快科技5月12日消息，今日，法拉第未来（Faraday Future”，FF”）发布了一封致股东的信，FF表示，2023年已取得初步进展，并且按计划于3月开始FF91生产。
FF指出，虽然FF在早期产能爬坡过程中面临一些挑战，但团队正在克服这些障碍。我们的目标仍然是按照此前所宣布的计划，在5月底开始FF91第一阶段的交付。”
根据官方公布的进展，FF91合规认证正按计划进行，大部分FMVSS测试已成功完成，包括车辆正面、侧向和后面的碰撞测试成功通过。
FF重申，FF的目标是在2025年达到经营性现金流收支平衡。
公开数据显示，自2014年成立至2022年年底，FF累计亏损已达34.35亿美元（折合人民币约238亿元）。
今年已经是贾跃亭背井离乡，远赴美国造车的第9年了，旗下首款车型FF91也曾因资金问题多次跳票”，5月底究竟是交付，还是继续鸽”，值得关注。
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法拉第未来FaradayFuture”官微宣布，今天正式在迪拜设立中东销售公司。这一行动是FF扩展全球版图计划中的关键里程碑，标志着公司实施中美双主场及第三极”战略的重要一步，以满足三个市场以对塔尖、顶奢产品的旺盛需求。这也意味着贾跃亭造车9年仅交付了11台车，其中还有一台是贾跃亭自己的。
在近日的一场汽车业界的热门活动中，360集团创始人周鸿祎针对贾跃亭的造车经历发表了一番看法。他指出，贾跃亭在FF91项目的失败中，一个关键性的错误就是选择在美国造车，而非在中国。周鸿祎强调，中国的供应链完整且强大，是造车行业的重要优势，贾跃亭显然没有充分理解和利用这一点。周鸿祎的这一观点，在两天后得到了贾跃亭的直接回应。贾跃亭通过视频平台，�
哪吒汽车春季发布会上，360集团创始人周鸿祎对贾跃亭的造车经历提出了自己的看法。他直言不讳地指出，贾跃亭FF91未能取得成功的原因之一，在于其选择在美国造车非中国。这一喊话引发了公众的关注，也反映了两者在造车理念上的不同态度。
小米集团总裁卢伟冰今日在其微博发文中披露了关于小米汽车SU7的重要消息。根据卢伟冰的分享，小米集团创办人、董事长兼CEO雷军在近期的小米投资者大会上透露，截至4月20日，小米SU7的锁单量已经突破了令人瞩目的7万台大关。未来随着产能和交付速度的提升以及市场竞争的加剧，相信小米汽车将在市场上取得更加出色的表现。
快科技4月23日消息，今天小米召开了小米投资者大会，雷军在会上透露，截止到4月20号，小米SU7锁单量已经超过7万台。雷军还宣布，小米SU7 2024年交付目标是超过10万辆。据悉，小米内部在SU7上市前也没预料到会这么火，目前官方已经紧急提升产能，日产增加到400辆以上，全年产能需求提升至12万辆。雷军在最新一期抖音视频中表示，最近订单多得不得了，所有同事都在加班加�
今天下午，问界新M5正式发布。余承东宣布，问界新M5将于5月15日开启批量交付。内饰提供供雀羽红、韶华杏和琥珀棕三种内饰配色可选。
法拉第未来近日宣布在迪拜成立了中东销售公司，这一举措被视为该公司扩展全球版图计划中的重要一步。FF进军中东市场标志着公司实施中美双主场及第三极”战略的重要里程碑。值得一提的是，FF计划推出一款专为中东市场量身定制的限量版车型FF912.0FuturistaiFalcon，并计划于2024年开始向该地区用户交付。
法拉第未来FaradayFuture官微今天发文宣布，近日FF91已经完成远程OTA软件更新发布，修正了此前主动召回中识别的潜在安全风险。本次更新软件已完成了大规模的测试，并实施了改进措施，旨在确保车辆符合FF的安全标准。FF91是贾跃亭九年造车的结果，从去年8月份开始交付，至今仅交付了11辆车，其中还有一辆是贾跃亭自己的。
法拉第未来宣布收到了纳斯达克交易所的信函，因不符合纳斯达克上市规则，将被纳斯达克除名。时间线回顾：去年12月28日，纳斯达克通知法拉第未来，其股票连续30个交易日内收盘价低于每股1.00美元，不符合上市规则第550条的规定，该公司应在2024年6月25日之前重新遵守该规则。法拉第未来目前股价仅0.042美元，总市值178.37万美元。
贾跃亭在其最新的视频声明中宣布，他已偿还了超100亿美元的债务。他提到2017年乐视网财务危机爆发时，他本人为乐视网的债务提供了约120亿美元的担保。他同时表示，能够早日返回祖国是他最大的梦想，他期待着在造车事业取得成功并清偿所有债务后，尽快回到中国。
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
OpenAI Assistants API quickstart with Next.js 是一个使用OpenAI的Assistants API和Next.js框架快速搭建聊天机器人的模板项目。它支持流式传输、代码解释器和文件搜索等高级功能，旨在展示如何在Next.js应用中集成OpenAI的强大能力。
phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库，专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接，还包含了训练、推理、部署的相关教程，旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。
Secret Llama 是一个免费且完全私密的聊天机器人，与ChatGPT不同，它完全在您的浏览器内运行，意味着您的对话数据不会离开您的电脑。首次加载可能需要一些时间，因为模型需要完全下载到您的电脑上，但之后可以断开WiFi工作。支持Chrome和Edge浏览器，需要GPU，不推荐在移动设备上使用。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。
AWPortrait是一款专注于AI生成肖像照片的模型，致力于通过技术提升照片的真实感。它通过不断优化训练，使得生成的人物肖像更加逼真，加入了东方元素，如旗袍和汉服，增强了室内外效果，优化了面部特写的变形问题，并允许调整人物年龄。AWPortrait适用于个人和商业用途，但需遵守相应的使用协议。
ollama-reply是一个开源的浏览器扩展，它利用Ollama Llama3模型的强大功能来生成吸引人的社交媒体回复，旨在促进用户的社交增长。这个工具被设计为MagicReply的免费和开源替代品。它不仅免费使用，而且高度可定制，可以适应任何Ollama模型，并根据用户的需求调整回复内容。
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用，它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储，支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是，思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，也支持连接到OpenAI或兼容的API，如Oobabooga。
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，特别擅长处理复杂的文本查询，例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上，如FinanceBench基准测试中，准确率显著高于传统的RAG基线模型。
prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。
WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库，特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2，创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人，能够预测用户提示和助手回应。
Frame是Brilliant Labs推出的一款AI眼镜，它通过集成的AI技术，为用户提供实时的视觉分析和翻译功能。这款眼镜结合了OpenAI和Whisper技术，允许用户通过视觉和听觉来搜索和理解他们所看到和听到的内容。Frame的主要优点在于它的开放源代码特性，鼓励开发者、艺术家和黑客探索和创造新的功能，推动产品的创新和个性化。此外，它还包括了Mister Power功能，确保全天候的电池续航。
Omniplex是一个开源的AI平台，它致力于通过建立核心功能和基本特性来提升用户体验。该平台正在积极开发中，专注于实现最佳实践、优化代码库，并引入新特性。Omniplex使用TypeScript作为编程语言，React作为前端框架，Next.js作为Web框架，并结合了Firebase、Vercel AI SDK等技术栈。
Remini利用先进的AI技术，为用户的照片和视频提供高质量的增强服务。它不仅能够修复老照片，提高肖像的清晰度，还能通过AI生成新的照片，满足不同行业的专业内容创建需求。产品以其快速、易用和惊人的效果受到全球数百万用户的喜爱。
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Story Diffusion 是一款利用人工智能生成连贯故事和相关视频的工具。用户可以轻松创建独特而有趣的故事和漫画艺术，无需艺术或编码技能。
Project Neo是Adobe推出的一款插件，它通过与Adobe Photoshop和Illustrator熟悉的控制和命令的简单操作，让你在几分钟内而不是几小时内，就能制作出出色的图标、生动的绘图和独特的三维形状。它为设计师提供了更多的颜色、中间调和阴影控制能力，通过增加深度和几何形状来增强设计。Project Neo与Creative Cloud无缝集成，增强了你的创意工具箱，让你能够轻松地导出完美的SVG和像素完美的图像，为你的2D设计增添活力。
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器，由Gradient AI Team开发，旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K，从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术，包括NTK-aware插值和RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成（RAG）模型。该模型基于 Llama-3 基础模型，并使用改进的训练方法，特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩，显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
