快科技1月25日消息，今天下午，华为官方宣布，淘宝正式启动鸿蒙原生应用开发，鸿蒙生态电商领域版图进一步壮大。
作为国内头部电商平台，淘宝将基于HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版，为消费者打造原生精致、原生易用、原生流畅、原生安全、原生智能、原生互联的全场景购物新体验。
也将为千万淘宝商家带来更多商机，为电商行业带来更广阔的发展空间和机遇，加速行业奔赴全场景新未来。
在前不久的在鸿蒙生态千帆启航仪式中，华为官方正式发布了HarmonyOS NEXT开发者预览版，这也是鸿蒙星河版”首次亮相。
仪式上，华为宣布HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版面向开发者开放申请，鸿蒙星河版将实现原生精致、原生易用、原生流畅、原生安全、原生智能、原生互联6大极致原生体验。
按照官方计划，鸿蒙星河版将会在2024年Q2推出开发者Beta版，在2024年Q4推出商用版
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今日，华为HarmonyOS官宣，哔哩哔哩游戏旗下热门游戏《碧蓝航线》将启动鸿蒙原生应用开发。双方将基于HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版的原生流畅等特性，进一步提升游戏流畅度和画面精美度，为用户提供更丝滑、更沉浸的游戏体验。余承东表示，2024年是原生鸿蒙的关键一年，要加快推进各类鸿蒙原生应用的开发，集中打赢技术底座和三方生态两大最艰巨的战斗。
华为今天正式宣布，目前已有超4000个应用加入鸿蒙生态。值得注意的是，原生鸿蒙的扩展进程已经大大加快，华为今年1月18日宣布首批200多家应用厂商开发，到3月底已经超过4000个，短短两个月时间增长幅度高达20倍。HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版将于今年四季度发布面向消费者的商用版本，系统底座全线自研，不再兼容安卓App，彻底与安卓划清界限。
在第21届华为分析师大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军发表了题为《全面智能化之路》的主题演讲。徐直军表示，华为已经决策，在2024年及未来五年，将强力战略投资生态的发展，通过生态的发展牵引、促进、带动终端产业和计算产业的发展。华为将首先立足中国市场打造鸿蒙操作应用生态，未来逐个国家推广，逐步推向全球。
在Create2024百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了他的见解，他强调了未来AI应用发展的一个重要趋势。李彦宏认为，大型的AI原生应用将主要基于MoE，即大小模型的混合使用非仅依赖单一模型解决所有问题。智能体还具备在环境中持续学习、实现自我迭代和自我进化的能力。
4月18日，江苏润和软件股份有限公司旗下专注鸿蒙方向的专业技术公司及终端操作系统发行版厂商江苏润开鸿数字科技有限公司与蚂蚁数科举行战略合作签约仪式，并发布基于鸿蒙的mPaaS移动应用开发产品。双方将打造多元化的创新应用场景解决方案，并重点推动金融等垂直行业基于多端适配鸿蒙的应用开发项目及生态建设。润开鸿具备高质量的鸿蒙原生应用开发人员储备、深厚的行业know-how和丰富的实战开发经验，在金融、文旅、教育、消费电子等多领域拥有应用案例，能够助力客户快速实现应用鸿蒙化。
在小米公益基金会成立五周年之际，小米公益平台将于 4 月 7 日至 5 月 31 日期间举办 2024 年“米粉公益月”。此次小米公益平台首次采用“公益主题月”的形式，以“生态保护”与“应急响应”为两大核心主题，携手专业环保机构及救援组织，历时两个月，通过丰富多彩的线上线下活动，倡导更多米粉关注生态环境保护，提高防灾减灾意识，守护绿色生态，加强应灾能力。 4
近日，极光，宣布极光推送鸿蒙版SDK正式上线。此次极光与华为深度合作，一起完成了极光推送的HarmonyNext原生鸿蒙系统适配工作，这一举措将为开发者们带来更为便捷、高效的消息推送解决方案，助力其在不断变化的移动应用生态中取得成功。目前，极光推送鸿蒙版SDK已经正式上线，开发者可在极光推送官方网站获取详细信息，欢迎大家立即体验和使用。
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Cohere发布了一个开发者工具包，旨在加快企业生成式AI应用的构建过程。这个工具包包含了一个开源存储库，可以立即在任何云提供商上部署应用。Cohere的工具包可在该公司的GitHub存储库上获取。
我们从宁德时代公众号获悉，宁德时代于4月25日正式启动了神行超充网络，并与华为、星星充电、蜀道新能源、云快充合作，共同构建国内最大的超充服务平台，并推出了行业首个神行车主俱乐部。据悉，宁德时代官方今日宣布与星星充电签署了战略合作协议。根据该协议，双方将在大功率充电、充检一体化技术研发、充电基础设施建设、品牌超充站合作等领域展开深入合作�
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。
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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