今日,嘀嗒出行发布六周年成绩单,截至 2020 年 8 月 31 日,嘀嗒出行的整体注册用户数已突破1. 8 亿,注册车主数突破 1900 万,认证通过车主超过 1000 万。
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今日,嘀嗒出行发布六周年成绩单,截至 2020 年 8 月 31 日,嘀嗒出行的整体注册用户数已突破1. 8 亿,注册车主数突破 1900 万,认证通过车主超过 1000 万。
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作为湖南省轻工盐业集团有限公司的控股子公司,湖南盐业于2018年3月26日成功登陆上海证券交易所主板,至今已走过了六载春秋。在这六年的发展历程中,雪天盐业不仅夯实“中国盐改第一股”的标杆地位,更是以其稳健的步伐和卓越的成绩,在品质标杆的打造上取得了多项令人瞩目的成就。雪天盐业集团将继续秉承“融化自我、造福社会”的企业精神,持续以匠心传承优品,激发企业高质量发展的内生活力,不断丰富和健康人民美好生活,并将积极履行社会责任,为实现中国食盐行业高质量发展贡献更多力量。
文|朱之丛约访张泽伟是很困难的。时间从周三推到周四,又延期到周末,一直到星期天晚上11点,他才终于接起电话。这欲望有怎样一个人间的姓名,大可以忽略不计。
12个亿,第一波吃到生成式AI红利的公司已经赚到了。商汤集团发布了截至2023年12月31日的经审核全年业绩。AI2.0时代,企业要么主动拥抱,要么被动转型,想要摘得“高枝上的果实”,不仅需要韧性要比拼耐力。
蔚来发布了智能驾驶运营月度报告,其中数据显示当前智能驾驶总用户数已超过30万,而用户行驶总里程已达8.49亿公里。智能驾驶端云算力方面,3月份新增了11.5 EOPS,总算力已达232.21 EOPS。具体数据显示,智能驾驶总用户数为307,783人,其中3月新增用户11,816人,而全域领航辅助NOP 总用户数为193,174人。智能驾驶实际道路验证总里程为6,343.6万公里,其中3月新增
小米汽车正式踏入交付阶段,这一时刻标志着雷军三年前许下的承诺如今已化为现实。首批小米SU7车主将欣喜地接收他们心仪已久的新车,成为这款备受瞩目的车型的先锋用户。这一决策却凸显了小米对于品质与用户体验的执着追求,以及对于未来市场的长远布局。
微博话题多个大学把学生成绩单寄给家长”引发关注。浙江大学和深圳大学等一些高校开始将学生成绩单寄送给学生的家长。学校寄送学生成绩单给家长的做法旨在促进学校和家庭之间的沟通,以共同关注学生的学业发展。
在当地时间24日美股收盘之际,特斯拉股价迎来了惊人的涨幅,超过12%的涨幅创下了自2022年1月以来的最大单日涨幅纪录。此次股价的飙升不仅使特斯拉市值大涨556亿美元,更使其总市值强势重返5000亿美元上方,达到了惊人的5170亿美元。这一消息无疑进一步提振了投资者对特斯拉的信心,推动了其股价的飙升。
快科技4月22日消息,今日,中国移动发布2024年第一季度业绩,一季度营运收入为2637亿元,同比增长5.2%。其中,通信服务收入为2193亿元,同比增长4.5%。业绩显示,股东应占利润为296亿元,同比增长5.5%,每股盈利1.38元。截至2024年3月31日,集团移动客户数为9.96亿户,其中5G套餐客户数为7.99亿户,5G网络客户数达到4.88亿户。家庭市场方面,截至2024年3月31日,中国移动有线宽带客户总数达到3.05亿户,季度净增683万户。其中,家庭宽带客户达到2.69亿户,季度净增528万户。政企市场方面,一体推进网 云 DICT”规模拓展,加大商客市场拓展
截至4月20日,小米SU7的锁单量已经超过了7万台。在小米投资者大会上,小米董事长兼CEO雷军更是宣布了2024年小米SU7的交付目标将超过10万辆。考虑到产能,小米SU7首月交付量预计在1.3万台左右,其中包括5000台小米SU7创始版,以及首月约8000台的产能。
今年的独游黑马,来得实在是太快了。2022年9-10月,他们在Steam上架了《SuperKill-BOI9000》《福西法地牢》的demo。之所以想到异步自走棋,是因为他们当时玩了挺久《SuperAutoPets》,有了些想法:在市面上常见的同步自走棋游戏里,玩家不能只顾着自己发育得盯着对手的builds,以及倒计时,更有PvP竞技味儿,但也更紧张;但在《SuperAutoPets》这种异步游戏里,玩家能按自己的节奏走,虽然竞技刺激感少了些,但不用等对手,也不会被倒计时催促,是一种更放松的自走棋体验。
Lyrebird Health通过AI技术监听、学习并生成医疗文档,帮助医生在几秒钟内轻松生成记录和文档。它可以学习医生的风格和用词,并根据需要生成各种文档。Lyrebird Health还提供数据加密和隐私保护,以及定制化的记录风格和语言。
风平 IP 智造平台是基于 AIGC 的智能化 IP 打造平台,致力于提供虚拟数字人定制、AI 短视频内容生产和数字人直播的一站式解决方案。通过结合领先的 AI 技术,平台实现了数字人的高质量生产和互动能力,为用户打造全新的数字人 IP 体验。
赛灵力虚拟数字人工厂致力于 2D 虚拟人、3D 虚拟人、声音克隆等 AI 技术探索和产业应用,为企业、政府、个人提供虚拟数字人 AI 视频创作、个人形象定制、声音定制、智能语音合成等服务。
硅基智能是一款数字化虚拟人与 AI 技术相结合的产品,主要应用于智能交互领域。其主要优点包括领先的 AI 技术、智能交互体验、商业化场景应用等。
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IDM-VTON是一种新型的扩散模型,用于基于图像的虚拟试穿任务,它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征,生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示,增强了生成图像的真实性,并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
PhotoMagic 是一款使用人工智能技术的图片处理工具,通过简单操作即可快速生成商业级图片。其主要优点包括快速高效、大幅降低图片处理成本,定位于帮助用户在电商等场景下快速生成吸引人的图片。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器,无需安装,支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展,它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态,通过插件和系统整合,轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成,提供代码段的重写功能,并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合,使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包,它提供了一套生产就绪的应用程序,可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型,并且可以连接到企业数据和特定团队,以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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。