12月1日，蔚来发布11月份销量数据，11月交付14,178辆汽车，创下月度交付量新高纪录，同比增长30.3%；
2022年年初至今交付106,671辆汽车，同比增长31.8%；截至2022年11月30日，蔚来汽车已累计交付量达273,741辆。
而在过去三年时间内，蔚来已经站稳国内高端电动车市场，蔚来平均售价是43.47万人民币，比宝马、奥迪的平均售价都高。
目前蔚来旗下共有ES8、ES7、ES6、EC6、ET7和ET5六款车型，而近期，一台疑似ES5的全新轿跑SUV也得到了曝光，预计将于今年内发布，如此一来，蔚来也就成为了产品最为丰富的造车新势力。
另外，蔚来还将推出另外两个全新子品牌，旗下的产品也会更为亲民，其中之一预计2023年将正式问世。
对于蔚来汽车今后的发展期望，李斌也曾自信表示，希望蔚来到2030年成为世界前五大汽车制造商之一。
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快科技4月17日消息，长安汽车今日发布2023年年度报告。数据显示，长安汽车2023年营业收入1512.98亿元，同比增长24.78%；归母净利润113.27亿元，同比增长45.25%。销量方面，长安汽车2023年销售超255万辆，自主品牌新能源汽车销量超过47万台，自主品牌海外销量超过了23万台，均创历史新高。对于2024年的销量目标，长安汽车集团决心冲击280万辆，同比增长9.7%。其主要品牌包括长安引力125万辆，长安启源25万辆，深蓝汽车28万辆，阿维塔9万辆，长安凯程23万辆；新能源销量目标75万辆，同比增长55.9%；海外市场销量48万辆，同比增长33.2%。为此
根据极氪汽车官方发布的数据，今年3月份的交付量达到了13012辆，同比增长95%。今年1-3月的累计交付量为33059辆，同比增长117%。值得一提的是，4月1日，极氪007后驱增强版也正式上市，其官方指导价格为20.99万元。
今日港股开盘，小米集团股价飙升，涨幅高达14.99%，市值随之攀升至4142亿港元。小米汽车的首款车型SU7于3月28日晚7点正式上市，市场反应热烈。随着小米汽车在市场上的不断发展和壮大，相信其股价未来还有望继续攀升，为投资者带来更多回报。
快科技4月4日消息，日前，东风日产向国家市场监督管理总局备案了召回计划。包含东风日产、英菲尼迪品牌旗下部分车型共计86566台。一、东风日产品牌逍客、奇骏汽车，共计25715辆召回范围：2021年10月20日至2021年12月1日期间生产的部分2021年款逍客汽车，共计24722辆；2021年10月27日至2021年12月23日期间生产的部分2021年款奇骏汽车，共计993辆。本次召回范围内部分车辆由于制造原因，右前三角臂焊接位置偏移，导致强度不足，极端情况下右前三角臂焊接部位可能因外力冲击发生开裂，引起车辆突发跑偏，存在安全隐患。东风汽车有限公司将为?
据坦克SUV官方数据，在刚刚过去的3月份，全品类车型销量18953台，连续39个月蝉联中国越野SUV销量第一。其中国内销量14247台，海外卖出4706台，整体销量环比增长86%，同比增长59%。在2月底，坦克700Hi4-T正式上市，共推出三款车型，售价区间为42.8-70万元，其作为中国首款搭载了3.0TV6发动机插混豪华越野车，自然非常受关注，一天之内就取得了超6000台订单。
乘联会今日公布了3月乘用车市场的销量数据。3月1-31日，乘用车市场零售169.9万辆，同比增长7%，环比增长54%，今年以来累计零售484.1万辆，同比增长13%。新能源车市场零售69.8万辆，同比增长28%，环比增长80%，占总销量的41%，今年以来累计零售175.8万辆，同比增长34%；全国乘用车厂商新能源批发81.9万辆，同比增长33%，环比增长83%，今年以来累计批发195.6万辆，同比增长31%。
今年上半年的汽车流量担当非小米SU7莫属，那么它是不是也能成为销量担当呢？还真有可能，毕竟小米汽车已经手握6万多真大定订单。至于吉利银河E8、小鹏P7和极氪007，则分别排在第8至第10名，销量也在300-500多台之前，表现一般。
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。
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
距离4月1日涨价仅仅过去了20天，今日特斯拉中国全系车型宣布降价1.4万元。Model3后轮驱动版原起步售价为24.59万元，调整后为23.19万元。特斯拉Model3与红旗E-QM5并列第一，投诉销量比仅万分之5.3，远低于均值。
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。
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