快科技1月8日消息，今天，小米创始人、董事长兼CEO雷军在微博上发布了小米汽车答网友100问（上集）”，针对网友关注的热门问题集中进行了回复。
开篇问题就是，最近关于小米汽车的谣言这么多，小米法务真的有干活么？何时公布下相关进展？”
小米汽车回复称：这次我们只是开了一场汽车技术发布会，热度这么高超过了我们的预期。”
一方面巨大的热度代表了用户对小米汽车的期待，我们真的很开心；一方面大量的不实信息、谣言和恶意抹黑也蜂拥而至，我们会及时澄清，并坚决追究造谣抹黑者的法律责任。
前不久的时候，小米举行了小米汽车技术发布会，介绍小米超级电机、自研CTB电池、自动驾驶技术等多项全新科技产品。
而且关于小米汽车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。
对于定价雷军表示，小米SU7不会是9.9万、不会是14.9万，也不会是19.9万，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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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。
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
4月18日，雷军在小米北京交付中心开启了一场全新的直播，谈及多个话题，尤其是小米SU7。雷军透露，小米SU7的销量比预计高了三到五倍，这是比较头疼的一点，但是合作伙伴都比较给力，提速很快。其实在小米汽车发布前，雷军就说过，既怕不火，又怕太火，结果真成了幸福的烦恼。有网友在直播互动中催促雷军去工厂打螺丝，加快汽车交付，没想到雷军很较真地回复称，�
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。
快科技4月25日消息，今天上午，雷军有点忙，先是在2024北京车展上参加小米发布会，公布了小米SU7的最新锁单数据和后续规划等信息。北京车展发布会结束后，雷军又赶到了30多公里外的中关村国际创新中心，参加了2024中关村论坛年会全体会议。雷军在演讲中称：我特别感谢北京这片沃土，如果不是在北京，我觉得小米汽车不可能取得这样的成绩，也不可能诞生。”雷军表示�
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。
今天，除李斌、何小鹏、李想等新势力车企创始人外，长城汽车董事长魏建军也现身小米汽车发布会上。魏建军和雷军还在发布会前互相赠送了新车，魏建军成为小米SU7的车主，雷军也成为坦克700Hi4-T的车主，一个是传统车企掌门人，一个是互联网科技大佬，双方还一起体验了新车。”对此，网友在评论区留言：长城汽车有格局”、华系车又多了一员猛将”、中国车企在一起，才能撑起世界舞台上的华系车”。
在今日的免费课上，周鸿祎公开坦言，他至今连驾照都没有，更不用说开车了。周鸿祎对听课人群表示：在汽车领域，我完全是个小白，与在座的许多老司机相比，我连驾照都没有，更别提开车了。在小米SU7发布后，他连续发表评论表示要向小米学习，并对自己投资的哪吒汽车表示遗憾，觉得虽然有好车却不会宣传。
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。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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