为了保护、河北遭受洪灾的民众的生命安全、提供紧急救援物资和设备，以及协助灾后恢复工作，小米公益基金会于8月2日宣布紧急捐赠2500万元。
小米公益基金会感激主管部门和合作的慈善公益组织的专业指导和配合，感谢所有米粉和社会爱心人士的支持向所有积极投身抗灾救灾的同伴们致以最高的敬意。
小米CEO雷军随后转发了这条消息，并得到了许多网友的点赞。
据悉，北京小米公益基金会由小米集团捐资发起，于2019年2月3日成立，初始基金人民币1000万元，是地方性非公募基金会。
另外，8月1日，理想汽车发布消息宣布向北京市慈善协会捐款2000万元，用于开展紧急救灾，包括灾后道路、桥梁、校园、家园等基础设施的修复，以及困难家庭救助等领域的工作。
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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。
今日，Redmi全新Turbo系列首款机型Turbo3宣布将于4月10日正式发布，该机目标做中端最强的性能机。小米集团总裁卢伟冰表示，RedmiTurbo3太猛了！ID设计上，RedmiTurbo3采用无塑料支架直屏、无断点塑料中框设计，拥有钛灰色、绿色、黑色三款配色，后置双摄环闪。
短剧风口下，草根演员成名有了新路径。他们或是借助短剧获得高收入、高流水，比如从网剧转战短剧的徐艺真，多部短剧爆火、吸引付费超千万;或是因短剧走红获得高流量、高曝光，参演爆款电视剧《云之羽》的丞磊全网粉丝破500万，走上综艺节目的锦超代表作品正是两部短剧......短剧带来的流水和流量，正在推动更多演员晋升成为明星。短剧依然是草根崛起的最快路径。
为响应国家积极推动“以竹代塑”的倡议 ，作为行业环保先行的倡导者，好莱客紧跟国家政策步伐，以“践行绿色发展”为理念，不断进行材料技术创新升级，掀起新一轮的健康环保升级浪潮。早在2020年，好莱客就已创新推出具有“竹纤维基材”及“纳米净醛抗菌饰面”双重专利技术的原态净醛竹板，不仅积极践行国家倡导的以竹代木、以竹代塑，促进生态资源可持续发展，
小米汽车官方喜讯连连，其全新车型SU7在发布后的短短4分钟内，便实现了大定突破1万台的壮举在7分钟内更是惊人地达到了2万台的大定成绩。这一系列的成绩不仅彰显了小米汽车的强大实力，更凸显了消费者对于这款新车的热切期待和高度认可。这一布局将为小米汽车在未来的市场竞争中提供强大的支撑。
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。
小米SU7 震撼亮相，起售价定为21. 59 万元，这一价格策略凸显了小米汽车对市场趋势的敏锐洞察。专家指出， 20 万元作为汽车定价的重要分水岭，小米汽车选择“高举低打”的策略，旨在以高性价比赢得消费者的青睐。令人振奋的是，消费者对这一价格策略反应热烈。据小米官方数据显示，新车上市仅 27 分钟，销量便已突破惊人的 5 万台，这一成绩充分证明了小米汽车的市场�
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。
官宣造车3年，小米汽车首款车型小米SU7终于上市发布，提供小米SU7标准版、小米SU7Pro、小米SU7Max三种配置，售价21.59万元起。据央视财经”官微，发布会后，小米CEO雷军回答了是否担心消费者不买账小米SU7”的问题。值得一提的是，小米SU7发布后引发全网关注，多个相关词条登上微博热搜，雷军也被网友们赋予了雷神”称呼。
目前最头部的产品依然是Playrix早在2013年就已经上线的「Township」，最近30天流水还能达到2900万美元;此外还有VizorApps的「KlondikeAdventures」，月流水维持在919万美元上下。data.ai数据显示，2023年模拟经营类游戏市场总规模达到15亿美元，最头部产品依然是上线超过10年的「Township」|图片来源:data.ai出海厂商虽然近两年也有一度冲击高位的新品，但都后劲不足。写在最后总体来说，「梦幻魔法屋」相比「Klondike」和「菲菲大冒险」最大的卖点是魔法这个背景设定，更利于吸量，同时在这种设定下，调整了模拟经营和开图的比例，给模拟经营这样一个比较沉闷的市场一点点新感受。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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