之前锤子科技CEO罗永浩在微博表示，明年春天将重返科技行业，还完债的当天就会回归。
不少网友期待罗永浩的回归，今天，罗永浩在微博表示，我们的下一个创业项目是一家所谓的元宇宙公司”。
关于元宇宙，推特主@Shaan Puri对于元宇宙的理解让罗永浩印象深刻。
@Shaan Puri指出，人类对于元宇宙的理解存在误区，大部分人认为元宇宙是一个虚拟世界，但是真正的元宇宙其实并不是某个空间，而是某个奇点时刻，比如人工智能比人类聪明的那一刻。
罗永浩表示，@Shaan Puri对于元宇宙的理解比扎克伯格靠谱多了。从这个角度出发，我们未来在科技行业要做的很多事，都会不可避免地引领我们走向这个元宇宙，甚至不管我们是否愿意。
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在风起云涌的创业浪潮中，尹桑以其敏锐的眼光和坚定的信念，走出了一条属于自己的创业之路。从2014年回国创业至今，他经历了无数次的挑战与机遇，如今已经成为元宇宙领域的佼佼者。在未来的日子里，我们期待他能够带领绿洲项目走向更加广阔的天地，为元宇宙领域的发展贡献更多的力量。
随着科技的飞速发展，元宇宙已经从科幻小说中的概念转变为现实世界的产业焦点。在这个激动人心的时代背景下，飞天云动凭借其卓越的元宇宙解决方案，成为了当代元宇宙产业发展的领军企业。2024年，在首届元宇宙创新探索方阵全体大会上，飞天云动正式成为“探元方阵”的一员，同时，公司董事长汪磊被任命为方阵专家委员会的高级专家，这一荣誉不仅肯定了公司过去�
2024年游戏开发者大会正式落幕，毫无疑问的，AI是今年游戏行业最主要的关键词。在700多场主题演讲与研讨中，有300多场会议涉及AI，相较去年行业对AI的“观望”，今年关于AI的呈现则深入到游戏研发的具体环节，腾讯、网易也都在GDC上分享了各自与AI相关的理论与成果。我们的分析有些充满想象，但左手AI右手UGC已经成为当下国内游戏大厂们的现实背景，至于到底会不会和元宇宙挂钩只能等待时间给出答案，不过游戏走向跨时代发展，提供与以往不同的全新体验确实就在眼前了。
一场关于AI的热潮，让能源问题坐上了风口。3月11日，A股储能、光伏、电力等能源板块活跃。作为人类能源危机的终极解决方案，可控核聚变是必须要走的路，随着科技进步和投资的不断加码，AI时代核聚变发电的梦想有望最终实现。
作为国内领先的元宇宙科技型企业，飞天云动再次成为行业焦点，其在智慧城市、数字旅游等领域的创新举措备受瞩目。凭借先进的元宇宙技术手段，飞天云动不仅为多个行业领域的元宇宙内容搭建与应用场景探索提供有力支持，还通过创新的元宇宙解决方案推动行业的创新发展。飞天云动与安吉“两山”未来科技城合作的智慧城市成为行业典范。通过引入元宇宙技术，飞天�
阿里云官微宣布，罗永浩将于3月31日晚7点首次淘宝直播卖云”，选品涵盖云服务器、云存储及企业网盘等阿里云产品。作为现代信息技术的核心支柱，以其卓越的数据处理能力、海量存储空间及多元化的技术服务，为众多企业特别是初创和中小型企业提供了强大的发展动力。人们普遍关注着，罗永浩能否成功地将云计算这一复杂概念以通俗易懂的方式传达给广大观众，以及他的直播是否能够真正吸引到目标用户群体，推动云计算服务的广泛应用。
Meta创始人扎克伯格宣布，Meta将开放支持Quest的操作系统MetaHorizonOS，允许其他公司基于其生态系统设计更多头戴显示器。联想、微软和华硕等科技巨头都是Meta的首批合作伙伴。虽然推出新产品可能需要几年时间，但Meta已为这个新计划做好了准备，并将尽快将这一体验带给大家。
一则关于女子在租住民宿发现多个隐藏空间的视频引发了国内多家媒体的关注。这位女士在入住民宿时，意外发现卧室里的镜子竟然隐藏着一个空间，足以容纳一人。消费者在挑选民宿时，不应仅依赖平台上的美照应结合以往消费者的真实图片和评论，做出更为明智的选择，避免陷入不必要的麻烦。
【新智元导读】一家来自纽约的初创公司HumeAI发布了一款标榜为「第一个具有情商的对话式人工智能」的共情语音接口，并表示其能够从用户那里检测到53种不同的情绪。AI的下一个重大突破是理解情感吗?HumeAI表示是的。但这不过泛泛谈，当AI真的有了情感之后，如何用伦理、用法律去约束，人类还有很长的路要去探索。
让“人工式”清洁成为可能。同质化竞争中的下一个“卷”点?对于扫地机器人言，脏污识别并非是个新概念，从2022年开始就有厂商提出，只是相较于其它方面的“内卷”，厂商们最初对它的重视程度并不高，目前脏污识别的识别率和类型也都不太理想。相较于激光融合方案，成本只有其1/3，且功能表现也有着明显提升，可广泛应用于家用扫地、陪护、教育、玩具等家用机器人。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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