站长之家（ChinaZ.com）1月16日 消息:线视频平台优酷近日对其Logo进行了更新。与之前大家熟悉的“红蓝”配色不同，新Logo采用了“蓝橙”主题色。这次改动也引起了广大网友和业界的关注。
值得注意的是，这并不是优酷首次对其Logo进行更新。
优酷自2006年成立以来，为了适应不断变化的市场环境和品牌发展需求，不断对其Logo进行升级和调整。2019年的Logo更新是一次比较大的变革，将渐变色图案改为红蓝配色，并在“YOUKU”右侧新增了一个“>”。
当时的品牌升级旨在体现“突破、前行、胜利”的核心关键词。新Logo的设计更加简洁、开放，象征着优酷面向未来、拥抱未来、创造未来的决心和愿景。
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3月21日，2024LogiMAT德国站在斯图加特落下帷幕。作为欧洲规模最大、最具影响力的物流展之一，LogiMAT汇聚了全球最顶尖的内部物流产品及解决方案厂商参展。旷视将携手更多的国内外合作伙伴，共同推动AI技术、柔性机器人和物流自动化技术不断融合，持续为客户提供更好用的柔性存拣一体化物流综合解决方案，不断提升物流仓储的综合管理能力和效率，助力客户更好、更快发展。
谷歌的研究人员最近推出了一款名为VLOGGER的多模态扩散模型，能够自动生成带语音、丰富动作的人物视频。用户只需向VLOGGER输入图像和语音，就可以获得逼真的视频效果。VLOGGER的推出为虚拟数字人的制作提供了更便捷、高效的解决方案，同时也在多模态视频生成领域取得了重要的技术突破。
快科技4月2日消息，小米SU7首批将于明天正式交付。据报道，小米SU7目前锁单量已经超过4万，对于造车新势力来说是非常可喜的成绩单。雷军刚刚发文介绍，小米SU7首发共9种颜色，从目前的锁单数据来看，霞光紫最受欢迎，投票调查也也是如此。其次是雅灰、寒武岩灰、海湾蓝、橄榄绿等。据悉，小米SU7拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄榄绿、寒武岩灰经典色系：珍珠白、钻石黑目前小米SU7的车漆订购配置中，只有海湾蓝、橄榄绿和雅灰三款免费，其它车漆配色选装费用均?
快科技4月19日消息，据最新爆料显示，小米SU7将会在下半年推出更多配色，具体情况还暂未确定。据雷军此前介绍，小米SU7首发共9种颜色，从目前的锁单数据来看，霞光紫最受欢迎，投票调查也是如此。其次是雅灰、寒武岩灰、海湾蓝、橄榄绿等。据悉，小米SU7拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄�
一则温馨的消息在动物爱好者中传开——韩国计划将大熊猫福宝的故事搬上大银幕。这一消息是由福宝的饲养员之一，亲切地被称为宋爷爷的人士，在电视节目《YouQuiz》上透露的。《再见，爷爷》预计将吸引众多观众的关注，它不仅讲述了一个人与自然和谐相处的温馨故事，也可能成为推动大熊猫保护意识的重要媒介。
全新理想L6将于本月18日正式发布据官方，该车拥有全新配色小象灰”。官方介绍：全新理想L6专属颜色小象灰，低饱和度的小象灰，无论是晴天还是阴天，无论在现代都市还是自然风景里，都能够完美融入，高级不冰冷拥有让家人感到安稳、又充满向往感的美。和L7/8/9不同的是，由于定位最为入门，L6将全系更换磷酸铁锂电池，供应航来自宁德时代和欣旺达，依旧配备前双叉臂、后多连杆独立悬架，同时全系无空悬，定位25-30万级，竞争问界M7。
在今晚举行的小米汽车发布会上，小米汽车的内饰配色正式发布。小米SU7共提供了4款配色可选，分别是银河灰、暮光红、迷雾紫色、和曜石黑，灵感均取自大自然。座椅还包含了通风及加热功能根据中国人体特征，将腰托高度设为135mm，肩部、腰部和坐垫都具备良好支撑性。
快科技4月5日消息，小米SU7首批交付仪式近日举行，小米CEO雷军出席仪式，亲手向首批车主交车。据悉，小米SU7拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系，首发9款配色，具体如下：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄榄绿、寒武岩灰经典色系：珍珠白、钻石黑这些新配色的出现，无疑为小米SU7增添了更多的个性化选择，雷军也公布了自己收藏的两款小米SU7配色，分别是海湾蓝、霞光紫。雷军表示，海湾蓝是小米SU7的主推色，因为大众一看到海湾蓝就想起小米SU7，作为自己做的第一款车，必须要收藏一款海湾蓝。雷军收
快科技4月10日消息，最近，网络上曝光了一组极氪MIX的内饰谍照。从这些照片来看，新车的内饰基本延续了极氪007的设计风格，包括一个弧形的仪表盘和方形的中控屏，而且中控屏可以像007一样左右旋转。方向盘的设计也与007相似，具有左右侧的按键以及方向盘下方的快捷按键。中控台的样式有所不同，中控台面更低，这将带来更好的驾驶视野。此外，前风挡倾角较大，A柱还�
快科技4月24日消息，博主数码闲聊站暗示，一加13首次采用等深微曲屏形态，屏幕尺寸是6.8英寸，分辨率为2K。据悉，等深微曲屏的屏幕像微微浮在空中，四边四角等R弯曲，不仅没有猫耳朵，而且手感特别好，几乎零误触，实现了曲屏形态，直屏体验。它不仅在视觉上连续流畅，具备神奇的悬浮感，更兼具了直屏的视觉体验和曲面屏的手感，可以说是终结直曲之争的形态。完美的形态并不意味着技术的终结，相反，这代表着一个新的起点。我们期待更多的创新和突破，持续为用户带来更先进、更舒适的体验。据了解，传统的双曲面和四曲面屏幕的四角并不会?
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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