凤凰网科技讯 8月16日消息，据天眼查App显示，近日，华为技术有限公司申请注册多个“智界”“LUXEED”商标，国际分类包括科学仪器、金属材料等，当前商标状态均为申请中。
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近日，在最新一批次的工信部新车申报名录中，由华为和奇瑞共同打造的LUXEED首车亮相，定名为“智界S7”，该车也是华为智选车旗下首款纯电轿跑。
据悉，8月7日上午，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东曾在微博透露“华为智选车业务首款纯电轿跑将会第一个搭载HarmonyOS 4！”“将采用颠覆性的设计语言，带来突破想象的轿跑体验，将在本季度与大家见面。”
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快科技4月14日消息，长安马自达发布了一张旗下全新轿车车型的最新预告图，展示了新车的贯穿式尾灯组设计。据悉，新车或命名为MAZDA EZ-6，有望在北京车展正式首发。从预告图中可以看到，新车将配备贯穿式的尾灯组，尾灯组内部光源搭配了点阵式的排列设计，在点亮后极具辨识度；另外我们还可以观察到，新车将配有一个小尺寸的后扰流板，LOGO设置在尾灯中间，下方则是牌照框区域。根据此前的消息，新车将是马自达和长安联合开发的纯电动版轿车。目前内部代号为J90A，与长安深蓝SL03同平台打造，外观设计与底盘调教则由马自达方面负责。按照?
小米公司发言人官方微博发布澄清声明:智米科技创始人苏峻个人与奇瑞合作的有关汽车业务，与小米集团、小米生态链完全无关。小米公司发言人还表示:另据智米科技此前声明，亦与智米科技无关。智米同时强调，智米科技与该造车项目无股权和运营关联。
小米集团今天举办了投资者大会，雷军分享了不少关于小米SU7的信息。首先是正式公布锁单量，截至4月20日已经锁单超过7万台，今年交付目标是10万台。其实小米原来定的目标是全年交付7.2万台，不少投资者前期预期只有大概不到3千，这也都很正常。
雷军表示，在巨亏的行业不要谈性价比，纯电轿车基本都是亏损的。雷军还强调，小米SU7刚刚发布20天，现在就谈论成功为时尚早。
在华为鸿蒙生态春季沟通会上，奇瑞董事长尹同跃称，奇瑞为智界S7提供了世界上最先进的汽车产线。智界S7的智造视频中展示，为保证车体精度，智界S7的车身冲压工艺，实现了100%自动化率，以及100%检验监控。余承东表示，智界S7即日起，开启海量交付。
小米创办人雷军表示，小米SU7的产能和交付速度正在快速提升，标准版和Max版已经提前交付，不少准车主在小米汽车APP里发现，预计交付时间提前了。原计划今年4月底交付小米SU7，但4月18日小米SU7正式版车型开始交付，比原计划提前12天。未来十年是智能化的十年，中国新能源车行业一起向前。
发展新质生产力已经成为推动高质量发展的内在要求和重要着力点，作为新质生产力的代表，智能算力引发的技术浪潮持续奔涌，成就千行百业以自主创新加速迈向数智化的澎湃动力。4月19日，2024华为北京政企合作伙伴大会在京隆重举办，在人工智能蓬勃发展的当下，向合作伙伴分享市场发展趋势、前进方向以及华为在智算和产业端的全新举措，与合作伙伴一起踔厉奋发、携手共进。在人工智能与产业深度融合的当下，神州鲲泰与更多生态伙伴紧密携手加速产业焕新，，以更丰富的智算产品与解决方案满足海量应用场景需求，为客户的业务创新打造坚实的智算基础。
快科技4月17日消息近日一组华为高层到访广汽的照片流出引发网友关注和猜想据悉此次广汽之行由华为迟林春首席专家胡润泽带队东道主方面则由广汽集团总经理冯兴亚带队广汽乘用车总经理黄永强及核心技术骨干悉数在列网友猜测本次的合作项目广汽方的落地者应该是广汽传祺广汽与华为极可能好事将近或有重磅合作正在酝酿达成有望在北京车展期间宣布值得一提的是双方很早之前就有接触并计划打造合作产品2021年7月份广汽发布公告称同意全资子公司广汽埃安新能源汽车有限公司与华为（AH8车型）项目的实
在问界新M5上市发布会上，华为余承东官宣，鸿蒙智行旗下首款行政级轿车享界S9将于北京车展正式亮相，预计将在今年7-8月份上市，对标宝马7系、奔驰S级，号称全栈华为智能科技的新突破，带来全新的驾驶体验。”享界，是华为和北汽蓝谷打造的全新品牌，S9是该品牌首车，其具备非常明显的鸿蒙智行家族化特征，形容为轿车版的问界M9”非常贴切，尤其是大灯部分，几乎和M9的设计如出一辙。余承东还透露称，除了纯电，这款车后续还将提供增程混动版，不过具体时间未知。
快科技4月13日消息，华为与中国东方航空公司在华为总部签订了一项战略合作框架协议。根据该协议，中国东航和华为将利用各自的优势，充分应用新一轮科技革命和产业变革的成果，推动数字化全面赋能高质量发展。双方将共同努力，提升各自的核心竞争力和影响力，实现合作共赢。具体而言，双方将结合中国东航在航空业的领先经验和华为在信息与通信技术（ICT）、解决方案以及数字化转型实践方面的先进技术，共同推进数字化转型合作。通过在数字化转型规划、数字化基础设施、数字化创新场景、数字化人才体系和差旅服务等领域的全面深入合作，双方
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。
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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