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继“推动大规模设备更新和消费品以旧换新”被写进政府工作报告之后，国务院也相继印发了《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》。根据相关部门评估，本轮政策将催生万亿市场空间。在政府大力推动的“更新换新”政策下，企业如何通过建立更新换新的经营模式、管理机制、匹配合适的人员能力、升级数字化平台能力，来抓住市场机会，赢得政策红利。4月25�
快科技4月22日消息，今日，小米汽车发布答网友问（第二十五集）”，解答了在没有充电桩的地方，如何用家用插座为小米SU7补能？”车机里面的APP哪些是能卸载的”等网友关心的问题。小米表示，向旅行露营爱好者，以及无法安装家充桩但希望能在家充电的朋友推荐米家车载便携充放电枪。米家车载便携充放电枪采用国家标准的交流充电接口，支持具有国标交流充电接口的主流车型，可以连接家用220V插座为车辆充电，适合在旅途中为车辆应急补能的场景。另外，针对支持外放电功能的车型，它还可以作为外放电插排使用，放电电流最高可达16A，支持4KW
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快科技3月28日消息，今晚19:00，小米汽车上市发布会如期而至。雷军在发布会上揭晓了小米汽车的广告词：人车合一 我心澎湃。他表示，这句话的意思是小米SU7将做到人与车的相互融合，打造成一台50万以内最好看、好开、智能的轿车。据雷军介绍，小米SU7在300个城市全面测试，道路测试总里程数540万公里，投入了576辆测试车辆。我心澎湃”自然不用多说，SU7搭载澎湃OS，能够与手机、手表甚至各种智能家居互联互通，相互融合，为用户带来沉浸式的智能体验。
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Midjourney发布了一个有趣的功能，可以基于提示词生成完全随机的图像风格。使用方式:在提示词后添加--srefrandom，如果找到了喜欢的风格可以通过--srefurl将风格迁移到新图片上。无论是个人创作还是与他人合作，Midjourney的新功能都将为用户提供更多创作灵感和交流的机会。
在商业逻辑里，比吸引用户更难的，往往是留住用户。从去年爆火的淄博、哈尔滨，到今年的天水、开封，既让人看到流量巨浪奔涌而来的“泼天富贵”，也让人看到浪潮退去后的“静水流深”:如今，淄博的烧烤摊依然灯火通明，全 网畅销的淄博小饼、炒锅饼，说明大众依然铭记这座城的烟火人情;与此同时，冰雪消融后的哈尔滨也迎来春光，尽管没了冬季的人山人海，可冻�
现在很多朋友经常用微粒贷做应急周转，小编也不例外，微信上就能申请，随借随还确实挺方便的。但现在仍有不少人向小编咨询微粒贷开通的相关事情，今天索性写详细点，让更多小伙伴了解一下微粒贷开通、借款的详细流程。1、认准官方入口。微粒贷开通很简单，微粒贷的借钱入口在微信服务或手Q钱包页面，是一个带有“微粒贷借钱”或“微粒贷”字样的图标。不过要注
“五一”劳动节前夕，阿里巴巴发布了一份《“AI”职业趋势报告》，详细解读了我国各行各业如何运用人工智能推动职业发展。报告明确指出，AI在编程、设计、乃至养猪等多个领域都展现出强大的应用价值，预示着“人人都有一个AI助理”的时代正加速到来。情绪价值的创造依赖人与人的沟通。
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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。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。
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