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今天，华为在秋季全场景新品发布会上发布了首款轿车智界S7。据悉，该款车是华为和奇瑞合作研发的成果，即将于11月份正式上市。余承东表示，这款车型是问界新M7发布后的又一力作，自问界新M7发布以来，日均订单已经超过1500台，目前预定数量已经超过2万台。 此外，余承东透露，问界M9将于12月份发布。他说，问界M9将是1000万以内最强大的SUV，也将成为马路上最吸引眼球�
【阿联酋，迪拜，2023年10月11日】2023全球移动宽带论坛期间，华为董事、ICT产品与解决方案总裁杨超斌重磅发布了全新一代5G室内数字化产品解决方案LampSiteX系列，助力运营商打开商业新空间，加快迈向数智化新时代。杨超斌表示：“LampSiteX将5G-A极致能力首次带入室内场景，实现室内数字化全面升级：以最小体积、最轻重量、最简部署、最低能耗实现万兆体验和多维能力升级，满足消费者更极致的室内体验需求，释放千行百业更强大的数字生产力。华为携手产业合作伙伴GSMA、GTI和SAMENA，与全球移动网络运营商、垂直行业领导者、以及生态合作伙伴齐聚一堂，共谋5G商业化的成功之道，共同加速5G-A迈向商用。
车fans”创始人、汽车博主孙少军今日下午晒出了一张AITO问界汽车的内部战报”。从聊天记录截图来看，余承东公布了不少关于问界新M7、M9两款车型的订单信息。当日新增盲订333辆，退订26辆，净盲订307辆。
华为首款大屏平板正式发布，售价5199元起华为MatePadPro13.2invitation正式发布，这款平板电脑是华为首款大屏平板，拥有13.2英寸柔性OLED屏幕，是业内首款采用了柔性OLED屏幕的超大尺寸平板。该平板还拥有3.4mm超窄边框和94%的超高屏占比，正面点亮后的显示效果非常震撼。这款平板电脑的发布，标志着华为在大屏平板领域迈出了重要的一步。
自Meta发布开源大模型Llama2以来，围绕着该模型的「二创」项目便多了起来。此前7月，特斯拉前AI总监、重回OpenAI的AndrejKarpathy利用周末时间，做了一个关于Llama2的有趣项目llama2.c，让用户在PyTorch中训练一个babyLlama2模型，然后使用近500行纯C、无任何依赖性的文件进行推理。更多细节内容请参阅原项目。
你是否还在与GPT-4进行一问一答回答的互动?如果是，那么你可能还没有体验到GPT-4的全力。我要和你深入探讨“超级Prompt”的神奇功能，这个功能就像是你与GPT-4沟通的瑞士军刀，一切都变得触手可及。你可以尝试创建自己的“超级Prompt”，看看这个功能如何让你的工作和生活更加便捷和高效。
深圳市第三方渠道的报价结果显示，iPhone15Pro的三个版本全部破发。破发机型主要集中在钛金属蓝色款。iPhone15Pro的A17Pro芯片还搭载了光线追踪技术，使得手机能够更加精细地模拟光线变化，带给用户更震撼的视觉体验。
【新智元导读】DALL·E3解禁后被网友瞬间玩疯，不过，若想让它生成果照、伪造证书、造颗核弹，就不用想了。自DALL·E3能力在ChatGPT解禁后，网友开启了各种玩法。未来OpenAI还将在检测DALL·E3图像水印、研发标记逼真图像以供审查的监控方法进行探索。
谷歌在10月4日举办的新闻发布会上正式发布了新一代安卓旗舰手机——Pixel8/Pro系列，搭载了TensorG3芯片和TitanM2安全芯片。TensorG3芯片始终与AI相关，运行更复杂的ML模型，为Pixel8和8Pro的几乎所有部分带来了AI增强功能。据此前发现的Geekbench6跑分数据，谷歌Pixel8Pro手机的单核得分仅为1760，多核得分仅为4442，表现并不算非常出色。
游戏开发领域面临日益复杂的挑战，包括庞大的代码库、数百万行代码、多年的开发周期和高昂的成本。这种复杂性源于对图形、物理、人工智能、开放世界和在线互联等方面的不断追求，但也导致了开发人员的压力和工作量不断增加。GameGPT代表了如何利用AI来解决游戏开发领域的挑战，但它仍处于早期阶段，需要进一步的研究和发展，以确定其在实际游戏开发中的可行性。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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