前言：如何不对比特币做改变的情况下实现扩展，除了我们常听到的layer2、大区块、侧链等方法之外，本文作者提出一个制度性的解决方案，以比特币作为支撑准备金的比特币银行模式，这是否是一个好的扩展解决方案?留给大家探讨...任何认真参与审计的比特币银行只有在它们认为能够通过
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在最新一期问答中，小米官方详细介绍了SU7顶棚的SOS按键作用。SOS按键为紧急呼叫功能，当车辆发生人伤事故或遇到其他紧急情况时，车主可手动触发，或车辆自动触发紧急呼叫，请求呼叫中心帮助和救援。值得注意的是，呼叫救援功能需要在车辆连接网络状态下才能使用，救援中心在紧急情况下会回呼到车机，并自动接起。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:据报道，芝加哥大学的研究人员开发了一种名为Nightshade的工具，旨在防止未经许可的AI图像生成。该工具可以使AI图像生成器无法使用未经许可的图像进行训练，从而保护了艺术家和版权所有者的作品。Nightshade的工作原理是在图像中添加隐藏信息，这些信息对人眼不可见。当像Stable Diffusion这样的AI图像生成器尝试使用这些图像进行训练时，这些
距离比特币减半还有两天，你做好准备了吗？作为最近币圈最火的话题之一，比特币减半吸引了全球投资者的目光。在澳大利亚ASIC等权威监管机构的监督下，我们全力打造高安全性、高透明度的智能交易平台，通过透明的市场准入机制和收费结构，超低点差和强大的管理系统，为客户的每一笔交易提供助力。
在加密货币世界中，比特币减半是一项备受关注的重要事件，被认为是比特币经济学中的重要里程碑。比特币减半是指比特币网络中的区块奖励减半，这意味着挖矿者获得的比特币奖励减少了一半。这一事件每隔大约四年发生一次，旨在控制比特币供应量，维持其稀缺性，以及提供激励以维持网络的安全性和稳定性。由于挖矿的难度不变，而奖励减半，挖矿的收益也相应减少�
随着香港于2024年4月推出现货比特币ETF进入市场，国际加密货币行业正在经历重大转变。推出现货比特币ETF是一项艰巨的任务，需要与众多机构合作，香港批准现货比特币ETF为银行和私人贷款机构提供了一个充满机遇的金矿。匿名注册可以保护客户的隐私秒合约交易则使用户能够快速交易并提高交易效率。
最近比特币价格出现大规模抛售和暴跌的情况，超过15万人在虚拟货币市场爆仓。这种价格波动引起了投资者的关注和担忧，也对整个虚拟货币市场造成了影响。要获取更多详细信息并开始您的AI「比特币」之旅，请访问AIbase官方网站。
特别是比特币减半对市场的潜在影响、区块链技术的未来走向，以及模因币的市场地位等关键问题。
比特币经历了一轮显著上涨后，开始了高位调整阶段。今日市场再现剧烈波动，比特币价格短时间内大幅下挫，一举跌破67000美元的关键点位，跌幅超过5%。市场观察人士普遍认为，本轮比特币价格震荡下行的原因主要在于美联储降息预期的减弱以及ETF需求的降温。
快科技4月21日消息，日前，蔚来汽车CEO李斌直播演示蔚来全域领航辅助NOP 在北京城区的表现。在直播时，李斌谈到了最近争议较大的车载手机支架的话题。李斌称，汽车出厂自带支架可能对专车司机更有用，司机经常要多个手机在多平台接单。他认为，如果不做直播、不接专车，手机支架意义也不大。最后，李斌表示这仅仅是个人看法。据了解，余承东在华为鸿蒙生态春季沟通会上介绍智界S7鸿蒙车机时表示：一开始想不明白为什么现在有些车还要用手机支架，但后来想明白了，是因为他们的车机导航不好用，需要用手机导航。”随后，雷军在微博上发文称
快科技4月18日消息，小米公司创始人雷军在抖音平台进行了小米SU7发布会后的首次直播，期间与长城汽车董事长魏建军进行了连线交流。在对话中，雷军明确表示小米汽车目前没有生产越野车的计划，并对长城汽车生产的越野车给予了高度评价，认为其表现出色。两位高管之间的友好互动也颇为引人注目。此前，魏建军赠送给雷军一辆坦克700，而雷军也回赠了魏建军一辆小米SU
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
