快科技7月15日消息，充电4分钟续航250公里，这样的高性能电池被一群大学生给鼓捣了出来。
媒体报道，近日，来自荷兰埃因霍温理工大学（TU/e）的30多名学生组建了团队，开发了专为赛车设计的电池，可以实现充电4分钟续航250公里的成绩。
据悉，该大学里的10名学生组建了InMotion团队，希望打造一款技术先进的电动赛车，以参加勒芒24小时耐力赛，随后该团队打造了多款原型车，最新开发的Revolution原型车，可以做到12分钟内充电80%。
目前该团队成员已扩充到了30多人，正在探索更快的电池充电方案，其中一种是将冷却剂放在每块电池之间，可最大程度带走电池热量。
此后团队在LMP 3原型赛车里装进去了一块29.2千瓦时的电池组，其支持322千瓦超快充，测试中仅用时3分56秒就能完成充电，续航可达155英里，约合250公里。
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因为油箱容积大，一些大货车司机曾有过被偷油”的经历，但如今，随着新能源车的普及，小偷也与时俱进，竟然对电动车的动力电池打起了主意。有网友分享的一组图片显示，一辆电动汽车疑似动力电池被人整块偷走，车辆在停车场过夜，次日就发现电池被偷，动力电池的高压接口留在车身上。如果电动车车主的电池被盗，车辆投保有车损险的话，可以第一时间报保险，减轻自己的损失。
今天市场研究机构Counterpoint发布了全球电动汽车电池跟踪报告，中国电池厂商占据了超过三分之二的市场份额。2023年全球电动汽车电池装机容量增长44%，每辆车的平均电池容量也有所增加增加。Counterpoint研究副总裁NeilShah称，对于宁德时代来说，规模是一个很大的竞争优势，但它也使供应商更容易受到电动汽车需求放缓以及限制欧洲和美国增长的潜在努力的影响。
近日，一位03年大四学生一天走5万步逛完了长沙17个景点。自己凌晨2:00火车化妆，4:20到达长沙后便开始游玩，直到晚上22:50准备返程，中间一直没有休息，花费了100元。需要在旅行和学业之间取得平衡，合理安排旅行的程度。
在长沙这座美丽的城市，一位出生于2003年的大四女生李同学，以其惊人的毅力和体力，一天之内完成了5万步的暴走，成功打卡了17个知名景点。这位充满活力的年轻女孩，用她的行动向世人展示了青春的热血与对旅行的无尽热爱，她的故事迅速在社交媒体上走红，引发了网友们的广泛关注和热烈讨论。她用实际行动告诉我们，只要心中有梦想，脚下有力量，就能够跨越千山万水，领略世界的无限精彩。
摩尔线程今天发布了最新的250.60.2版显卡驱动，支持MTTS80、MTTS70两款产品，游戏性能提升为主。对比之前的250.60.1，虽然版本号变化不大，但提升不小，《晶核》居然达到了85％，另外《剑灵》、《双人成行》都提升了大约15％。已知还有三个Bug：－PES控制中心使用视频录制功能录制GPUBenchmark程序画面时，部分GPU图形测试程序概率性闪退；－全屏运行《英雄联盟》游戏时，PES控制中心视频录制功能无法打开和关闭；－《崩坏：星穹铁道》长时间无操作，游戏概率性闪退；－操作系统从睡眠唤醒后，在特定型号主板上，概率性出现声音丢失。
两名石家庄的学生乘坐网约车一同返回学校，途中司机突然要求下车。他们发现司机右手不停颤抖、额头冒汗，立即意识到司机可能有健康问题，于是将其送往医院就医。这些征兆的出现可能是脑出血的信号，应该引起重视并及时就医。
问界新M5发布会正在进行中，余承东表示，新M5增程版续航能力再得到了提升。新M5增程版纯电续航里程达到了255公里，轻松满足一周日常通勤，满油满电综合续航里程更是达到了1440公里。得益于扎实的用料和优化后的底盘，问界新M5的麋鹿测试成绩达到了79km/h，对比老款73km/h进步明显，比较保时捷Macan等豪华SUV。
三星将在下一代手机处理器Exynos2500上迈出一大步，会超过高通的旗舰处理器骁龙8Gen4。Exynos2500在能效和原始性能方面都要优于其竞争对手骁龙8Gen4。还有传言称三星可能会在其新款芯片中放弃使用自家NPU，转使用谷歌的张量处理单元，不过这一消息尚未得到官方确认。
问界宣布，问界新M5今天单日大定1250台，这款车起售价是24.98万元，将于5月15日开启批量交付。问界新M5提供增程版和纯电版，纯电版CLTC续航602km，增程版CLTC纯电续航为255km，综合续航1440km增程四驱版CLTC纯电续航175km，综合续航1275km。问界新M5外观增加大溪地灰和大都会红两款颜色，颜值出众。
三星公司即将推出的GalaxyZFold6手机的电池容量没有发生变化，仍然为4400mAh，并且支持25W的充电速度。之前发布的GalaxyZFold5/Fold4/Fold3手机也都配备了相同容量的电池GalaxyZFold2则使用了更大的4500mAh电池，但其充电速度仍保持着非常保守的25W。用户可以通过以AXD3/4结尾的版本进行验证。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
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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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