站长之家(ChinaZ.com) 1月28日消息:据路透社报道，电动汽车公司法拉第未来（Faraday Future）通过与一家特殊目的收购公司(SPAC)合并以实现上市的计划中，中国汽车制造商吉利将充当锚定投资者。这笔合并交易最早可能于周五在美国宣布，对法拉第未来的估值将约为27亿美元。
日前有报道称，珠海市方面已经在投资后就生产基地的建设等加紧进行各项前期的准备工作。在春节后，各方的合作速度会进一步加快。业内人士指出，在珠海建设生产基地，与拿到珠海国资然后在珠海建设生产基地，对于FF的战略意义完全不同。
并且在FF最新一轮融资中，珠海两大龙头国企，格力集团与华发集团携手参与了投资，但投资金额低于20亿元。
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FF宣布，向FF创始人兼首席产品和用户生态官贾跃亭交付FF912.0FuturistAlliance。贾跃亭的交付共创活动将分为三个阶段。产品交付一个月后，他将继续通过日常驾驶和使用，持续提供产品反馈，同时也为FF下一代产品的开发提供参考建议。
贾跃亭在10月16日发布了一封公开信，向全体股东和投资人致歉。FaradayFuture的股价和市值已经跌到了最低点，市值仅为现金投入总额的1%不到，这与FF的真实价值和资本市场价值严重背离。8月17日，合股后的股价为22.00美元，但截至最新交易日，股价已经跌至1.05美元，市值仅剩下1953万美元，创下了FFIPO上市以来最低市值。
根据法拉第未来微信号10月6日的报道，法拉第未来宣布，将在其位于加州洛杉矶的总部举行活动，向FF的创始人兼首席产品和用户生态官贾跃亭交付FF912.0FuturistAlliance。贾跃亭将加入FF共创使命计划，持续关注FF的车辆和技术进步。在10月份内，FF计划举行每周一次的“交付共创日”活动。
法拉第未来公司于9月29日在投资者网络直播沟通会上公布了FF912.0FuturistAlliance的交付安排。公司已在今年第三季度成功交付了三辆FF912.0FuturistAlliance车型，预计将于本周末向其中一个长期投资者交付。在10月份，四位车主将会每周参与“交付共创日”活动。
凤凰网科技讯北京时间9月22日，贾跃亭创建的电动汽车公司法拉第未来周四宣布，多名公司高管已自愿签署了降薪和股票购买协议计划，其中包括创始人贾跃亭和新任CEO马提亚斯艾德特、现任CEO陈雪峰。就在一天前，法拉第未来表示，在花费了近一年时间后，公司已重新达到了纳斯达克的1美元最低上市股价要求。今年目前为止，法拉第未来股价已累计下跌84%。
法拉第未来在投资者网络直播沟通会上，公布了FF912.0FuturistAlliance的10月份交付计划以及公司当前的目标。FF表示，公司在第三季度交付了三辆FF912.0FuturistAlliance，并将在10月份举办周度交付共创日”活动，四位车主将分别出席这些活动，规模化、高质量交付仍然是公司目前最关键战略目标。法拉第未来FaradayFuture官方于上周宣布，现任全球首席执行官陈雪峰将于2023年9月29日起常驻中国，并继续担任FF中国首席执行官，兼任FF全球工业化执行副总裁，将专注于FF912.0FuturistAlliance在中国的推出，包括中美双主场战略落地在内的公司下一阶段的发展。
由贾跃亭创办的法拉第未来近期终于开始交付了据官方消息，最新交付给的对象不是别人，正是贾跃亭本人。FF宣称，公司将在加州洛杉矶总部举办活动，向FF创始人兼首席产品和用户生态官贾跃亭先生交付FF912.0FuturistAlliance，贾跃亭先生将参加FF共创使命计划，持续关注FF车辆及技术提升。他是格莱美、AMA全美音乐奖、BET黑人娱乐电视大奖、MTV音乐奖等国际音乐大奖斩获者，其独特风格风靡全球，这位巨星将成为FF塔尖用户和开发者共创官。
随着法拉第未来FF91的交付，该公司也迎来了重要的人事调整，就在今日，其官宣任命在FF工作多年的MatthiasAydt为全球首席执行官，自2023年9月29日起生效。现任FF全球首席执行官陈雪峰将于2023年9月29日起常驻中国，并继续担任FF中国首席执行官，兼任FF全球工业化执行副总裁。这些股票自发行之日起将锁定至少180天，所有参与者将以现金换取公司A类普通股。
法拉第未来全球首席执行官MatthiasAydt、FF创始人兼首席产品与生态系统官贾跃亭发布公开信，称公司正在采取六项措施保护股东利益。FF正在努力恢复市场信心，加快实现战略目标，包括采取以下行动：1、FF已正式与股东情报服务有限责任公司合作，从启动对潜在非法卖空行为的调查。根据其公布的数据，今年第三季度，法拉第未来仅交付了三辆FF912.0FuturistAlliance。
美国人工智能研究公司OpenAI计划向硅谷投资者出售价值数亿美元的现有股票。知情人士称，OpenAI正与投资者讨论出售股票事宜，这笔交易可能使该公司估值达到800亿至900亿美元，大约是今年早些时候估值的三倍。如果OpenAI出售员工股份的计划得以实施，微软无疑将从其投资中获得可观的利润。
AI Jukebox是一个基于人工智能技术的音乐生成平台，通过Hugging Face提供服务。它允许用户输入提示词来生成特定风格的音乐，无需专业音乐背景即可创作音乐，鼓励人机合作，探索新的音乐创作方式，并为音乐爱好者提供灵感和创作工具。AI Jukebox易于访问和使用，降低了音乐创作的门槛，为用户提供广阔的音乐创作可能性。
CharAI是一个创新的AI角色创作平台，它利用先进的人工智能技术，帮助用户快速创建和定制个性化的虚拟角色。该平台的主要优点在于其高度的灵活性和易用性，用户可以轻松地调整角色的外观、动作和表情，以满足不同的设计需求。CharAI的背景信息显示，它是由一群对AI和角色设计充满热情的专业人士开发的，旨在为用户提供一个简单、高效的创作环境。目前，该平台的价格定位尚未明确，但考虑到其创新性和潜在的市场价值，可能会有一定的收费模式。
Neta Art XL V1.0是一款易于使用的SDXL动漫模型，它在角色视觉叙事中提供了更好的稳定性和解剖学准确性。它支持广泛的CFG范围（5 - 20），并具有很好的正交风格，可以轻松结合创造新风格。此外，该模型在维持稳定性、提示跟随能力和解剖学准确性方面表现出色，即使在具有挑战性的姿势或摄像机角度下也是如此。
Instant Refactor 是一款编程辅助工具，旨在帮助开发者提高代码重构的效率。它通过自动化的方式识别代码中的模式，并提供重构建议，从而减少手动重构的时间和精力消耗。该工具支持多种编程语言，具有用户友好的界面，可以帮助开发者更快地进行代码优化和维护。
Hyper-SD是一个创新的图像合成框架，它通过轨迹分割一致性模型和低步数推理的优势，实现了高效的图像合成。该框架结合了ODE轨迹保留和重构的优势，同时通过人类反馈学习进一步提升了性能，并通过分数蒸馏技术增强了低步数生成能力。Hyper-SD在1到8步推理步骤中实现了SOTA性能，特别适合需要快速且高质量图像生成的应用场景。
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型（LLMs）训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核，实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU，包括NVIDIA、AMD和Intel，并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案，包括免费版、Pro版和企业版，以满足不同用户的需求。
有言是一站式 AIGC 视频创作平台，提供上千个高质量的 3D 虚拟人角色选择，无需真人出镜。用户无需拍摄、剪辑，一键生成场景、灯光、动画、运镜和镜头，还集成了智能镜头剪辑、高质量视频后期包装。价格分为免费和付费订阅两种模式，定位于帮助用户简单快速地制作高质量视频。
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SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
XTuner是一个为大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调，能够自动调度高性能操作，如FlashAttention和Triton内核，以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容，支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM（如LLaVA），并设计了良好的数据管道，能够适应任何格式的数据集。此外，XTuner支持多种训练算法，包括QLoRA、LoRA和全参数微调，使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
Neta是一个结合了AI技术的网站，用户可以自定义虚拟角色的服装，并通过AI技术让角色栩栩如生。用户可以与这些虚拟角色一起踏上冒险旅程，探索奇妙的世界，培养深厚的情感联系。Neta提供了一个充满想象力和创造性的平台，让用户在虚拟世界中体验不同的生活和情感。
VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块，显著提高了视频的时间一致性，并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较，并展示了8倍超分辨率的视频结果。
Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型，基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象，同时减少了回答中表情符号的使用，使得回答更加正式。
SAM是一个先进的视频对象分割模型，它结合了光学流动和RGB信息，能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升，同时保持了对象的身份一致性。
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