【TechWeb】9月29日消息，据天眼查公布的信息显示，9月24日，滴滴金科(北京)信息服务有限公司发生工商变更，注册资本由500万元增加至1000万元，增幅为100%。
同时，刘晓宇退出公司法定代表人、执行董事、经理，由卓越接任。
公开信息显示，滴滴金科(北京)信息服务有限公司成立于2017年6月，经营范围包括从事互联网文化活动;互联网信息服务;经营电信业务;技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务;设计、制作、代理、发布广告;承办展览展示活动等，该公司由北京小桔科技有限公司100%控股。
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相比于AI文字、图片，甚至是视频赛道，AI音乐生成一直是一个关注度比较低的赛道，但是其实，创业者们很早就开始进行尝试了。由Suno制作的开源AI生成工具Bark|图片来源:知乎2023年3月份左右，GitHub上就火了一个开源的AI音乐生成器Bark，拿了3万多个星标这个开源项目就来自Suno。Udio的出现让AI音乐这个相对小众的赛道的竞争愈发激烈了，现在看来，Suno已经占据了先手，Udio能否后来居上，我们还要拭目以待。
4月13日，由国家商务部和海南省政府共同主办，以“消博聚新首发首秀”为主题的第四届中国国际消费品博览会于海南海口正式拉开帷幕。本届消博会有来自59个国家和地区、超过3000多个品牌参展，是亚太地区中规模最大的精品展，这也是聚焦消费品的国家级展会。Bio-MESO肌活更会秉承长期主义，不断深耕洞察油皮用户需求，以“人”为核心，利用母公司华熙生物和品牌科研优势，继续往“油皮消费者首选品牌”迈进。
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。
快科技4月20日消息，洛图科技（RUNTO）的在线监测数据显示，2024年首季显示器在线市场的平均价格为1072元，相比去年同期下降了38元。主流的价格区间仍旧集中在500-1000元，占据了47%的市场份额，这一比例较上年同期增长了5个百分点。该价格段的增长主要得益于原先1000-1500元价格区间产品的市场下移。 2023-2024Q1 中国显示器线上市场分价格段销量结构同时，500元以下的显示器产�
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。
四月以来，现货黄金市场出现显著上涨行情，金价自月初低点2228附近一路上行，不断创下历史新高，最 高触及2395一线，本轮涨势累计攀升逾150美元!微风吹拂好春光，一年黄金五一又来临，市场将迎来新一轮交投高潮。在此，领峰贵金属特别准备了最 高$10000交易礼包，助力各位投资朋友入市抢抓行情，开启黄金狂欢盛宴!美联储又又鹰了，6月首降梦碎?进入四月，美联储官员频
昨晚10点多，理想官方发文正式宣布，新车理想L672小时定单破10000辆。根据官方的统计数据，目前新配色小象灰”最受欢迎，其次是黑色金属漆、白色珍珠漆。内置36.8千瓦时磷酸铁锂电池和60升大容量油箱，CLTC工况纯电续航212公里，综合工况1390公里，电池支持快充，20分钟可从20%充到80%。
随着小米SU7创始版的陆续交付，如今道路上已经能频频见到SU7的身影。哈啰官微宣布推出哈啰顺风车免费送小米SU7车主1000度电”的专项活动，如果不想要免费充电额度可进行折现。至于剩下的创始版定单，小米也表示正在全力攻关提升交付效率，会尽快交付。
ChatGPT的背后开发者OpenAI，计划与微软公司合作投资100亿美元建设全球最大数据中心。这个计划旨在开发人工通用智能技术，并将配备一个超级计算机。考虑到这个AI工具的潜在风险，公司将仔细考虑是否全面发布它。
据科技商业刊物TheInformation报道，微软和OpenAI计划在一个名为Stargate的新超级计算机上投资1000亿至1150亿美元，加速生成人工智能应用的基础设施建设。尽管微软和OpenAI尚未发布详细信息，但两家公司据称正处于一个五阶段项目的第三阶段，其中Stargate将是第五阶段。考虑到微软基于Stargate的需求，Arm的盈利可能会更强劲，因此想要购买人工智能股票的投资者最好在其股价飙升前�
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Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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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