【TechWeb】2月19日消息，理想汽车累计交付量突破40000辆。自2019年12月4日理想ONE正式开启交付以来，理想汽车仅用14.5个月就完成了首个40000辆的交付，创下新造车势力最快交付纪录。
作为一款定位家庭的豪华中大型SUV，理想ONE自交付以来已先后进行了13次软件OTA升级，为用户提供更安全、更便捷的使用体验。在车辆安全和车内健康方面，理想ONE在各项权威评测中均取得优异评价，成为国内唯一一款同时在中国新车评价规程（C-NCAP）、中国保险汽车安全指数（C-IASI）及中国汽车健康指数(C-AHI)的测试与评价中获得最好成绩的豪华中大型SUV。
目前，理想ONE用户已遍布全国31个省、自治区和直辖市的328个城市，累计行驶里程超过3.3亿公里。在用车满意度调查中，97.1%的用户表示对车辆使用满意，并愿意推荐身边的朋友购买理想ONE。
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小米SU7已于昨日晚间上市，但小米SU7在网上的热度丝毫未减，流量甚至外溢给了其它品牌。有网友发现，多个保时捷汽车的直播间，涌入了大量米粉”，这些网友齐刷小米汽车，并询问主播一些小米汽车相关的问题。需要提醒网友的是，在其它品牌直播间发布对比小米SU7的言论无伤大雅，但若是影响其它品牌正常直播的话，就有些不够文明了，网友在调侃玩梗之余，尽量不要影响其它企业员工的工作。
2024年，靠短剧一夜暴富的消息少了很多，越来越多人了解到短剧是一门没那么容易赚钱的生意。这股风潮依旧强劲，各大电视剧、电影公司，头部大导演、演员不断入局。别看自己现在已经60多岁了，她希望有一天能和张艺谋、陈凯歌、周星驰这样的大导演合作。
又一位头部网红遭遇全网封禁。@Thurman猫一杯因《秦朗寒假作业本》视频遭到行政处罚，并被视频号、抖音等多个平台封禁，原因是“与同事共同策划、编造视频”。如果让卡思为猫一杯事件总结教训，那应该就是:从2024年开始，虚构剧情即使没有让任何自然人受到名誉或财产伤害，也要承担社会责任，轻则道歉掉粉，重则封号退网，这是头部博主们必须警惕的边界线。
在即将到来的2024年4月17日，也就是「天工」大模型一周年之际，昆仑万维宣布「天工3.0」正式开启公测!这一版本采用了4千亿级参数的MoE混合专家模型，并将选择开源，是全球模型参数最大、性能最强的MoE模型之一。「天工3.0」相较于上一代的「天工2.0」MoE大模型，在模型语义理解、逻辑推理、通用性、泛化性、不确定性知识、学习能力等方面都有惊人的性能提升。用户可以在4月17日下载新版的“天工AI助手”App，来体验超级模型的震撼AI功能。
据昆仑万维官微发文，天工大模型3.0将于4月17日正式发布，并同步开源4000亿参数MoE超级模型。这一模型采用了4千亿级参数MoE混合专家模型，是全球模型参数最大、性能最强的MoE模型之一。天工大模型3.0的发布和开源，无疑将推动人工智能领域的技术进步和应用创新，为产业界和学术界带来全新的机遇和挑战。
华为今天正式宣布，目前已有超4000个应用加入鸿蒙生态。值得注意的是，原生鸿蒙的扩展进程已经大大加快，华为今年1月18日宣布首批200多家应用厂商开发，到3月底已经超过4000个，短短两个月时间增长幅度高达20倍。HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版将于今年四季度发布面向消费者的商用版本，系统底座全线自研，不再兼容安卓App，彻底与安卓划清界限。
今日，雷军在北京车展发布会上宣布，小米SU7已经锁单75723台，有许多网友关心，现在下定SU7会不会等待太久？小米汽车在小米SU7答网友问”中表示，将在6月达成月交付10000台，并持续提升交付速度，恳请大家能给我们一些时间和耐心，我们有信心小米SU7这样的好产品，一定值得您的等待。此前雷军还在小米投资者大会上透露，小米SU72024年交付目标是超过10万辆。
扎克伯格:「有了Llama3，全世界就能拥有最智能的AI。」ChatGPT拉开了大模型竞赛的序幕，Meta似乎要后来居上了。也许只有OpenAI的GPT-5才能压下开源模型了。
近日，湖北武汉的卢女士因为一起手机维修费用过高的事件引起了社会关注。卢女士将价值7000元的手机送至武商广场写字楼的一家维修店进行维修。值得一提的是，根据苹果官方客服之前的表述，如果手机主板损坏，维修费用通常在4000元左右。
据OpenAtomOpenHarmony官方公众号，OpenHarmony4.1Release版本正式发布，开发套件同步升级到API11Release。相比4.0Release版本，4.1Release版本改进主要包括：应用开发的开放能力以全新的Kit维度呈现，提供给开发者更清晰的逻辑和场景化视角。支持应用在使用期间弹出允许权限的选项。
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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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