快科技8月26日消息，今天在成都车展现场，AITO问界新M7提前亮相。
余承东表示，问界新M7是花了5个亿全新升级打造的大五座，在消费者看得见和看不见的地方，都扎扎实实用最好的技术、最好的材料去优化！
余承东称它有领先同级别车型的3338mm超大车内空间，1.1米长的后备箱有686L的容积，可以轻松放下12个标准的20寸登机箱，第二排座椅放倒后，后备厢容积更是达到惊人的1619L，放下30个登机箱都没有问题，还可以轻松切换2米大床、单人床等多种模式。
此外，整车拥有29个储物空间，无论是一个人、两个人、一家人出行，AITO问界新M7都能给你最舒适的体验！AITO问界新M7，真正的大智慧、大空间、超安全。
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车fans”创始人、汽车博主孙少军今日下午晒出了一张AITO问界汽车的内部战报”。从聊天记录截图来看，余承东公布了不少关于问界新M7、M9两款车型的订单信息。当日新增盲订333辆，退订26辆，净盲订307辆。
AITO汽车官方今日晚间发布战报显示：国庆长假的最后一天，问界新M7单日大定量再创新高，超过7000台，该车自9月12日发布至今，已经大定超过5万台。余承东在朋友圈发文称，问界M7昨天大定3500台，今天就7000台，创造奇迹了。问界新M7系列官方指导价为：M7Plus五座后驱版24.98万元、M7Plus五座四驱版28.48万元、M7Max五座智驾版30.98万元；M7Plus六座后驱版26.98万元，M7Max六座智驾版32.98万元，下订可能享33，000元购车权益。
近段时间国内最火的高端新能源SUV非问界M7莫属，国庆假期最后一天，AITO汽车发文称，问界M7自9月12日发布至今，已经大定超过5万台。余承东在赛力斯工厂的直播中透露，问界新M7大定已经达到6万台。华为还为预定问界M7的用户，赠送华为手机购买资格，提车后就能买华为Mate60或X5。
快科技10月7日消息，不得不说，问界新M7创造了一个销量神话，自9月中旬上市以来，累计大定量超过了5万台，而在国庆假期最后一天，大定量超过了7000台，堪比某些车一个月的销量。由于问界新M7的出色表现，余承东在分享时也不由得感慨起死回生、真不容易”，这样的话确实是发自内心，毕竟问界M7甚至连同整个问界在今年以来的表现都不尽如人意，月销量徘徊在3000-5000台之间，和对手比起来根本不够看。不过此次问界新M7的上市，则彻底扭转了这种局面，不少博主对这种成绩也是非常吃惊，汽车博主张抗抗KK”在分享时表示：发布会上就觉得M7会崛
华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案董事长余承东在社交平台上表示，10月6日，问界新M7大定量达到7000辆，10月5日为3500辆，假期最后两天总大定量超过1万辆。自9月12日发布至今，问界新M7累计大定量已超过5万辆。
郭明錤对小米手机和汽车业务进行了分析。华为问界新M7的销售超过预期，这得益于其高度产业分工的制造方式。一家企业在进入新能源汽车领域之前需要同时满足国家发改委《新建纯电动乘用车企业管理规定》和工信部《新能源汽车准入规定》的要求，即必须具备生产和销售所需的双资质。
余承东在赛力斯工厂的直播中透露，问界M7的新大定已经达到了6万台。为了加快交付进度，工厂还新增了两万名产业链工人，以配合赛力斯两江智慧工厂极速提升的产能。因此可以说这款高端新能源SUV在国内市场上受到了广大消费者的欢迎与青睐。
快科技10月1日消息，由余承东主打的华为智选车业务在经历了大半年的沉寂后，随着问界新M7的到来，彻底复苏。就在昨日深夜，官方发布了该车的大定单量（定金不退），累计已超过3万台，据其正式上市过去了18天，也就是日均订单超1600台。而且更加可怕的是，新M7的订单还在猛涨之中，它的首销权益截止到本月7日，而目前正是双节假期，看车、试车的人会非常多，会诞生更多的订单。数据显示，在假日第一天，新M7大定超2400台，昨日超2600台，今天的大定量很有可能超过3000台，如果以这种势头发展下去，国庆假期结束后，新M7的大定量超过4万并不
快科技9月25日消息，在刚刚过去的这个周末，问界新M7订单量又迎来了暴涨，周六大定2100台，而周日则为2200台，两天共计4300台。值得一提的是，在之前的那个周末，问界新M7的大定量为4700台，而自该车上市以来，大定量已经逼近甚至超过20000台，具体情况或许余承东在今日下午的发布会上会正式公布。从网络上曝光的聊天记录来看，余承东在问界新M7取得好成绩后也是非常欣�
问界AITO官方许纳布，其下全新M7上市首月累计大定已经突破6万台。问界新M7再次创下惊人的销售成绩，首月大定数量已经超过6万台，这一消息让华为车BU董事长余承东深感振奋。9月12日新M7上市后，市场需求激增，每日的大定数量不断刷新记录，证明了消费者对其的高度认可和渴望。
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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