声明：本文来自于微信公众号 麦田财经News(ID：maitiannews)，作者：沐雪听寒，授权站长之家转载发布。先来关注一下当前的比特币行情。昨天，比特币价格再次出现大幅下跌，并且跌破了 5 日均线。目前，几条移动均线正在彼此靠近，RSI也已经低于50，这表明多空之间正在进行僵持。接
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快科技4月23日消息，在今天的小米集团投资者大会上，雷军回答了投资者关于SU7 的毛利率究竟多少，整个盈亏平衡点会是在哪个水平？”的问题。雷军表示，关于这个话题，其首先要感谢全球所有合作伙伴的支持，因为他们还是挺看好小米造车。一些专家把SU7拆完一看，评价的原话就是满满的人民币味道，因为采用的零部件全都是来自各个行业顶尖供应商的顶尖产品。”雷军表示。雷军称很多人都拆过小米SU7，都知道这个绝对没有吹牛，绝大部分供应商都是 BBA（奔驰、宝马、奥迪）的供应商。雷军预计，小米SU7的大概毛利率会在 5-10%，不过由于销量比
在中国人民银行数字货币研究所指导下，腾讯数字人民币项目组以“条码互通”、“钱包快付”等功能创新，进一步提升境外来华人士的数字人民币支付体验。境外来华人士开立数字人民币钱包后，即可在数字人民币试点地区超百万商户，以数字人民币App扫微信支付商业收款码与经营收款码支付。以外卡内绑为例，基于免验证小额支付方案，微信支付外卡3月日均新增绑卡数较2月增长近两倍。
EleutherAI最近发布了一款新的T5模型，名为Pile-T5，旨在解决原始T5模型在处理代码相关任务时的局限性，以及其分词器可能遗漏重要代码标记的问题。Pile-T5模型的推出，标志着在自然语言处理和代码理解领域的一个重大进步。Pile-T5在这一任务上的提升，进一步证实了其在代码相关任务上的优势。
Nothing近日宣布，计划将ChatGPT与其智能手机和耳机更深度整合。此举将为公司的客户提供更快速的服务。该博客文章表示:“Nothing还将通过在NothingOS中嵌入系统级入口点到ChatGPT，包括截屏共享和Nothing风格的小部件，改善Nothing智能手机用户体验。
在未知静态照明条件下拍摄的姿势图像中恢复物体材质是一项挑战性任务。近期的研究通过神经网络表示材料，并通过基于物理的渲染优化模型参数来解决这一问题。通过广泛实验验证，他们的方法在材料回收方面取得了最先进的性能，为物体材质恢复领域带来了新的突破。
随着BTC现货ETF的通过，全球各大机构和个人都在不断加码对BTC的持仓，BTC价格也随之上升，目前已上升至全球市值排名前十的资产。在本轮市场周期中，BTC铭文和BTC扩容是两个被市场高度关注的细分赛道。HTXVentures是最活跃的基金中基金投资者之一，携手Bankless、IVC、Shima、Animoca等全球区块链基金共同建设区块链生态。
Cohere近期发布了其ToolkitAI工具包，该工具包的初始应用程序是一个专为企业定制的知识助手。这款知识助手能够连接企业数据，为特定团队提供定制化服务，通过快速访问信息和自动化任务来提升工作效率。通过结合先进的AI技术和定制化解决方案，Cohere的知识助手有望成为企业数据管理和团队协作的强大助手。
TRON创始人孙宇晨接受了在加密社区有着广泛影响力的媒体平台《全街之狼播客》的专访。该节目的主持人斯科特·梅尔克被称为“全街之狼”，是全球加密社区知名的交易员和投资者，他主持的《全街之狼播客》节目因其内容的深度和广度，经常引发行业内的广泛关注。“随着Meme币被更多用户群体所接受，我们有望看到在TRON网络上Meme币交易量的增长”，孙宇晨说。
开源人工智能平台LightningAI宣布与Nvidia合作，发布了名为“Thunder”的下一代AI编译器，旨在加速人工智能模型的训练速度。据LightningAI称，该编译器在实际场景中相比未优化的代码，可将大型语言模型的训练速度提高高达40%。LightningStudios的产品可以按四个定价级别购买:个人开发者免费，工程师、研究人员和科学家专业级;初创公司和团队的团队级别，以及大型组织的企业级别。
MagicClothing是一个AI换装项目，该研究是基于OOTDiffusion的一个分支版本，专注于实现可控制服装驱动的图像合成。MagicClothing的特色功能包括:可控服装驱动图像合成，MagicClothing专注于实现可控服装驱动的图像合成，用户可以通过调整服装和文本提示的强度来控制合成图像的效果。MagicClothing提供了一种可控服装驱动的图像合成技术，具有广泛的应用场景，可为时尚设计、艺术创作、零售行业等领域带来创新和便利。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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