快科技1月31日消息，今日，小米汽车官方发布小米SU7的6个外观细节投票，截止目前，小米SU7的光环尾灯票数最多。
据投票情况，目前，光环尾灯票数是447，位居第一；水滴形大灯票数414，排名第二；梅花轮毂票数375，排名第三。
半隐藏式门把手票数337，排名第四；激光雷达票数是318，排名第五；后视镜票数252，排名第六。（投票还在进行中）
官方表示，小米汽车的光环尾灯设计，寻求的是独特、深邃的灵感，用土星的环带来展示人们对未来科技与设计的无限想象，最终将这个灵感融入到车的尾灯设计上。
小米团队用360颗632纳米超红光LED发光元件，构成了长2.48米的灯带，每一颗都能给光环尾灯带来卓越光效。
其中，SU7尾灯的内部设计由一根主光环和三层渐层式光环组成，有层次的同时，立体感强烈。可在车流中一眼识别，提高汽车夜间的能见性和行车安全性。
此外，小米SU7没有采用分灯设计和眯眯眼设计，而是设计成水滴形大灯，这样整灯看起来浑然一体，形似自然跌落的水滴”。
从设计手稿来看，可以看到这个设计像在前脸最边缘的线上直接切出来，无额外复杂的装饰特征，同时也有效降低了风阻。
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近期很多车主和媒体拿到SU7后进行了各种测试，包括硬核拆解、赛道实测等等。需要注意的是，小米官方今天发文强烈提醒：小米SU7Max是城市用途的高性能豪华科技轿车，请勿轻易尝试专业赛道等极限驾驶。不要轻易尝试小米SU7赛道驾驶挑战。
今天小米汽车官方再次更新了网友们集中提出的问题，并给出了官方答复。对于小米SU7标准版的智驾方案，后期可能升级支持城市NOA吗？硬件差异导致SU7Pro/Max可以支持高速领航辅助、代客泊车辅助、城市NOASU7标准版则不支持城市领航辅助。
小米汽车SU7将于明日9点开启24小时限时改配，小米汽车官方发布了详细操作流程指引。打开小米汽车App首页点击去申请”点击申请改配”申请成功后点击完成”返回首页；点击修改配置”点击弹窗确定”进入选配器选择心仪配置并提交阅读并确认协议内容及配置点击确认更改配置”。改配后提车时间相较原本会大大增加，且改配后不可反悔，各位一定要谨慎。
根据小米汽车App的最新数据，截至4月1日下午，消费者在锁单后需等待的时间各不相同。小米SU7标准版的预计交付时间为19至22周，SU7Pro为18至21周最高配置的SU7Max则需长达28至31周的等待期。小米汽车也需要在实现产能爬坡的同时，确保产品质量的稳定，以维护其品牌形象和市场地位。
快科技4月24日消息，在汽车选择中，优质的售后服务是消费者非常关注的一个方面。许多小米SU7车主对于车辆提供的道路救援服务内容表示出浓厚兴趣。为了解答大家的疑问，小米汽车官方已经给出了明确的回应。小米汽车为所有用户提供了官方道路救援服务，这一服务覆盖中国大陆地区。具体而言，在小米SU7的整车质保期内，如果车辆因质量问题无法正常行驶，用户可以通过以下两种方式获取帮助：-通过小米汽车APP内的专属服务管家群联系在线服务中心；-利用小米汽车APP提供的400一键拨号功能直接联络在线服务中心。用户将能够享受到7天24小时的紧?
快科技4月22日消息，小米SU7车窗经过镀银处理后，还有贴太阳膜的必要吗？对于这一问题，小米汽车方面进行了回应：小米SU7玻璃防晒隔热能力优异，可以不贴膜。如仍有贴膜需求，尤其前风挡建议选择高透光性的膜，以免影响视线。官方解释道：小米SU7拥有双层镀银的超大天幕玻璃，可以更好地反射太阳光，达到防晒隔热的效果。紫外线隔绝率达到99.9%，红外线隔绝率达到了99.1%。前风挡玻璃的防晒体验更为突出，很多女生夏天开车的时候，为了防晒都带上了冰袖。为了解决这个痛点，小米SU7采用了三层镀银前风挡玻璃，也是目前轿车中唯一采用这一?
快科技4月17日消息，为了保护座驾的完好无损，许多车主在购买新车后会立即进行车辆保护膜（俗称车衣”）的施工。小米汽车在此特别提醒车主，在为小米SU7车型施加车身保护膜时，应注意以下要点：在施工过程中，使用清洁剂是不可避免的。但在处理车辆外部灯具时，必须避免使用含有酸性、碱性或活性剂成分的清洗剂，以防止这些化学品对灯具表面造成腐蚀，进而引发如裂痕等外观损害。此外，应避免对车灯进行高温烘烤或其他非常规操作，这可能导致灯具损坏。据小米汽车介绍，小米SU7的车身涂装工艺包括8个涂层，分别是镀锌层、薄膜层、电泳层、
快科技4月10日消息，今天小米汽车介绍了小米SU7车内应急逃生的方法：通过应急机械开启后备厢。官方介绍称，如遇紧急情况，用户可以从内部使用机械方式开启后备厢，具体操作如下：1、折叠后排座椅靠背，进入后备厢；2、拆下后备厢应急开关装饰盖板；3、逆时针拨动后备厢应急开关并向外推动，打开后备厢。需要注意的是，在实际遇险时，应优先考虑就近逃生，即解开安全带，尝试打开车门或降下车窗。如果车门无法打开，后备箱应作为最后的逃生选择。
快科技4月27日消息，上市以来锁单超7.5万台，小米SU7无疑非常成功，这款车亮点很多，其中有一些细节也是让人直呼这都可以？”比如自带有手机支架，而这件事背后，则体现了雷军对细节的把控，近日，武汉发布”刊发与雷军的访谈，在对话中谈及他是怎么完成从一个外行到一个车厂老板的转变。雷军表示：三年前的 2021 年 3 月 30 日晚，我在发布会上说要为小米汽车而战”。我清楚地知道这句话意味着什么，从那一刻起，我要重新成为一个小学生”，从头学习一个极为复杂的行业，从头去面对一条漫漫的百年征程。首先是找到一群志同道合的人。我们
今天晚上小米汽车的上市发布会，都看了吧。现在正在疯狂码字的我，手掌已经拍到疼得不行，喉咙已经喊到话都说不出来。这次上市发布会成没成功，我觉得，应该不用我多说了。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
