快科技2月7日消息，据媒体报道，特斯拉CEO埃隆马斯克在社交平台X上回应了一位用户，表达了对苹果MR头显Vision Pro的看法。
该用户写道：一旦你长时间体验了Vision Pro，你就很容易想象到未来你会戴上一副眼镜，让你以前所未有的方式与现实互动
马斯克回应称：感觉还没到那一步。我试过Vision了，但它并没有让我震惊。”
马斯克还称：iPhone 1在我看来也不怎么样。考虑到所有因素，它的实用性比其他替代品要低，但到了iPhone 3，它无疑是最好的智能手机。”
除了马斯克，另一位科技大佬扎克伯格也表达了自己的看法，他吐槽苹果AR头显的社交性太差，除了看电影之外就没有任何其他用途了，连半成品都算不上。
苹果Vision Pro当前并未在中国区销售，这引发了黄牛市场的广泛关注，预售价格一度被炒至9万元人民币，但由于定价太过高昂，近日已降至3万元至5万元。
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在人工智能领域，多模态模型的发展一直是行业关注的焦点。马斯克XAI公司发布了其最新的多模态模型——Grok-1.5Vision，这一模型不仅能够处理文本信息能够理解和分析各种视觉数据，如文档、图表、截图和照片，标志着公司在人工智能技术上迈出了重要一步。随着该模型的进一步优化和应用，我们有理由相信，它将在多个领域发挥重要作用，推动人工智能技术向前发展。
苹果在VisionPro推出美国以外市场之前就已削减了订单。消息人士称，苹果现在预计2024年仅销售大约40万至45万台VisionPro市场预期为70万至80万台。郭明錤认为，某些虚拟现实和增强现实特定组件的需求，如MicroOLED显示屏，可能不会达到大规模生产所需的采纳率，无法应用于其他设备中。
今年2月，苹果VisionPro头显在美国等市场开售，起售价3499美元，发售之初引发抢购热潮，彼时，国内黄牛”一度将价格炒到10万元左右。发售不到3个月的VisionPro热度消退，需求暴跌，二手平台成交价大幅降价。不少体验者指出，现在VisionPro上还缺乏足够有吸引力的杀手级应用”。
不少用户抱怨，佩戴苹果VisionPro后，身体健康出现问题。某公司的营销主管EmilyOlman表示，第一次佩戴VisionPro后，她患上了黑眼圈”。如果出现眼睛疲劳、头疼等症状，则不建议继续使用VisionPro。
日前，吉林大学白求恩第三医院”公众号发文，称成功应用AppleVisionPro头显辅助完成腹腔镜乙状结肠癌根治术。VisionPro在此次手术中发挥了多层面的重要作用。VisionPro在使用中仅将腹腔镜视频信号传输到设备上，在此过程中，不会进行任何网络数据传播。
据海关发布”公众号通报，近日上海虹桥机场海关关员在对入境航班进行监管时，从一名旅客行李箱中查获4台未申报苹果VisionPro。根据苹果官网，256GB、512GB、1TB三种存储容量的VisionPro，价格分别为3499美元、3699美元、3899美元。国内电商平台、二手交易平台搜索苹果VisionPro代购”可以看到，代购价格多在30000元至40000元之间，比官方高出不少。
目前，折叠屏设备主要分为两大类，一类是翻盖式小折叠，另一类是书本式大折叠屏。作为一家成功的科技公司，苹果正在积极研发折叠屏设备。该公司计划使用有机硅或丙烯酸酯等聚合物材料填充显示器，以有效减少光反射问题。
日前，高德地图宣布VisionPro版上线，用户可在AppStore内搜索并下载。高德地图表示，该版本基于前沿的空间计算技术，为用户提供更具科技和沉浸感的地图探索体验。消息称国行版VisionPro定价将比美国售价更高，预计会超过2.5万元。
Grok-1.5VisionPreview是X.AI公司推出的首个多模态模型。除了强大的文本处理能力，Grok还能处理各种视觉信息，如文档、图表、截图和照片等。点击前往Grok-1.5VisionPreview官网体验入口需求人群：辅助决策分析内容生成工作效率提升使用场景示例：使用Grok-1.5V分析复杂的商业报告，快速提取关键数据和见解利用Grok-1.5V自动生成项目计划草稿，并优化资源分配通过Grok-1.5V理解工厂设备使用说明，提高维修效率产品特色：多学科推理文档理解图表解读现实世界理解图像处理掌握Grok-1.5VisionPreview，体验多模态AI的强大功能和无限潜力。
3月29日，马斯克旗下的AI公司x.ai在官网宣布，未来几天内即将发布Grok-1.5。x.ai开源了Grok-1的权重和网络架构，成为大模型开源领域的一匹黑马。训练数据方面，Grok-1发布版本所使用的训练数据截至2023年第三季度的互联网数据以及xAI人工智能导师提供的数据。
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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