《小米电信版今预定 半小时15万台售罄》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
小米官网于今天上午10点开放小米手机电信版预定，本次开放购买15万台，但仅限小米手机电信首发版摇号用户参与，半小时内15万台已经全部售罄...
小米电信版今预定半小时15万台售罄（图片来自小米官网）...
此前CDMA版小米手机由于成本上升，售价为2199，但小米手机电信首发版摇号活动参与用户达到92万，小米公司宣布CDMA版小米手机与WCDMA版手机保持一致，均为1999元...
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雷军今日清晨在微博中向众人致以问候，并分享了他昨晚发布会后的心境。他写道：“昨晚的发布会，对我来说就像一场高考，我本以为之后可以好好休息一觉。这一目标的实现，离不开雷军及小米团队的共同努力和不懈追求。
小米汽车首款车型小米SU7今日晚间上市上市，三款版本配置，售价分别为21.59万元、24.59万元和29.99万元。小米汽车上市即爆火，小米汽车官方发布海报显示，预定仅27分钟，小米SU7的大定数量已突破50000台。按照小米官方计划，XiaomiSU7/XiaomiSU7Max预计4月底开启交付；XiaomiSU7Pro版预计5月底开启交付。
《广州市物业小区电动汽车充电设施建设管理规定》已经批准，自2024年5月1日起施行。《规定》要求，物业服务人应当配合申请人、供电企业、充电设施施工单位开展现场勘查、用电安装、施工建设等工作，协助提供相关图纸资料和接入条件，不得阻挠或者妨碍充电设施的建设，不得索取不正当利益。物业服务人不配合、阻挠或者妨碍充电设施建设的，由区住房城乡建设部门责令限期改正；逾期不改正的，处以三千元以上三万元以下罚款；索取不正当利益的，责令限期改正，并处以五万元以上十五万元以下罚款；构成犯罪的，依法追究刑事责任。
最近比特币价格出现大规模抛售和暴跌的情况，超过15万人在虚拟货币市场爆仓。这种价格波动引起了投资者的关注和担忧，也对整个虚拟货币市场造成了影响。要获取更多详细信息并开始您的AI「比特币」之旅，请访问AIbase官方网站。
特斯拉发布的2024年第一季度财报显示，公司营收为213.01亿美元，同比下滑9%。营业利润率从去年同期的11.4%降至5.5%。特斯拉的廉价车型可能命名为Model2，预计售价约为15万元左右，与小米SU7、华为等车型相竞争。
快科技4月9日消息，上汽大众公布了2024年一季度的销量信息。数据显示：今年1-3月，上汽大众累计销量26.5万辆，同比增长11.4%。其中，3月销量达9万辆，同比增长11.1%。而上汽大众旗下的ID.纯电家族则销量再次突破了1万辆。详细来看，新能源产品一季度销售2.8万辆，同比增长171.3%。燃油车方面，帕萨特一季度销量突破5.3万辆，同比增长74.6%；一季度途观家族累计销售3.7万辆，同比增长51.6%；朗逸家族一季度累计销售6.8万辆。随着上汽大众ID.家族即将迎来上市三周年，旗下全新车型ID.7 S也即将到来。该车上市后，将正式补全ID.家族轿车版图?
小米SU7于昨日上市，上市后订单量爆火。网上流传出一张疑似小米汽车的大定宣传海报图，其上显示小米SU7开定81分钟，大定突破90000台。按照小米官方计划，XiaomiSU7/XiaomiSU7Max预计4月底开启交付；XiaomiSU7Pro版预计5月底开启交付。
比特币经历了一轮显著上涨后，开始了高位调整阶段。今日市场再现剧烈波动，比特币价格短时间内大幅下挫，一举跌破67000美元的关键点位，跌幅超过5%。市场观察人士普遍认为，本轮比特币价格震荡下行的原因主要在于美联储降息预期的减弱以及ETF需求的降温。
2024年北京车展盛大开幕，小米汽车借此时机举行了备受瞩目的发布会，小米集团董事长雷军亲自上台发表演讲。雷军分享了一系列令人振奋的消息。小米汽车在北京车展的发布会上展现出了强大的实力和发展潜力，雷军的演讲更是为小米汽车未来的发展注入了强大的信心和动力。
理想L6正式开启交付，北京、浙江、山东、江苏、广州等全国68城的交付中心同时迎来了理想L6的首批车主。值得一提的是，理想L6上市72小时其定单就突破了10000台，目前理想L6展车和试驾车已到达全国480家零售中心，用户可到店试驾。WLTC工况最低荷电状态油耗6.9L/100km，磷酸铁锂电池容量36.8kWh，电池提供厂商依然来自于宁德时代和欣旺达，CLTC工况纯电续航212km，CLTC工况综合续航1390km，SOC从20%充电到80%需要20分钟，新车还支持3.5kW的对外放电。
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。
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。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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