车相关的热搜话题几乎霸榜。同时其还表示，小米汽车具备马达、电池、自动驾驶等最尖端技术和性能，价格却十分低，对于竞争对手言，小米可能会成为最大的威胁。
一位郑州女孩在一段视频中向雷军发出请求，希望能提前购买小米SU7并称其为最好看的汽车。她表示希望4月份能提车，因为5月天气炎热容易脱妆。她表示从大学开始一直使用苹果iPhone，等提了小米SU7，就会换成小米手机。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
小米SU7已经交付了首批车型，有用户反馈称目前对于苹果用户的支持还不完善，比如CarPlay还未上线。小米汽车官方在最新的问答回复中表示，无线CarPlay很快将通过OTA远程升级的形式为大家推送。后排扩展屏功能甚至还支持iPad其他很多国产车机都为了自己生态坚决不开放苹果的CarPlay等。
小米汽车正式迈入交付阶段，这一重要时刻不仅兑现了雷军三年前的承诺，更标志着小米在汽车领域迈出了坚实的一步。4月3日，首批小米SU7的车主们将迎来他们期待已久的车辆，正式成为小米汽车大家庭的一员。在未来的日子里，小米汽车将继续秉持着这种精神，为消费者带来更多高品质、高性能的智能汽车产品。
iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
北京亦庄小米汽车工厂内举办了一场意义非凡的仪式——小米SU7首批车主交付活动。作为小米的创始人和董事长，雷军亲临现场，与首批车主共同见证这一激动人心的时刻，并亲自为他们开车门，送上最诚挚的祝福。随着交付工作的逐步推进，相信越来越多的小米汽车将驶向街头巷尾，为人们的生活带来更多便捷与乐趣。
截至4月20日，小米SU7的锁单量已经超过了7万台。在小米投资者大会上，小米董事长兼CEO雷军更是宣布了2024年小米SU7的交付目标将超过10万辆。考虑到产能，小米SU7首月交付量预计在1.3万台左右，其中包括5000台小米SU7创始版，以及首月约8000台的产能。
小米汽车正式踏入交付阶段，这一时刻标志着雷军三年前许下的承诺如今已化为现实。首批小米SU7车主将欣喜地接收他们心仪已久的新车，成为这款备受瞩目的车型的先锋用户。这一决策却凸显了小米对于品质与用户体验的执着追求，以及对于未来市场的长远布局。
周鸿祎在一次讲话中提到了「小米汽车为什么叫SU7」的话题，这引发了人们对品牌命名背后逻辑的兴趣。周鸿祎通过AI搜索分析了小米汽车的命名逻辑，他提到字母加数字的组合不仅容易记忆易于市场营销，这种命名方式在汽车行业内已成为一种共识。要开始您的AI「搜索」应用探索之旅，请访问AIbase官网。
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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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