最新很多朋友买了配置比较高的智能电视或者电视盒子，这么好的配置如果只是用来看电视确实有点可惜，然后就有人问我怎么能在电视上玩一些比较有意思的游戏，我想说的是其实你只要找对了路子，好玩的游戏多的是，电视也可以当一个巨屏的游戏机~...像小编用的是小米盒子3增强版，平时
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4月11日，以“EXPLORE•未见”为主题的2024德施曼全球新品发布会于中国澳门隆重举行。德施曼首发指纹识别硬核科技“GPTfinger”，引领智能锁行业进入GPT算法识别时代;首发更配中国门的大扭力“龙霆电机”，突破国内电机技术;首发不惧断电长续航的“D-Power”，突破电池续航想象。业内人士普遍认为，已成功领跑高端市场的德施曼，再次以三大突破性技术加速智能锁科技迭代进
快科技4月24日消息，2024年岚图春季技术沟通会上，华为推出最新的乾崑ADS 3.0智驾系统，为岚图汽车注入了新动力。据悉，乾崑ADS 3.0系统具有全新架构、安全进阶、全场景贯通和泊车跨代领先等多重优势，使得车辆能够应对各种路况，实现可见即可泊。华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志表示，华为将加速岚图的智能化进程，双方合作将为用户带来新时代的智能电动汽车。岚图与华为合作打造的全新纯电SUV车型将搭载行业领先的三电技术、智能座舱和智驾系统。另外，行业首款搭载华为智驾及智能座舱的MPV车型岚图梦想家也将于明年上半年上市。
最新的网络热潮不再是抖音上的AI绘画特效是PS2风格的AI滤镜。3月份，抖音上的博主“嶋妹妹”发布了一条视频，声称自己“被做进了拳皇游戏里”。AI滤镜作为一种易于理解和使用的AI应用，也有助于提高公众对人工智能的认知和接受度。
4月14日，在上海地铁的车厢内，两位乘客因座位问题展开了一场激烈的争执。视频记录下了这一情景，年轻男子与一位大爷因为座位分配问题发生了口角，双方互不相让，言辞激烈。这一事件再次提醒我们，在公共场合应当保持冷静和理智，避免因小事发生不必要的争执和冲突。
新仙剑电视剧《又见逍遥》中，阿奴登场，瞬间就变成了个菜鸟，登上热搜。阿奴感觉南诏实在太无聊了，于是想暗地里溜到中原去玩一下。
为抢抓通用人工智能产业发展新机遇，推动大模型技术创新应用，北京市经信局联合市科委中关村管委会、市发改委共同启动“北京市通用人工智能产业创新伙伴计划”。在7月2日举办的2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛上，北京市经信局公布了最新的伙伴名单，旷视获选“模型伙伴”。作为“伙伴计划”的模型伙伴，旷视将充分发挥自身优势，与合作伙伴携手推动大模型技术的创新和应用落地，助力北京市通用人工智能产业的发展。
近日的热搜榜单上，一条“高速堵车秒变SU7车展”的新闻引人注目。4月5日，在山东滕州的高速公路上，一段堵车时的偶遇视频引发了广大网友的热议。视频中，一辆装载着小米SU7的货车，在堵车时意外成为了众人瞩目的焦点。人们纷纷下车围观，仿佛置身于汽车展厅之中。手机摄像头齐刷刷对准这辆SU7，记录下这一不同寻常的时刻。更有趣的是，视频中的小朋友们也加入了围
今日，一段高速堵车现场秒变SU7车展的视频登上热搜。因高速堵车一辆运输小米SU7的板车成了路上最靓的仔，吸引了男女老少一大波人围观，大家纷纷拿出手机拍照，仿佛身处4S店展厅一般。之后会在4月底开启大规模的普通版和Max版交付，Pro版则会稍晚一些，预计在5月底交付。
快科技4月25日消息，今天上午，雷军有点忙，先是在2024北京车展上参加小米发布会，公布了小米SU7的最新锁单数据和后续规划等信息。北京车展发布会结束后，雷军又赶到了30多公里外的中关村国际创新中心，参加了2024中关村论坛年会全体会议。雷军在演讲中称：我特别感谢北京这片沃土，如果不是在北京，我觉得小米汽车不可能取得这样的成绩，也不可能诞生。”雷军表示�
快科技4月6日消息，近日，一段高速堵车偶遇小米SU7运输车的视频在社交平台引发热议。视频中，因高速堵车，一辆运输小米SU7的板车成了路上最靓的仔，吸引了男女老少一大波人围观，大家纷纷拿出手机拍照，仿佛身处4S店展厅一般。一位小朋友向家人介绍起小米SU7：这是小米（汽车），低配21万多”。高速堵车遇到小米SU7，雷总，大家都下车看，你用的什么魔法？”行走的免费的广告，绝了”秒变移动展厅”，有网友感慨道。4月3日，首批小米SU7创始版在北京亦庄小米汽车工厂交付，全国28城交付中心也将同步开启交付。在小米汽车工厂首批交付仪式?
Lyrebird Health通过AI技术监听、学习并生成医疗文档，帮助医生在几秒钟内轻松生成记录和文档。它可以学习医生的风格和用词，并根据需要生成各种文档。Lyrebird Health还提供数据加密和隐私保护，以及定制化的记录风格和语言。
风平 IP 智造平台是基于 AIGC 的智能化 IP 打造平台，致力于提供虚拟数字人定制、AI 短视频内容生产和数字人直播的一站式解决方案。通过结合领先的 AI 技术，平台实现了数字人的高质量生产和互动能力，为用户打造全新的数字人 IP 体验。
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硅基智能是一款数字化虚拟人与 AI 技术相结合的产品，主要应用于智能交互领域。其主要优点包括领先的 AI 技术、智能交互体验、商业化场景应用等。
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IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
PhotoMagic 是一款使用人工智能技术的图片处理工具，通过简单操作即可快速生成商业级图片。其主要优点包括快速高效、大幅降低图片处理成本，定位于帮助用户在电商等场景下快速生成吸引人的图片。
京东羚珑是一站式内容生产与管理服务平台，提供商品主图设计、广告 banner 设计、店铺首页设计等功能。其主要优点包括丰富的模板选择、免费设计服务、高效便捷的操作流程。产品定位于为商家提供设计合作伙伴服务。
Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
