科技博主Sunbelife展示了淘宝Vision Pro正式版的试用体验，并透露产品将于6-7月正式上市。
沉浸式购物体验
Vision Pro版采用先进的技术，能够将商品以真实比例投影到现实环境中。
将商品拖出后，Vision Pro会自动将其吸附到地面或其他平面上，并呈现逼真的光影效果。用户可以将多件商品并排放置，方便对比。
交互式体验
Vision Pro支持商品交互功能。例如，用户可以通过虚拟操控无人机，在眼前展示其避障等功能。
虚拟导购员
该产品还提供虚拟导购员，可在商品旁进行讲解，还原线下购物体验。
虹膜识别下单
Vision Pro版支持虹膜识别下单，无需用户掏出手机即可完成购买。
商家3D模型制作便捷
商家可以使用iPhone直接拍摄商品，轻松创建3D模型，让小商家也能轻松加入3D购物浪潮。
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vivo通信科技有限公司产品经理韩伯啸今天表示vivo Vision真的要来了，目前发布会已经在紧锣密鼓的准备中了，感兴趣的朋友，可以关注后续的官方公告。
今日下午，vivo正式发布了备受瞩目的vivo Vision探索版MR头显，尽管该设备暂未确定上市销售时间，但已引发市场广泛关注。从8月22日起，北京、深圳等10余座城市的12家vivo官方授权体验店将率先开启抢先预约体验活动，后续还将有第二批线下体验门店加入，让更多消费者有机会亲身感受这款创新产品的魅力。
今天下午，vivo Vision发布会暨影像盛典正式开启，vivo Vision探索版正式亮相，这是蓝厂首款MR头显。 vivo智慧终端产品总经理洪沂介绍，vivo Vision从一开始立项，减重”就是核心命题，因为太重的话大家就很难长时间沉浸体验。 目前市面上的大部分MR头显设备重量都超过了500g，苹果Vision Pro的重量甚至超过了600g，这次vivo Vision探索版的重量压缩至398g，是目前行业内最轻的MR头显。
今日，vivo首款混合现实设备vivo Vision探索版正式亮相。 vivo Vision探索版采用双目8K Micro-OLED屏幕，拥有94% DCI-P3色域，色彩准确度E2。 通过双目校准，保证每台设备的两块屏幕保持一致的、专业级电影监视器的色彩容差体验。
就在刚刚，vivo正式官宣了自家新产品的发布时间。根据vivo官方公告，8月21日下午14点30分，备受期待的Vision将正式与大众见面。 vivo Vision被看作是类苹果Vision Pro的MR头显设备，从目前透露的信息来看，它在交互体验方面有着超前的设计。vivo产品经理韩伯啸提前剧透了不少关键细节，引发了众多科技爱好者的关注。 韩伯啸着重强调了vivo Vision的佩戴舒适性，他表示这款设备非�
文章探讨了企业选择AI大模型时面临的实际决策难题，指出单纯比较学术参数无法满足业务需求。AIBase模型对比平台（https://model.aibase.cn/compare）通过三大核心价值解决痛点：1）聚焦业务场景而非参数堆砌，突出价格、语言支持、上下文长度等实用维度；2）透明化成本计算，标注长文本溢价规则和多模态附加费；3）一键生成对比报告。平台特别强调中文场景的特殊性（如豆包1.5在中文处理成本的优势），并揭示厂商宣传中容易忽略的隐藏成本（如GPT-5-min超5000字符的30%溢价）。典型电商客服案例显示，需综合中文理解、多模态、性价比等维度决策，最终选择取决于具体业务需求而非绝对性能排名。
vivo通信科技有限公司产品经理韩伯啸今天发文透露，vivo Vision发布会已经在紧锣密鼓的准备中了。 随后博主数码闲聊站爆料称，vivo Vision将在本月正式发布，这是主流手机厂商中第一个做出的类苹果Vision Pro MR头显设备。
【AI日报】主要内容： 1. B站测试"花生AI"视频工具，3分钟可成片，同时推进自研大模型和多语言翻译功能 2. 昆仑万维开源多模态模型Skywork UniPic 2.0，实现高效统一的多模态生成能力 3. 马斯克指责苹果偏袒OpenAI，苹果回应称平台设计公平公正 4. 腾讯混元发布52B参数多模态理解模型Large-Vision，支持任意分辨率输入 5. DeepSeek官方否认8月发布R2模型的传闻 6. OpenAI推出超值ChatGPT Go套餐，仅399卢比降低使用门槛 7. AI新贵Perplexity豪掷345亿美元收购谷歌Chrome 8. Anthropic的Claude Sonnet 4模型支持100万token上下文 9. ChatGPT重大更新：恢复GPT-4o默认模式，为GPT-5引入多模式选择，优化交互体验
微算科技(NASDAQ:MLGO)利用集成学习方法开发了区块链虚拟货币价格预测模型。该模型结合随机森林、梯度提升树(GBDT)和长短期记忆网络(LSTM)等多种算法，采用Stacking集成策略，显著提高了预测准确性。通过数据收集、清洗、特征工程等步骤构建高质量数据集，并持续优化模型参数。该技术可应用于虚拟货币交易平台的风险管理、投资决策等领域，帮助投资者降低风险、提高收益，促进虚拟货币市场健康发展。未来将进一步拓展跨区块链数据整合应用。
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