蔚来汽车立功！停车场三台蔚来协力破案
近日，有网友曝出蔚来汽车在停车场协助警方破获盗窃案的趣事。
一位蔚来车主在接到来电后，被告知其车辆所在的停车场发生了一起盗窃案，监控盲区导致无法捕捉到嫌疑人。
处理案件的警官也是蔚来车主，得知车主未关闭后视镜，判断其车辆可能开启了停车守卫功能，于是请求查看相关视频。
车主将车辆开至派出所后，警官查看视频时对蔚来的夜间拍摄效果赞不绝口，称其清晰度甚至高于路面监控。
虽然该车视频仅拍到被盗车辆的车尾，但车主随后发现隔壁斜停的另一台蔚来车可能记录了事件全过程。
经后续联系，该车视频成功拍下三名犯罪嫌疑人的作案过程，导致其悉数落网。
更巧合的是，停车场出口处停放的第三台蔚来汽车也提供了嫌疑人离开停车场的清晰画面。
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蔚来法务部今日午间发文称，对于造谣抹黑蔚来的维权赔偿，已经捐助给台风受灾地区。我们关注到部分自媒体对蔚来品牌和用户蓄意抹黑造谣，侵害了蔚来及用户的合法权益，并严重影响公司正常经营，对此我们已经起诉并获法院立案，部分案件已经判决并获赔偿。公司将继续配合警方及相关部门的调查工作，深挖谣言背后的组织者。
华为正式推出了其全新旗舰手机——MateXT非凡大师，该手机起售价为19999元。这款全球首款三折叠屏手机一经发布，便迅速登上微博热搜，成为热议的焦点。MateXT非凡大师还配备了5600mAh的大容量电池，确保了长时间的使用需求。
今年国庆假期期间，高速服务区又上演了节假日保留节目，新能源车主排队充电，但对能够换电的蔚来车主言，就很少参与这些保留节目。有蔚来车主发布视频秀起了优越，在高速服务区准备换电时，发现蔚来换电站前空无一车隔壁的充电站则是车满为患，已经有多辆车在排队等待充电。对于蔚来车主言，蔚来独有的换电体系，补能体验应该秒杀国内所有新能源车企。
华为在9月10日的品牌盛典及新品发布会上正式推出了全球首款三折叠屏手机——华为MateXT非凡大师。这款手机的研发历时五年，最终实现了将科幻变为现实的突破，成为行业的一个里程碑。这款手机的发布，不仅展示了华为在折叠屏技术上的领先地位，也预示着折叠屏手机市场将迎来新的发展阶段。
快科技10月5日消息，日前，蔚来和公司战略投资者CYVN签署战略合作协议。蔚来宣布将在阿联酋阿布扎比建立先进技术研发中心，专注智能驾驶与人工智能技术研发，进一步拓展蔚来全球研发布局，助力中东与北非地区技术创新。蔚来与CYVN还将联合研发一款针对当地市场的全新车型，更好地服务当地用户不断增长的智能电动汽车需求。同时，蔚来宣布将正式在中东和北非地区开展业务，该业务运营工作将通过蔚来中东北非公司开展，为当地用户提供服务，助力该地区可持续发展愿景。阿联酋将成为蔚来中东北非公司的首发市场，围绕产品、服务和社区，蔚来?
虽然燃油车时代已有过类似的设计，但无仪表盘确实是被特斯拉Model3给带火，随后，不少厂家纷纷跟进。包括理想L系SUV、Mega，以及近期上市的小鹏MONA03和蔚来乐道L60均不提供，所不同的是，理想和乐道提供HUD抬头显示来替代小鹏M03则上架了可供插拔的仪表，但需要额外单独购买，售价599元。真有仪表盘不见得有必要，试驾一下，应该体感挺明显的。
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快科技9月23日消息，网络上最近曝光了一组蔚来汽车内部代号为萤火虫”的首款车型内饰谍照，这款车预计将在2025年上半年上市。从曝光的内饰谍照来看，萤火虫”配备了液晶仪表盘和悬浮式中控屏，方向盘采用了蔚来家族式的双色设计，粗壮且类似方形，两侧功能按键区尺寸较大。新车预计将继续采用怀挡设计，挡把设计同样粗壮。在外观设计上，新车车头较短但整体造型厚实，前风挡倾角较大，后视镜部分还设计有一个三角窗。车尾线条饱满且动感，C柱宽大，并配有一个宽大的后扰流板，整体造型与大众ID.3有几分相似。李斌还提到，萤火虫”将在软硬
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快科技9月30日消息，在日前的全球智能汽车产业大会上，蔚来汽车董事长李斌对合肥市政府的增资表示感谢，并表示公司近期的主要任务是提升产能以满足市场需求。李斌在会上透露，蔚来新车型乐道L60自开启全国交付以来，市场反馈热烈，订单量远超预期。他指出：一再叮嘱我说要赶紧把产能提上来，我说我也非常着急，希望用户能早日提到他们的爱车。”同日，蔚来宣布�
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AI Name Generators是一款利用人工智能技术自动生成各种类型名称的工具。用户只需输入一些基本信息或选择特定类别，如船名、日本名、游戏名等，系统将根据输入的标准生成一系列独特且富有创意的名字。该工具特别适合需要命名的场合，比如游戏开发者、作家和企业主，因为它节省时间并提供灵感，帮助他们找到最合适的名字。
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IconGen.io是一个由AI驱动的图标生成器，用户可以通过它快速创建适用于商业、演示文稿等场合的精美图标。该工具利用人工智能技术，简化了图标设计流程，使得即使是没有设计背景的用户也能轻松创建出专业的图标。IconGen.io的主要优点包括快速生成、易于使用、设计多样化，适合需要提升品牌形象的用户。
gptme是一个运行在终端的个人AI助手，它装备了本地工具，可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。
Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。
Voice-Pro是一个集成的字幕、翻译和文本到语音(TTS)解决方案。它支持将视频添加多语言字幕和多语言音频，助力视频内容扩展到全球市场。该产品使用OpenAI Whisper和开源翻译器及TTS技术，提供一键安装和便携式使用。它还配备了Vocal Remover，使用UVR5和Meta的Demucs引擎，以提高语音识别的准确性。
firecrawl-openai-realtime是一个集成了Firecrawl的OpenAI实时API控制台，旨在为开发者提供一个交互式的API参考和检查器。它包括两个实用库，openai/openai-realtime-api-beta作为参考客户端（适用于浏览器和Node.js），以及/src/lib/wavtools，后者允许在浏览器中简单管理音频。该产品是使用create-react-app创建的React项目，并通过Webpack打包。
DepthFlow是一个高度可定制的视差着色器，用于动画化您的图像。它是一个免费且开源的ImmersityAI替代品，能够将图像转换成具有2.5D视差效果的视频。该工具拥有快速的渲染能力，支持多种后处理效果，如晕影、景深、镜头畸变等。它支持多种参数调整，能够创建灵活的运动效果，并且内置了多种预设动画。此外，它还支持视频编码导出，包括H264、HEVC、AV1等格式，并且提供了无需水印的用户体验。
Arc Search 是一款现代、支持人工智能的移动浏览器，专注于让用户更快地找到答案，而不会受到互联网的干扰。它通过智能搜索技术，帮助用户过滤掉不必要的信息，直接定位到他们需要的答案，从而提高搜索效率。
Depth Pro是一个用于单目深度估计的研究项目，它能够快速生成高精度的深度图。该模型利用多尺度视觉变换器进行密集预测，并结合真实与合成数据集进行训练，以实现高准确度和细节捕捉。它在标准GPU上生成2.25百万像素深度图仅需0.3秒，具有速度快、精度高的特点，对于机器视觉和增强现实等领域具有重要意义。
o1是一个实验性的项目，旨在通过使用大型语言模型（LLM）来创建推理链，帮助模型解决通常难以处理的逻辑问题。它支持Groq、OpenAI和Ollama后端，通过动态推理链让模型能够“思考”并解决问题。o1展示了仅通过提示就能显著提高现有模型的逻辑推理能力，而无需额外训练。
Minionverse是一个基于AI的创意工作流，它通过使用不同的节点和模型来生成图像。这个工作流的灵感来自于一个在线的glif应用，并且提供了一个视频教程来指导用户如何使用。它包含了多种自定义节点，能够进行文本替换、条件加载、图像保存等操作，非常适合需要进行图像生成和编辑的用户。
Rev AI提供高精度的语音转录服务，支持58种以上语言，能够将视频和语音应用中的语音转换为文本。它通过使用世界上最多样化的声音集合进行训练，为视频和语音应用设定了准确性标准。Rev AI还提供实时流媒体转录、人类转录、语言识别、情感分析、主题提取、总结和翻译等服务。Rev AI的技术优势在于低词错误率、对性别和种族口音的最小偏见、支持更多语言以及提供最易读的转录文本。此外，它还符合世界顶级的安全标准，包括SOC II、HIPAA、GDPR和PCI合规性。
RobotFingerPrint是一种用于多种机械手抓取合成的统一坐标空间的创新表示方法。它使用经度和纬度作为坐标，在三维空间中形成一个球体的二维表面，所有机械手共享此坐标空间。该技术通过将机械手的掌心表面映射到统一的坐标空间，并设计条件变分自编码器来预测给定输入对象的统一坐标，从而建立机械手与对象之间的对应关系，用于优化问题以解决抓取姿态和手指关节。该技术能显著提高多种机械手抓取合成的成功率和多样性。
Flex3D是一个两阶段流程，能够从单张图片或文本提示生成高质量的3D资产。该技术代表了3D重建领域的最新进展，可以显著提高3D内容的生成效率和质量。Flex3D的开发得到了Meta的支持，并且团队成员在3D重建和计算机视觉领域有着深厚的背景。
Helpful DoggyBot是一个四足机器人室内移动操作系统，它通过前端夹持装置进行物体操作，使用在模拟环境中训练的低级控制器实现敏捷技能，如攀爬和全身倾斜。此外，它还结合了预训练的视觉-语言模型（VLMs）进行语义理解和命令生成。该系统在没有实际数据收集或训练的情况下，能在未见过的环境中零样本泛化完成任务，如按照用户的指令在攀爬过后的床边取回随机放置的玩具，成功率达到60%。
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