站长之家（ChinaZ.com）4月24日 消息:自2020年底以来，共享充电宝价格不断上涨，虽然很多消费者在吐槽，但也无可奈何。
据央视报道，经查，各大品牌的共享充电宝价格基本都是3元/小时，在一些特殊的场合，比如高档餐厅和酒吧，价格涨到6元/小时。
前不久，央视财经还曾报道，在杭州西湖景区有游客发现，街电、怪兽充电、小电等共享充电宝品牌充电费用达每30分钟5元，也就是每小时需要10元。
不过，价格虽然涨了，经营共享充电宝的企业赚钱却更难了。
据了解，相关数据显示，共享充电宝用户规模增长率逐年下降，我国共享充电宝市场2017年用户规模增长率为104.9%，而2020年仅有15.6%。
问题来了，当共享充电宝都走上涨价的路途之后 ，未来消费者会安然接受还是采取其它办法比如自带充电宝出门替代租用共享充电宝呢?
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4月18日，星星充电“0元升级超充时代”全球首场发布会在重庆盛大启幕，政府主管领导、电动车充电产业链龙头企业代表、全国充电运营商代表、产业生态伙伴及资深媒体记者等数百位嘉宾齐聚一堂，聚焦充电行业最新动态，分享超充产业最新技术及趋势，探讨如何以“0成本”方式升级至超充液冷设备，以创新驱动新质生产力，助力充电运营商轻松跨入“超充时代”，助推充
在中国新能源汽车迈向高质量发展的崭新阶段，如何探索充电桩自主创新技术发展新趋势，推动行业可持续发展，一直是充换电行业的时代议题。在第九届中国国际电动汽车充换电产业大会上，120位充换电产业界的演讲嘉宾与1500位来宾将齐聚一堂，共同探讨了充换电行业的未来发展方向。此次展会聚集了各方创新技术和资源，加快技术创新的步伐，提供高效可靠的充电解决方案，并共同推动充换电产业的发展与数字化升级。
Redmi135G手机在近期通过了3C认证，这一进展预示着这款新手机即将与消费者见面。根据认证信息，Redmi135G手机的型号为2406ERN9CC，配备了MDY-16-ED电源适配器，其最高充电输出可达33W。虽然Redmi13在处理器上并未进行升级，但其在充电技术和电池容量上的提升，以及可能在设计和配置上的优化和改进，都使得这款手机值得期待。
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今年3月，小鹏充电网络新增了23座小鹏自营充电站和27座第三方免费站点，总计50座充电站，为车主提供免费充电服务。这些充电站分布在东莞、上海、深圳、北京等28个城市，为用户提供更便捷的充电体验。在产品方面，小鹏计划在30万级和15万级平台上发布各自平台的首款车型，为消费者提供更多选择。
康师傅1升装茶饮料涨价的情况，标志着“4元时代”即将结束。在多家便利店和小型超市中，康师傅1升装茶饮料的价格已经从4元涨至4.5-5元。这一趋势也符合消费者对价格的接受上限。
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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。
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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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