近日,“造车”已经成为了一大热词,阿里、滴滴、百度、小米、华为、苹果、腾讯等互联网公司纷纷入局。当然,也有有网友希望在上述名单中看到锤子科技的身影。
对此,锤子科技CEO罗永浩表示,暂时还没有。早在3月底,罗永浩就曾回应过网友类似问题,当时,罗永浩表示:“放心,还没有这个打算”。
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近日,“造车”已经成为了一大热词,阿里、滴滴、百度、小米、华为、苹果、腾讯等互联网公司纷纷入局。当然,也有有网友希望在上述名单中看到锤子科技的身影。
对此,锤子科技CEO罗永浩表示,暂时还没有。早在3月底,罗永浩就曾回应过网友类似问题,当时,罗永浩表示:“放心,还没有这个打算”。
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在近日的直播中,面对网友的造车必买”言论,罗永浩幽默回应道:少来,我记得当年我做手机时,你们也是这么说的。”对于是否会进军汽车行业,罗永浩表示确实认真考虑过造车,但现在已经来不及了。罗永浩认为,造车行业的资本要求越来越高,融资难度也越来越大,同时生产制造的周期也相对较长,目前还缺乏成熟的供应链解决方案。因此,经过深思熟虑,他觉得自�
4月10日,在江苏发生了一件有趣的事情。一名女孩发现自己无法像其他人一样轻松地将右腿跷成二郎腿的姿势。也应该保持一颗好奇心,去探索和发现更多未知的世界和事物。
智己汽车CEO刘涛在微博上对小米汽车的造车速度表示了赞赏,但同时也提出了疑问,即小米是如何实现如此高效和高速的造车过程的。小米的CEO雷军在之前的视频中已经对这个问题进行了回应。这些因素共同促使小米在造车领域取得了如此显著的进展。
快科技4月7日消息,日前,智己汽车CEO刘涛微博发文点赞小米汽车造车高效高速,但疑惑是怎么做到如此高效和高速的。其实,小米CEO雷军在此前的视频中已经回答过小米造车只用三年,为什么这么快?”的问题。雷军表示,小米已经有创业14年的经验和积累,而且组建了一支非常靠谱的研发团队,现在大概有三四千名工程师。其中,至少有一千人是专家,这些专家帮助小米少走很多弯路。而且中国的产业链的基础很好,做智能电动汽车的话非常的完善,所以三年时间如果不走弯路,把第一辆车弄出来了,是有机会的。”雷军说据小米介绍,过去10年小米在智
在近日的直播中,罗永浩以幽默的方式回应了为何自己不涉足造车行业。他打趣道:“每次有人说你造车我必买,我都会想,这话跟我做手机时说得一模一样。这一消息引发了广泛关注和期待,人们纷纷猜测罗永浩此次将带来怎样的创新产品。
快科技4月18日消息,在今晚的理想L6盛大发布会上,李想坦言,在理想ONE推向市场之前,他们所坚持的增程系统并未获得资本市场和媒体的广泛认可。甚至有些投资方明确表达,倘若将增程技术转换为纯电驱动,他们便会毫不犹豫地为理想汽车提供资金支持。但是,李想表示,我要为自己和用户造车,而不是为资本造车。其表示,增程车型结合了传统燃油车和纯电动车的优势,
快科技3月28日消息,在今日的问答视频中,雷军对小米造车和当年造手机有什么不同”进行了回答。雷军表示:14年前我们跨界从互联网做手机,今天我们又从手机跨界到汽车,但这两者之间有着很大的不同。我们已经积累了14年的大规模制造经验,相较于当年,现在制造汽车更加容易。此外,小米已经拥有了强大的智能科技和智能生态积累,这也让我们比当年做手机更加得心�
快科技4月18日消息,在今天下午的抖音直播中,雷军回答了网友关心的热门问题。对于小米会推出SUV吗”的问题,雷军答道:(这些问题)都无法回答,因为有些东西还要保密。”不过对于越野车,雷军明确表示目前没有越野车的计划。虽然雷军并未直接回应,但推出SUV是大概率事件。毕竟雷军曾放话,小米汽车要通过15到20年的努力,成为全球前五的汽车厂商。”单纯的轿车�
4月16日消息,据国内多家媒体报道,梅女士声称,她在一家实体店购买了一款LV包,花费了两万四千多元。然而,仅仅在背回家5个小时后,包上的一个铆钉就脱落了。她联系了店家,却被告知不能退货,只能到店里进行换货。LV客服对此做出回应,表示公司规定线下售出的产品在全新未使用状态下可进行换货,若有问题可联系店铺进行售后确认,而线上购买的产品则可以接受退货。一位律师指出,奢侈品的高价不仅仅反映了产品本身的价值,还包括品牌溢价以及高端售后服务等附加价值。如果一个产品的质量无法达到其应有的基本功能,光有品牌效应就无法保
10日,红米新品Turbo3发布会如期举行,然发布会上却发生了一则小插曲。小米方面在展示产品时,错误地标注了荣耀100Pro的参数,引起了部分网友的关注和讨论,甚至有声音呼吁小米应为此道歉三次。此次发布会上,RedmiTurbo3的售价定为1999元起,预售已经开启,并将于4月15日10点正式开售。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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