站长之家（ChinaZ.com）2月10日 消息:据澎湃新闻消息，在昨日的小米投资者日上，雷军表示，自己有二分之一的时间投入在造车上，争取让小米汽车在15-20年内进入世界前五。
雷军还公布数据称，去年小米汽车等新业务共计投入超30亿元，研发团队超2300人，在初创阶段投入达到别的汽车厂商3倍以上。
针对ChatGPT，小米也表示，小米在ChatGPT领域有丰富应用，包括小爱对话、机器人等，未来将加大相关领域人力和资源投入。
关于小米汽车，早在去年10月，雷军就曾表示，小米并没有错过造车窗口期，比赛才刚刚开始，小米还有很多机会。小米汽车成功的唯一途径是成为前五名之一，年出货量超过1000万辆。
雷军认为，当电动汽车行业走向成熟时，全球前5大品牌将占据80%以上的市场份额。
据悉，小米汽车预计将于2024年上半年正式量产。
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快科技4月25日消息，北京车展今天开幕，而雷军毫无疑问是备受瞩目的焦点人物，因为小米SU7的销售成绩实在太抢眼了。自发布以来，小米汽车已经累计锁定了约75600辆订单，其中已有5700辆车已经成功交付。此外，雷军还郑重承诺，今年将交付10万辆小米汽车，并立志在未来15到20年内努力成为全球前五的汽车制造商。在他发布的视频中，雷军坦言：过去的28天就像是一场梦，我承认我有点难以置信，这是真的吗？而且，当所有人都用放大镜来审视你的时候，每个问题都成了一次挑战。所以每天都充满焦虑，我们甚至创造了一种模式，每天晚上回答网友当?
4月18日，雷军在小米北京交付中心开启了一场全新的直播，谈及多个话题，尤其是小米SU7。雷军透露，小米SU7的销量比预计高了三到五倍，这是比较头疼的一点，但是合作伙伴都比较给力，提速很快。其实在小米汽车发布前，雷军就说过，既怕不火，又怕太火，结果真成了幸福的烦恼。有网友在直播互动中催促雷军去工厂打螺丝，加快汽车交付，没想到雷军很较真地回复称，�
小米汽车正式迈入交付阶段，这一重要时刻不仅兑现了雷军三年前的承诺，更标志着小米在汽车领域迈出了坚实的一步。4月3日，首批小米SU7的车主们将迎来他们期待已久的车辆，正式成为小米汽车大家庭的一员。在未来的日子里，小米汽车将继续秉持着这种精神，为消费者带来更多高品质、高性能的智能汽车产品。
北京亦庄小米汽车工厂内举办了一场意义非凡的仪式——小米SU7首批车主交付活动。作为小米的创始人和董事长，雷军亲临现场，与首批车主共同见证这一激动人心的时刻，并亲自为他们开车门，送上最诚挚的祝福。随着交付工作的逐步推进，相信越来越多的小米汽车将驶向街头巷尾，为人们的生活带来更多便捷与乐趣。
快科技4月28日消息，日前，小米CEO雷军发布视频表示，他和团队专门拜访了北汽集团，感谢北汽对小米汽车巨大的帮助和支持。视频显示，雷军去北汽开的是辆熔岩橙配色的小米SU7，车队中还有雅灰、橄榄绿等不同颜色的SU7，十分帅气。据介绍，北汽集团董事长张建勇带雷军一行人参观了北汽产业研发基地，雷军还在现场试驾了BJ60，并表示非常震撼”。雷军称，这次来主要是感谢北汽集团，也感谢您（张建勇）上次专程参与我们小米SU7的发布。”值得一提的是，雷军和张建勇最后还互赠了对方小米SU7车模和北汽B80C车模。据了解，在2024中关村论坛年会
快科技4月25日消息，今天上午，雷军有点忙，先是在2024北京车展上参加小米发布会，公布了小米SU7的最新锁单数据和后续规划等信息。北京车展发布会结束后，雷军又赶到了30多公里外的中关村国际创新中心，参加了2024中关村论坛年会全体会议。雷军在演讲中称：我特别感谢北京这片沃土，如果不是在北京，我觉得小米汽车不可能取得这样的成绩，也不可能诞生。”雷军表示�
今天中午时分，小米公司的领军人物雷军先生在其个人微博上激动地宣布，备受瞩目的小米SU7即将在明日启动交付流程。他在微博中写道:“明天将是激动人心的一天。由于提前进入生产阶段，无法进行个性化选配，因此这批车型得以在首批交付中率先送到用户手中。
周鸿祎在一次讲话中提到了「小米汽车为什么叫SU7」的话题，这引发了人们对品牌命名背后逻辑的兴趣。周鸿祎通过AI搜索分析了小米汽车的命名逻辑，他提到字母加数字的组合不仅容易记忆易于市场营销，这种命名方式在汽车行业内已成为一种共识。要开始您的AI「搜索」应用探索之旅，请访问AIbase官网。
在今日的免费课上，周鸿祎公开坦言，他至今连驾照都没有，更不用说开车了。周鸿祎对听课人群表示：在汽车领域，我完全是个小白，与在座的许多老司机相比，我连驾照都没有，更别提开车了。在小米SU7发布后，他连续发表评论表示要向小米学习，并对自己投资的哪吒汽车表示遗憾，觉得虽然有好车却不会宣传。
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。
APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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