快科技1月7日消息，今日，雷军发微博晒出了小米汽车SU7的前备箱空间。这也是该车前备箱首次公开曝光。
雷军在微博中提问：你买纯电车会关心：是否有前备箱？这个前备箱是够大？还有，你打算用前备箱装啥？ ”
据悉，小米汽车SU7前备箱空间为105L，可能是中国市场最大的前备箱。作为对比，特斯拉Model S为89L，保时捷Taycan为84L。
由于没有发动机占用空间，目前不少纯电轿车都提供了前备箱作为空间拓展来使用，加上后备箱的空间，其空间利用率和灵活性，要明显高于传统燃油车。
目前，小米汽车SU7的外观、规格、车机、智驾等核心特色已经悉数公布，但价格一直成谜。
此前，雷军在和网友互动时表示，小米汽车50万以内没有对手。
小米汽车技术发布会上，雷军谈到小米汽车售价时称，小米汽车9.9万不可能，14.9万也不要再讲了。
关于定价，还没有最终决定，不过确实有点贵，但做的是有理由的贵”，在体验上会超过大家预期。
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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。
快科技4月28日消息，日前，小米CEO雷军发布视频表示，他和团队专门拜访了北汽集团，感谢北汽对小米汽车巨大的帮助和支持。视频显示，雷军去北汽开的是辆熔岩橙配色的小米SU7，车队中还有雅灰、橄榄绿等不同颜色的SU7，十分帅气。据介绍，北汽集团董事长张建勇带雷军一行人参观了北汽产业研发基地，雷军还在现场试驾了BJ60，并表示非常震撼”。雷军称，这次来主要是感谢北汽集团，也感谢您（张建勇）上次专程参与我们小米SU7的发布。”值得一提的是，雷军和张建勇最后还互赠了对方小米SU7车模和北汽B80C车模。据了解，在2024中关村论坛年会
今天中午时分，小米公司的领军人物雷军先生在其个人微博上激动地宣布，备受瞩目的小米SU7即将在明日启动交付流程。他在微博中写道:“明天将是激动人心的一天。由于提前进入生产阶段，无法进行个性化选配，因此这批车型得以在首批交付中率先送到用户手中。
小米首款汽车SU7赚足了眼球和热度，这几天一直各种讨论不断关注它的不仅仅是其他车企有行业大佬，周鸿祎就接连发表评论，现在又对它的命名产生了兴趣。周鸿祎首先用AI搜索了一下小米汽车SU7的命名解析。周鸿祎对于小米SU7的宣传营销也是钦佩有加，接连发表评论称要向小米学习，并对自己投资的哪吒汽车恨铁不成钢，有好车但不会宣传。
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。
小米汽车揭晓了北京车展的详细安排。值得关注的是，车展日程安排得十分丰富。车迷们纷纷表示，期待在车展上与雷军面对面交流，共同探讨汽车科技的未来。
快科技4月26日消息，日前，北京国际汽车展览会开幕，小米汽车作为首次参展的厂商，成为车展关注焦点。今日，小米汽车官方晒出SU7在北京车展九种颜色的全家福，这也是SU7首次展出全部颜色。据了解，小米SU7拥有海湾蓝、熔岩橙、雅灰、流星蓝、霞光紫、橄榄绿、寒武岩灰、珍珠白、钻石黑九种颜色。颜色分四个色系，分别为跑车色系、时尚色系、豪华色系和经典色系，�
快科技4月2日消息，小米汽车，已经一路火到了华尔街。据媒体报道，知名投行高盛最新发布的研报显示，将小米集团的目标股价从18.9港元上调至20港元。高盛预计，小米SU7将成为中国销量前三的高端轿车型号之一，平均月销量将超1万台，平均零售价25万元。高盛表示，小米SU7自首次亮相以来，预订量已突破行业纪录，在首发24小时内达到8.9万辆。这一数字不仅令人瞩目，而且三个版本的订单分布均衡，显示出销量和平均售价方面的潜力超出预期。鉴于SU7的成功，高盛对小米集团2024至2026年度的营收预测进行了上调，增幅预计在2%至6%之间。此外摩根?
小米汽车即将在今晚19:00发布，目前小米汽车官方公布的配置版本有两个，分别是小米SU7标准版和MAX。在一款APP的汽车询价”功能中，意外看到展示了小米SU7的四个版本车型，分别是普通版、Pro版、Max版和FoundersEdition限量版。不过需要注意的是，车辆信息还是要以今晚的发布会为准。
3月28日晚，小米汽车SU7正式发布，标准版及创始版21.59万元，Pro24.59万元，Max及创始版29.99万元，全系开启预订。根据小米汽车官方最新发布的报告，小米SU7开启预订后仅仅4分钟，大定就已经突破1万，然后只用了7分钟就拿到了2万大定！创始版不支持选装配置，订金不可退，下订即锁单，限量5000台。
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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StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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