快科技6月24日消息，第54届巴黎国际航空航天展览会目前正在进行中，航展上的新型交通工具也吸引了人们的目光，其中就包括德国飞行器制造商开发的空中出租车”。
据了解，这款飞行器内置两个座位，以机载电源为动力，最大续航35公里，最高时速110公里，并且能够在直径仅15米的空间内降落，适合在城市起降。
据这家德国企业介绍，他们计划在2024年巴黎奥运会期间推出面向公众的空中出行服务。
近十年来，飞行汽车的研究与发展十分迅速，目前市场上已经出现各类飞行汽车。
然而，空中飞行的相关技术并不成熟，目前大部分国家在交通管制方面只区分陆地交通管制与高空交通管制，对于低空飞行的交通管制现在还很少涉及，所以低空飞行器还不被允许上路。
并且飞行器造价过于昂贵，一款低空飞行器价格至少在几十万甚至是上百万起步，很难大规模普及。
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特斯拉首席执行官埃隆马斯克近日宣布，特斯拉的自动驾驶出租车将于8月8日亮相。尽管详细信息尚未公布，但在周二特斯拉第一季度财报电话会议上，马斯克称即将发布的自动驾驶汽车为Cybercab”，这也暗示了该车可能与特斯拉现有的产品线风格相符。这个愿景能否实现取决于特斯拉是否能真正实现自动驾驶汽车这一目标目前特斯拉尚未实现这一目标。
特斯拉CEO埃隆马斯克今日在社交平台X上发贴称，公司将于8月8日发布其承诺已久的无人驾驶出租车。robotaxi将基于特斯拉的下一代电动车平台打造。使用FSD和Autopilot的特斯拉车辆已发生数百起事故，造成数十人死亡。
OpenAI公司最近推出了一项革命性的声音克隆技术VoiceEngine”。VoiceEngine通过文本输入和15秒的音频样本，便能生成与原始说话者声音极为相似、情感丰富且自然逼真的语音。当产品正式推向市场时，公司将设立一个禁止语音列表”，以检测并阻止与名人声音过于相似的人工智能生成声音，从避免潜在的版权和隐私问题。
随着2024年巴黎奥运会的脚步日益临近，距离盛大开幕仅剩不到四个月的时间，浙江义乌的商家们已经提前感受到了浓厚的奥运氛围，纷纷接到了大量与奥运相关的商品订单。今年1至2月，义乌对法国的出口额显著增长，达到了5.4亿元，同比增长了42%。奥运氛围的日渐浓郁，也让人们对这场体育盛事充满了期待和憧憬。
4月17日，2024年澳门国际乒联男子及女子世界杯激战正酣之际，2024年巴黎奥运会迎来了倒计时100天的重要时刻。国际乒联特别在澳门银河户外草坪举行了“巴黎奥运会倒计时100天庆祝活动”。奥运冠军马龙、陈梦以及国际乒联主席、国际奥委会委员佩特拉·索林，国际乒联第一副主席、WTT世界乒联董事会主席、中国乒协主席刘国梁，国际乒联集团首席执行官史蒂夫·丹顿，国际�
4月15日-17日，第61届中国教育高等教育博览会在福州盛大举行。本届高博会以“职普融通·产教融合·科教融汇”为主题，服务教育、科技、人才“三位一体”协同发展。伯索将一如既往“再接再厉、步履不停”，打造卓越产品，与每一位教育者同行。
4月16日消息，据国内多家媒体报道，2024年7月26日，巴黎奥运会将在巴黎隆重开幕。在中国浙江义乌，商家已经接到了大量与奥运相关的商品订单，奥运氛围已经提前在这座城市展开。在浙江义乌国际商贸城，各种运动体育用品及相关衍生产品琳琅满目，包括球衣、摆件、荧光棒、助威棒、篮球、足球、乒乓球、跑步机等等。据悉，巴黎奥运会的官方手环是由义乌制造的，手环上印有巴黎奥运会官方标志和PARIS 2024”。林道来是一位经营户，他在接受采访时表示，这款奥运手环是经过授权后由他们工厂生产的。去年10月，他们接到了生产100万个奥运手环的?
快科技4月8日消息，据媒体报道，日前星途首款MPV的设计图在网上曝光。从设计图中可以看出，新车的外观再次采用了颠覆性的设计，与传统的MPV造型形成了明显对比。前脸部分，新车的车头与车顶呈现出连贯的弧线，犹如一艘飞船般的设计，别具一格。此外，车头采用了负角度的设计风格，营造出激进的俯冲感，而下包围的前凸设计则进一步提升了车头的层次感。在侧面视角，车身线条平直流畅，前后翼子板似乎向外突出，增加了车辆的横向视觉效果，同时也为车内乘坐空间带来了更大的舒适感。车尾部分，新车采用了类似X形的大灯设计，提升了尾部的辨?
春风送暖递花信，喜讯频传报佳音。凭借领先的技术和出色的品质，又一批安凯纯电动双层观光客车出口法国，并将在“浪漫之都”巴黎投入运营，为来自全球的游客提供绿色、环保、舒适的旅游观光出行服务，同时助力当地公共交通绿色转型与可持续发展。安凯客车将继续坚持技术领先和品质优先，保持稳扎稳打的态势，以更加高端、更加环保、更加智能的客车产品，不断深耕海外市场，为全球绿色出行贡献更多中国方案。
4月19日-21日，第83届中国教育装备展示会在重庆盛大举行。本届装备展以“展示、交流、合作、创新、发展”为主题，展示了中国教育装备最新行业发展成果。伯索将坚持“应用为王，力求创新”，打造卓越产品，推动教育数字化发展。
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。
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