《奇虎网改版大变脸 周鸿祎进军问答领域》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：
据chinaz网友披露奇虎网全新改版，原先聚合新闻模式被百度知道或问问的模式替代，“有问题，问奇虎！”还拟定了一个形象的代言人“奇虎小Q”回答你问的问题...
从360独立运营到奇虎改版不到两天的时间，可见周鸿祎的速度之快，进军问答市场和搜索及其迫切...
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360公司创始人周鸿祎就呼吁，“如果有可能，我认为企业家都要去当网红”。他也是这么做的打算再红一把。当网红不仅是CEO的选择，也是市场的呼唤，希望未来还会有更多网红CEO站到台前，以新的姿态，引领年轻一代参与商业世界的竞争。
在中国互联网三十周年座谈会上，周鸿祎与老友马化腾相聚，马化腾称赞周鸿祎是一位出色的网红，他的短视频制作得相当不错。周鸿祎曾表示，创业者和企业家都应该学会成为网红，因为如今人们的注意力已经被短视频和直播所吸引，如果企业没有网红代言，产品很难被大众所了解。阿维塔CEO、吉利副总裁杨学良、Hyper昊铂、东风纳米高管等都纷纷推荐自家的汽车给周鸿祎。
快科技4月20日消息，微博话题周鸿祎主动跟雷军要车”迅速冲上了热搜榜。在互联网30周年座谈会上，360集团的周鸿祎遇到了小米创始人雷军。周鸿祎问雷军：雷总，小米SU7这么受欢迎，能不能送我一辆来体验一下呢？”雷军回应道，他认真研究了周鸿祎的车辆需求，考虑到周鸿祎通常不亲自驾驶而是坐在后座，小米SU7更适合追求驾驶乐趣的用户，他表示等小米推出SUV时再给周鸿祎推荐。此前，周鸿祎在社交平台上透露，他做了一个艰难的决定，准备将陪伴他9年的迈巴赫卖掉，换成国产的新能源智能网联车。得知这一消息后，多家车企纷纷表示愿意给周鸿
快科技4月23日消息，昨天晚上哪吒汽车正式发布哪吒L，共有四款增程版本，官方指导售价区间为12.99万元15.99万元。在发布会上周鸿祎也发表了演讲，并对哪吒汽车CEO张勇的演讲进行了评价。周鸿祎表示，他是第一次听张勇讲产品，竟然不知不觉津津有味听完了，以他对张勇的了解，张勇今天真是超水平发挥了。不过周鸿祎同时还给张勇提出建议，多想一下要是雷军讲这个产品
周鸿祎发文称，并不是针对李厂长，自己一直是开源的信徒。周鸿祎辟谣称，自己说开源好，是13号在哈佛讲的，李彦宏说闭源好，是16号在北京讲的。安卓和iOS，Linux和Windows都是一个开源一个闭源，也都活得很好。
今天，360公司创始人周鸿祎分享了他对小米进军汽车行业的看法。小米应该积极造车，一旦成功，小米手机也将打一个翻身仗。小米进军汽车市场意味着对其他手机品牌进行降维打击。
快科技4月21日消息，日前，周鸿祎发微博分享了参加中国互联网三十周年座谈会细节。会议期间，雷军问，360楼下来送车的是不是都排队了，有没有眼花缭乱？周鸿祎表示，都是车圈友商和老朋友支持，大家都在向小米学习营销。我问雷总小米SU7这么火，是不是也送我一部体验一下？雷总表示他仔细研究了我的选车标准，我不会开车只坐后座，小米SU7是给追求驾驶乐趣的用户设计的，不适合我，等小米做SUV版时再给我推荐。”有网友表示：划重点，雷总要造SUV”。此前，雷军和长城汽车董事长魏建军直播连线交流时表示，SUV保密，但明确不做不做越野车?
快科技4月21日消息，还还记得你第一次上网聊天时的兴奋吗？还记得你第一个网友吗？还记得自己第一个网名”吗？日前，中国接入国际互联网迎来30周年纪念日，多位互联网大佬齐聚中国互联网30周年发展座谈会”。据中国互联网协会公众号，4月20日是中国全功能接入国际互联网30周年的日子，该协会在北京召开了中国互联网30周年发展座谈会”。据了解，腾讯CEO马化腾、小米CEO雷军、搜狐CEO张朝阳、360创始人周鸿祎等互联网企业负责人参加本次座谈会。值得一提的是，周鸿祎在微博晒出了会议现场照片，照片中马化腾与周鸿祎微笑握手，马化腾还夸周
快科技4月26日消息，在北京车展上，周鸿祎建议理想创始人李想将MEGA改成四座版。周鸿祎表示：你要是有一个四座版，我觉得你那个车（理想MEGA）的空间会非常舒服；极氪009（光辉）就加了个隔板，你说光辉卖80万多，到底最后贵在哪？还是贵在这个定位和商务（属性）上。”对此，李想回应称，从专业的角度而言，我并不推荐四座版，因为四座版坐在了轴后。你可以试一试，所有的四座版车都特别颠，后座乘客其实舒适性是非常差的，只是它空间大，因为他坐在了后轮的靠后的位置，所以整个舒适性其实是非常糟糕的。”而在之前，周鸿祎公布了自己的
周鸿祎定于4月28日18点，在抖音和懂车帝平台开启直播，他计划拍卖自己的一辆二手迈巴赫。这次拍卖不仅仅是一场简单的车辆交易，它承载着周鸿祎更深远的用意——他希望通过此举，倡导更多使用进口豪华车的企业家转向国产新能源车与智能网联车。周鸿祎的慷慨和热情，无疑将吸引众多网友的关注和参与，共同见证这一意义非凡的时刻。
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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