快科技2月21日消息，据媒体报道，理想汽车北京工厂计划今年3月实现规模量产，2024年将挑战80万辆的销售目标，预计营收超过2000亿元
从此前公布的消息来看，理想汽车北京绿色智能制造基地项目总投资超60亿元，一期将实现年产10万辆纯电动汽车的产能。
据了解，早在去年8月，理想汽车北京工厂完成了全部建设工作，并启动试生产。
随着理想首款纯电车型MEGA将在3月1日正式上市，至此，理想汽车北京工厂也将实现规模量产。
理想汽车表示，到2025年，理想汽车的产品矩阵将包括一款超级旗舰车型，五款增程电动车型和五款纯电车型。
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雷军在2024年中关村论坛年会开幕式暨全体会议上透露了小米汽车今年的目标。自发布以来，小米汽车已锁定约75600辆订单，其中已交付5700辆车。相信小米汽车在北京崛起后，将对北京乃至整个京津冀地区的汽车产业都产生积极的拉动效应。
小米集团总裁卢伟冰今日在其微博发文中披露了关于小米汽车SU7的重要消息。根据卢伟冰的分享，小米集团创办人、董事长兼CEO雷军在近期的小米投资者大会上透露，截至4月20日，小米SU7的锁单量已经突破了令人瞩目的7万台大关。未来随着产能和交付速度的提升以及市场竞争的加剧，相信小米汽车将在市场上取得更加出色的表现。
根据极氪汽车官方发布的数据，今年3月份的交付量达到了13012辆，同比增长95%。今年1-3月的累计交付量为33059辆，同比增长117%。值得一提的是，4月1日，极氪007后驱增强版也正式上市，其官方指导价格为20.99万元。
乘联会今日公布了3月乘用车市场的销量数据。3月1-31日，乘用车市场零售169.9万辆，同比增长7%，环比增长54%，今年以来累计零售484.1万辆，同比增长13%。新能源车市场零售69.8万辆，同比增长28%，环比增长80%，占总销量的41%，今年以来累计零售175.8万辆，同比增长34%；全国乘用车厂商新能源批发81.9万辆，同比增长33%，环比增长83%，今年以来累计批发195.6万辆，同比增长31%。
快科技4月23日消息，今天小米召开了小米投资者大会，雷军在会上透露，截止到4月20号，小米SU7锁单量已经超过7万台。雷军还宣布，小米SU7 2024年交付目标是超过10万辆。据悉，小米内部在SU7上市前也没预料到会这么火，目前官方已经紧急提升产能，日产增加到400辆以上，全年产能需求提升至12万辆。雷军在最新一期抖音视频中表示，最近订单多得不得了，所有同事都在加班加�
乘联会发布数据显示，4月份的狭义乘用车零售市场销量约为160.0万辆，同比下降了1.5%，环比下降了5.3%。新能源汽车的零售量预计达到72.0万辆，与上月基本持平，但同比增长了37.1%，渗透率预计将达到45.0%。分析人士认为，随着月底北京车展的临近，各企业的新品牌、新车型的发布活动逐渐启动，市场开始蓄力进入新产品密集发布期，消费者的关注度也在提高，因此，预计月底的车市有望回温。
快科技4月2日消息，据国内媒体报道，小米汽车因其热销产品SU7而要求供应商提高产能至每月1万辆（高配版车型被要求重点增加产能）。有第三方数据显示，截至4月2日凌晨，小米SU7的锁单量已达4万辆，远超预期。据悉，小米原计划是到今年3月月产超3000辆，4月爬坡到4000-5000辆，之后月产能稳定到6000辆水平。但现面临交付周期延长的问题。若按照此前的生产计划，小米SU7的交付周期只能不断延长。对此，小米汽车回应称，公司正全力提升产能、加快交付。雷军此前透露，小米汽车量产车交付第一年的销售目标为10万辆，并进入行业第一阵营；通过15
快科技3月29日消息，3月28日晚，小米SU7正式上市开售。当晚22点，官方宣布，小米SU7上市仅27分钟便获得了5万辆大定订单。然而，随后有消息称，小米汽车2024年内产能12万辆已全部售罄。针对这一消息，小米汽车官方予以否认，称其不实。此前，还有传言称小米SU7上市仅81分钟便突破了9万辆大定”。针对这一说法，小米集团公关部总经理王化进行了辟谣，表示该消息不实。王化
快科技4月1日消息，广汽埃安发布了2024年3月最新销量数据。数据显示，广汽埃安3月全球销量达到32530辆，环比增长95.1%，稳居主流纯电车前三名。而在今年1月，广汽埃安全球销量为24947辆，2月则为16676辆。加上最新的3月销量，今年累计销量已达74153辆。广汽埃安总经理古惠南在媒体采访中透露，公司设定了2024年的销售目标为70万辆。作为中国新能源车市的第二大自主品牌，广汽埃安在2023年实现了48万辆的销售业绩。也就是说，为了实现70万辆的销售目标，广汽埃安需要实现超过六成的增长。此外，广汽埃安还表示，即将推出埃安和昊铂两大品牌
华为终端BG的首席执行官、智能汽车解决方案BU的董事长余承东近日分享了问界新M7与M9两款车型的骄人销售成绩。自问界新M7上市以来，短短7个月内，其累计大定订单已突破17.4万辆，他对未来的市场表现充满信心，期待月发货量能尽快攀升至25000辆。1.5T后驱Plus版5座车型享受2万元的优惠，并附赠价值6000元的车漆选配权益，优惠后售价为22.98万元;1.5T智驾后驱Max版5座车型则优惠1万元，售价为27.98万元。
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
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。
