近年来，长安信托始终把“长安未来”人才工程作为品牌战略的重要组成部分。在持续引进高水平人才的基础上，实习生招募和培养计划已经成为推进人才建设、加强人才储备的重要工作内容之一，更是落实稳就业社会责任的重要体现。今年暑期，长安国际信托开展“长安芯”暑期实习生招聘工
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2023年12月，法大大发布了中国首部《汽车行业合同数智化白皮书》，该白皮书基于法大大自身参与汽车行业合同数智化建设的实践和思考，对汽车行业数字化转型攻坚期的转变进行深刻解读。为拓展企业数字化管理路径，优化汽车行业合同管理方式，法大大将结合市场洞察，陆续呈现业内知名企业的实践案例，以期为更多企业打通数字化最后一公里提供系统、全面的可行性参考。签章中台灵活支持业务系统对接及应用场景扩展，无需重新部署，提升部署效率。
继昨晚上线了官网之后，华为智能汽车解决方案官微今日早些时候发文，一口气艾特了7家品牌车企。它们分别来自北汽、长安、东风、广汽，包括北汽极狐、长安汽车、阿维塔、深蓝汽车、岚图汽车、猛士科技、广汽传祺。华为在汽车业务方面有三种合作模式，一种是零部件模式，一种是华为HI模式有一种是智选车模式，第三种是合作最深的模式，包含四个合作伙伴，分别为赛力斯、奇瑞汽车、北汽蓝谷以及江淮汽车。
从阿里云AI智领者峰会上获悉，长安汽车将多方位接入阿里云通义大模型。基于阿里云通义大模型和百炼平台，长安汽车正在结合汽车通用文本语料和业务语料，以座舱交互为应用核心，研发汽车垂域大模型。自主品牌新能源全年销售同比增长74.8%，出口同比增长43.9%。
快科技4月17日消息，据媒体报道，长安启源E07将于2024年北京车展首次亮相，并同时开启盲定。启源E07内部代号为CD701，基于长安最新的SDA平台架构打造，官方将其定位为”纯电动多用途乘用车”。外观方面，该车的设计采用长安启源的家族式风格，前脸造型立体感强，一体式灯带将两侧大灯连接，展现出未来感。侧面展现了车辆的特点，融合了SUV与皮卡的特点，车顶线条呈现出明显的溜背造型，并搭载了两根粗壮的行李架。尾部设计采用大倾斜的溜背造型，打开后穹顶能实现从SUV到皮卡的形态切换，尾箱门还能向下翻折，方便取放行李/货物。内饰配备
为进一步加强校企间的交流合作，近日，广西国际商务职业技术学院党委书记汪述斌、副校长蒋百平、发展规划与质量管理处处长李庆文等领导一行莅临中航未来滁州总部、中航未来·中国民航科普教育基地、华东航空实训基地进行考察交流。中航未来集团董事长刘永、总裁刘尹、副总裁欧阳锋、副总裁兼华育中航总经理张鹏、副总裁席美华、教研总监兼华育中航副总经理张利
快科技4月22日消息，长安汽车董事长朱华荣今日发布了试驾小米SU7的感受，其写道：愿意押上一生的荣誉和成就，为小米汽车而战”，雷军总打造的SU7到底如何？在视频里，朱华荣分别试了小米SU7和自家的阿维塔12，由于驾驶里程有限，所以（小米SU7）很多功能没来得及体验，比如自动驾驶。朱华荣称，（小米SU7）总体感觉很不错，动力性很棒，颜值高配置多，NVH底盘匹配也不错，这对于一个初创公司的第一辆汽车是非常成功的。同时他还回应和阿维塔12对比如何，朱华荣表示，小米SU7和阿维塔12市场定位不同，共同点是都能很好地把细分市场用户需求
在今天的长安汽车2023年业绩说明会上，长安汽车董事长朱华荣表示，集团研发的半固体电池将于2026年年底上市。在2023年12月，长安汽车声称正在深耕半固态、固态电池的全新电解质材料开发、关键工艺开发，基于整车需求，正向开发领先的固态电池，从2025年开始逐步量产应用。长安汽车目前已组建先进电池研究院，拥有电池研发人员1200余人，其中包括高级专家、顶尖学术人才125人，未来将投入100亿元资金，到2024年电池团队达到3000人。
今年的全国两会，“新质生产力”成为高频热词。在我国，新能源汽车行业可谓是新质生产力的代表。融合多种变革性技术，特别是电池、电机、电控“三电”系统，智能驾驶、智能座舱“双智”技术，以及充电基础设施等方面的融合创新，提升了产业的竞争力和盈利能力。DF作为全球化出口品质的蓄电池品牌，用更好的产品助力新能源汽车产业，为中国经济高质量发展贡献一
360董事长周鸿祎今日发布视频称，要卖掉陪伴9年的迈巴赫600换成国产智联网新能源汽车，体验新一代车的感觉，并且让网友给他推荐合适的车型。他还在视频中表示，国内做车的友商们谁愿意借这个机会，为他提供一辆体验用车，每天上下班用，自己也来者不拒。周鸿祎在喊话厂商送车”的微博下，他开启了评论精选模式，目前评论区中出现的车型有小米SU7、问界M9、仰望U8、智界S7”等，周鸿祎是否会开上深蓝G318需拭目以待。
日前，长安汽车发布2023年财报。该公司实现汽车销量255.3万辆，同比增长8.8%；实现营收1512.98亿元，同比增长24.78%；净利润113.27亿元，同比增长45.25%。2024年将在东南亚市场导入阿维塔11、长安Lumin、CD701等7款以上新能源产品，建设530个渠道触电。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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