《华为断腕荣耀，弃车保帅旨在狙击小米》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：消息称华为与徕卡的合作关系即将结束 小米、荣耀与夏普可能是候补根据内部消息，华为与徕卡的合作关系即将结束，P50系列将是该公司最后一款带有徕卡品牌的手机。这些信
（举报）
华为断腕荣耀，弃车保帅旨在狙击小米
- 相关推荐
- 大家在看
-
【腾讯云】11.11云上盛惠！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
广告 -
李楠评价华为没必要自己造车：跟小米等不同 真掌握新能源车核心技术
快科技4月5日消息，针对华为进军汽车行业的议题，魅族前高管李楠发表了自己的看法。他指出，华为进入汽车领域的模式与像小米这样的汽车制造商截然不同，因为华为已经掌握了该行业的核心技术。 年报显示，华为智能汽车解决方案业务2023年实现销售收入47亿元，同比增长128.1%。当年手机SOC，我们只能依靠MTK或者高通。展讯苟延残喘到今天，也就是靠手表续命。而今�
-
赵明：荣耀继承了华为最优秀的部分
近日荣耀CEO在接受采访时表示，荣耀团队脱胎于华为，继承了华为最优秀的那一部分。2020年的时候荣耀从华为独立了出来，市场份额在最低的时候掉到了仅剩3%，赵明表示，当荣耀出来的时候，我们面临一些选择。”根据市场调研机构IDC最新数据，荣耀在2024年第一季度，占据了中国智能手机市场17.1%的份额位居第一，超越了华为、OPPO、苹果、vivo等一系列竞争对手。
-
小米SU7已支持代客泊车 但无法让车自己开到跟前
小米SU7已经具备代客泊车功能，可以在停车场让车自己开到跟前吗？对于这个问题，小米汽车官方回应称：不支持。到达目标车位后，如果被占用，SU7也能自主选择旁边空余车位，并且泊入速度非常快，适合新手司机或者不想自己停车的用户。
-
如何为小米SU7穿上完美车衣 官方提醒来了
快科技4月17日消息，为了保护座驾的完好无损，许多车主在购买新车后会立即进行车辆保护膜（俗称车衣”）的施工。小米汽车在此特别提醒车主，在为小米SU7车型施加车身保护膜时，应注意以下要点：在施工过程中，使用清洁剂是不可避免的。但在处理车辆外部灯具时，必须避免使用含有酸性、碱性或活性剂成分的清洗剂，以防止这些化学品对灯具表面造成腐蚀，进而引发如裂痕等外观损害。此外，应避免对车灯进行高温烘烤或其他非常规操作，这可能导致灯具损坏。据小米汽车介绍，小米SU7的车身涂装工艺包括8个涂层，分别是镀锌层、薄膜层、电泳层、
-
小米回应SU7车漆测试厚度不一致：数据存在一定偏差
小米汽车针对近期有人测试发现小米SU7漆膜厚度不一致的问题发表了官方回应。小米汽车方面表示，根据用户自行测量漆面厚度的视频，他们推测所测数据可能存在偏差，并不排除其他潜在影响因素的可能性。小米汽车工厂还配备了自主研发的中涂层打磨机器人，使用800目砂纸可精确打磨掉3-5微米的漆层，进一步提升了漆面的平整度，确保车辆漆膜厚度严格控制在100到140微米之间。
-
小米SU7有多智能：乘客无需下载APP 直接用自己的小米手机控车
小米SU7不仅小米手机车主用的爽，就连使用小米手机的乘客也能便捷控车。官方科普道：如果乘客用的是搭载小米HyperOS系统的手机，可以先连接车机热点。该功能还提供了一种娱乐共享的可能性：当乘客的手机连接至车载热点后，他们可以将自己手机上的音乐或视频投放到车载系统上，与车内其他乘客一同分享多媒体内容。
-
小米SU7交车提速：有车主订单提前了一个月
近日有小米SU7大定车主惊喜的发现：预计交车时间提前了！订单截图显示，此前预计是23-26周交付现在变成了19-22周交付，足足提前了一个月。小米汽车APP最新显示，小米SU7Max自订单锁定之日起预计仍需要27至30周才能完成交付。
-
日本繁华街区举办死亡主题活动：旨在让人积极面对生活
在日本繁华的涩谷商业街区，一项特殊的死亡主题活动引起了广泛关注。活动为期六天，让参与者有机会躺进铺满鲜花的棺材中，盖上盖子，在完全黑暗的环境中体验三分钟的“死亡”之旅。这一系列措施和理念的推行，旨在帮助人们在面对生命终结时，能够更加积极地规划自己的生活，活出自己的价值，让生命的每一刻都充满意义。
-
荣耀回应小米道歉：道歉三次就不必了
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。
-
小米SU7订单多得不得了！雷军：同事加班加点尽快将车交付
今晚，小米汽车CEO雷军继续更新抖音视频，他在最新的视频中解答了小米汽车工厂员工数量。包含工程师在内，工厂员工数量不到1300人，这么少的人是因为工厂的自动化程度特别高，核心工艺100%都是自动化生产，正是因为有这样的自动化程度，我们的生产效率特别高。有网友评论表示，这格局也太大了帮友商加销量。
-
CopilotKit.ai:快速集成生产就绪的AI助手，提升产品智能。
CopilotKit是一个旨在简化AI助手集成过程的开源工具。它允许开发者快速创建能够理解上下文、执行动作并从任何数据源获取知识的智能助手。产品的主要优点包括提高生产效率、增强用户参与度，以及通过自动化和智能化提升用户体验。CopilotKit的背景是响应市场对高效、智能工具的需求，定位于帮助开发者快速实现AI技术的商业化应用。
-
Prometheus-Eval:用于评估其他语言模型的开源工具集
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
-
OpenAI Assistants API Quickstart:使用OpenAI Assistants API和Next.js快速搭建聊天机器人应用
OpenAI Assistants API quickstart with Next.js 是一个使用OpenAI的Assistants API和Next.js框架快速搭建聊天机器人的模板项目。它支持流式传输、代码解释器和文件搜索等高级功能，旨在展示如何在Next.js应用中集成OpenAI的强大能力。
-
phi3-Chinese:致力于收录开源社区的phi3训练变体版本，整理训练、推理、部署教程。
phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库，专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接，还包含了训练、推理、部署的相关教程，旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。
-
Secret Llama:一个完全私密的聊天机器人，运行在您的浏览器中，保护您的对话数据安全。
Secret Llama 是一个免费且完全私密的聊天机器人，与ChatGPT不同，它完全在您的浏览器内运行，意味着您的对话数据不会离开您的电脑。首次加载可能需要一些时间，因为模型需要完全下载到您的电脑上，但之后可以断开WiFi工作。支持Chrome和Edge浏览器，需要GPU，不推荐在移动设备上使用。
-
StoryDiffusion: 能够通过生成一致的图像和视频来创造魔法故事。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。
-
AWPortrait:一款专注于提升AI生成肖像照片真实感的模型。
AWPortrait是一款专注于AI生成肖像照片的模型，致力于通过技术提升照片的真实感。它通过不断优化训练，使得生成的人物肖像更加逼真，加入了东方元素，如旗袍和汉服，增强了室内外效果，优化了面部特写的变形问题，并允许调整人物年龄。AWPortrait适用于个人和商业用途，但需遵守相应的使用协议。
-
ollama-reply:一款开源的浏览器扩展，利用AI生成吸引人的社交媒体回复，促进社交增长。
ollama-reply是一个开源的浏览器扩展，它利用Ollama Llama3模型的强大功能来生成吸引人的社交媒体回复，旨在促进用户的社交增长。这个工具被设计为MagicReply的免费和开源替代品。它不仅免费使用，而且高度可定制，可以适应任何Ollama模型，并根据用户的需求调整回复内容。
-
Reor:一款私人且离线的AI个人知识管理桌面应用
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用，它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储，支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是，思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，也支持连接到OpenAI或兼容的API，如Oobabooga。
-
spRAG:为密集非结构化数据提供挑战性查询的RAG框架
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，特别擅长处理复杂的文本查询，例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上，如FinanceBench基准测试中，准确率显著高于传统的RAG基线模型。
-
Prettygraph:一个实验性的UI，用于将文本转换为知识图谱。
prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。
-
WildChat:一个由真实世界用户与ChatGPT交互构成的语料库。
WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库，特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2，创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人，能够预测用户提示和助手回应。
-
Frame:AI眼镜，赋予你视觉分析与实时翻译的超能力
Frame是Brilliant Labs推出的一款AI眼镜，它通过集成的AI技术，为用户提供实时的视觉分析和翻译功能。这款眼镜结合了OpenAI和Whisper技术，允许用户通过视觉和听觉来搜索和理解他们所看到和听到的内容。Frame的主要优点在于它的开放源代码特性，鼓励开发者、艺术家和黑客探索和创造新的功能，推动产品的创新和个性化。此外，它还包括了Mister Power功能，确保全天候的电池续航。
-
Omniplex:开源的多功能AI平台，专注于提升用户体验和生产力。
Omniplex是一个开源的AI平台，它致力于通过建立核心功能和基本特性来提升用户体验。该平台正在积极开发中，专注于实现最佳实践、优化代码库，并引入新特性。Omniplex使用TypeScript作为编程语言，React作为前端框架，Next.js作为Web框架，并结合了Firebase、Vercel AI SDK等技术栈。
-
Remini App:Remini，一款AI照片和视频增强器，将低质量视觉内容提升至高清水平。
Remini利用先进的AI技术，为用户的照片和视频提供高质量的增强服务。它不仅能够修复老照片，提高肖像的清晰度，还能通过AI生成新的照片，满足不同行业的专业内容创建需求。产品以其快速、易用和惊人的效果受到全球数百万用户的喜爱。
-
Hairpaca AI :发型生成器 找到适合您的完美造型。
Hairpaca AI 发型生成器通过提供超逼真的虚拟试戴照片，帮助您找到完美的发型，无需实际剪发。通过 Hairpaca，您可以选择超过 50 种流行发型，从长发、短发、卷发、直发、可爱风格到性感风格，找到适合您的风格。Hairpaca 支持上传任何发型照片，如果我们提供的样式选项不符合您的期望，您可以自己上传发型照片到您的个人发型库中。使用 Hairpaca，您可以在大约 5 秒钟内获得虚拟试戴的效果，而不需要长时间等待。不仅如此，Hairpaca 提供的超过 50 种发型的试戴仅需 9.9 美元，让您以更低的成本尝试不同的造型。
-
Story Diffusion:一键生成和你模样一致的漫画故事书
Story Diffusion 是一款利用人工智能生成连贯故事和相关视频的工具。用户可以轻松创建独特而有趣的故事和漫画艺术，无需艺术或编码技能。
-
Project Neo:使用，快速制作插图，为2D设计注入3D魔力。
Project Neo是Adobe推出的一款插件，它通过与Adobe Photoshop和Illustrator熟悉的控制和命令的简单操作，让你在几分钟内而不是几小时内，就能制作出出色的图标、生动的绘图和独特的三维形状。它为设计师提供了更多的颜色、中间调和阴影控制能力，通过增加深度和几何形状来增强设计。Project Neo与Creative Cloud无缝集成，增强了你的创意工具箱，让你能够轻松地导出完美的SVG和像素完美的图像，为你的2D设计增添活力。
-
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter:Llama-3 70B模型的LoRA适配器，扩展上下文长度至超过524K。
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器，由Gradient AI Team开发，旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K，从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术，包括NTK-aware插值和RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。
-
A Hierarchical 3D Gaussian Representation for Real-Time Rendering of Very Large Datasets:一种用于实时渲染大型数据集的分层3D高斯表示方法
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。