《雷军回应10亿赌局是怎么回事？具体回应内容介绍》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
在今天小米2018年业绩发布会上，小米公司小米创办人，董事长兼CEO雷军被问到和格力电器董事长董明珠的“十亿赌局”的事情，雷军给出的回复是，等待格林的财报...
而截止发稿前，格力电器还未发布2018年的财报，不过根据此前披露的业绩预告，此前格力电器发布业绩预告显示，其2018年营业总收入为2000亿元-2010亿元，即使按照最低的营收情况来计算，也超过小米公司250亿人民币左右...
另外雷军表示董明珠近期有和自己联络，具体的内容没有透露...
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4月18日，雷军在直播上针对被指穿着模仿马斯克的言论作出了回应。他略显无奈地表示，自己对于此次的撞衫事件其实相当“郁闷”。如果真的要“Cosplay”乔布斯，他相信自己也可以做得更像。
小米汽车宣称将打造一款能够媲美保时捷和特斯拉的DreamCar，引发了网友的广泛关注。有网友好奇地询问，在小米汽车的发布会上，是否会与这两个豪华品牌进行一番比较?对此，小米集团的CEO雷军在微博上发布了一段视频，正面回应了这一问题。我们一定能找到自己在哪些地方可以做得更好，甚至超越它们!”这段视频不仅回应了网友的疑问，也展现了小米汽车对于自身发展的清晰定位和坚定信心。
自小米SU7惊艳亮相以来，它便迅速成为了车迷和网友热议的焦点，这种高度关注无疑给小米的创始人雷军带来了不小的压力。随着小米SU7的车主们陆续踏上驾驶之旅，有关这款车型的测试报告和车主反馈也逐渐浮出水面。”他深知当前的舆论环境并不轻松，尤其是对于备受瞩目的小米来说，即便是微小的瑕疵也会被无限放大。
智己汽车CEO刘涛在微博上对小米汽车的造车速度表示了赞赏，但同时也提出了疑问，即小米是如何实现如此高效和高速的造车过程的。小米的CEO雷军在之前的视频中已经对这个问题进行了回应。这些因素共同促使小米在造车领域取得了如此显著的进展。
明晚小米SU7将正式上市，谈到小米汽车要造媲美保时捷和特斯拉的DreamCar”，有网友问，发布会上是不是要再比比？雷军发视频表示：肯定要比，我是特斯拉车主，也是保时捷车主，我非常喜欢这两个品牌，一个代表电车，一个代表跑车，都是汽车工业的时代标杆，都非常的了不起。”对于自家的SU7，雷军信心非常足，称其是一辆50万以内最好看、最好开、最智能的轿车还是一辆高品质的轿车。
小米集团今天举办了投资者大会，雷军分享了不少关于小米SU7的信息。首先是正式公布锁单量，截至4月20日已经锁单超过7万台，今年交付目标是10万台。其实小米原来定的目标是全年交付7.2万台，不少投资者前期预期只有大概不到3千，这也都很正常。
小米SU7自亮相以来，便引发了广大车迷和网友的热烈关注，这样的聚焦也给小米的创始人雷军带来了不小的压力。随着小米SU7的车主们纷纷上路，相关的测试报告和反馈也逐渐增多。他感受到了前所未有的压力，并希望大家能够给予更多的理解和支持。
快科技4月7日消息，日前，智己汽车CEO刘涛微博发文点赞小米汽车造车高效高速，但疑惑是怎么做到如此高效和高速的。其实，小米CEO雷军在此前的视频中已经回答过小米造车只用三年，为什么这么快？”的问题。雷军表示，小米已经有创业14年的经验和积累，而且组建了一支非常靠谱的研发团队，现在大概有三四千名工程师。其中，至少有一千人是专家，这些专家帮助小米少走很多弯路。而且中国的产业链的基础很好，做智能电动汽车的话非常的完善，所以三年时间如果不走弯路，把第一辆车弄出来了，是有机会的。”雷军说据小米介绍，过去10年小米在智
昨日发布会上，华为新品智界S7惊艳登场，余承东在展示产品的同时，也不忘调侃车载导航的短板。他幽默地表示:“我曾疑惑为何有些车仍需配备手机支架，后来才恍然大悟，原来是因为它们的车载导航功能尚待提升，无法完全满足用户需求。值得一提的是，小米在3月28日的汽车上市发布会上宣布，小米SU7全车配备了32个收纳位，并自带1/4螺纹接口，用户还可选装99元的车载手机支架。
近日，一位小米SU7车主分享了一则温馨的视频，引起了网友的广泛关注。这辆小米SU7Max静静地停放在停车场中，吸引了两个小孩的目光。雷军或许也在感叹，自己终于造出了一款能赢得年轻人心的DreamCar。
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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。
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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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