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快科技4月5日消息，针对小米SU7使用铝质线束而非铜质的疑问，小米汽车官方给出了解释。小米汽车方面指出，当前大多数汽车制造商在充电线束等部件中选择使用铝质导体，小米SU7同样遵循这一趋势。官方强调，虽然铝导体与铜导体在导电性能上有所区别，但通过调整截面积，它们可以实现相同的电流承载能力。同时，铝导体具有轻量化的优势，其重量比铜轻约30%。对于电动汽车而言，鉴于对续航里程和快速充电的关注，行业内普遍趋向采用铝替代铜，以实现更高效的能源利用和性能要求。因此，将小米汽车的做法视为偷工减料是完全没有根据的。雷军也?
“五一”劳动节前夕，阿里巴巴发布了一份《“AI”职业趋势报告》，详细解读了我国各行各业如何运用人工智能推动职业发展。报告明确指出，AI在编程、设计、乃至养猪等多个领域都展现出强大的应用价值，预示着“人人都有一个AI助理”的时代正加速到来。情绪价值的创造依赖人与人的沟通。
斯坦福大学人类中心人工智能研究所发布的2024年人工智能指数，报告揭示了人工智能在商业领域的八大趋势，涵盖了人类优势、成本、监管、投资增长、工作效率提升等方面的关键问题，为企业和决策者提供了重要的参考和启示。1.人类在许多任务上仍然优于人工智能研究表明，在高级数学问题解决、视觉常识推理和规划等复杂任务上，人工智能仍然不如人类。”美国在人工智能模型的开发方面正在超越中国和其他国家。
无论开展何种业务，数据都是竞争优势的关键所在。创新是戴尔科技的DNA核心，集团的众多AI和行业专家致力于为企业创新之路的全过程提供支持。最大带宽须使用多路径客户端驱动程序并且受到客户端网络的限制。
小红书博主“脆皮钵钵柒”在平台上分享了自己在天猫App中的新奇体验。他在购物车页面偶然发现了一个“帮讲价”的按钮，出于好奇尝试点击后，出现了客服对话页面，AI主动出击，向商家提出“￥38.3卖不卖”的砍价要求，这一行为让博主感到十分尴尬，形容自己“脚趾扣地”。如何提高AI的讲价准确性，使其更好地服务于消费者，仍是电商平台需要进一步探索的问题。
搞AI大模型，实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。
随着AI技术的不断发展和应用，工业生产等多个领域也开始逐渐开始拥抱AI，越来越多的企业希望通过利用人工智能技术实现降本增效。作为我国生活用纸头部企业，多年来维达国际也从未停止推动造纸行业进行革新随着维达国际将AI模型融入生产流程，企业在节能与质检方面上都取得了不小的进步。除了在节能与质检方面的进步，未来维达国际也将逐步将AI模型灵活融入企业生产、物流、营销等多个模块，并从标准化、数据化、过程化及风险思维等四个方面出发，努力推动整个行业向着向着更加高效、优质、可持续的方向发展。
4月18日上午，以“AIforAll，让世界充满AI”为主题的2024联想创新科技大会TechWorld在上海举行。联想与全球顶尖的AI科技领袖、专家共同探讨混合式人工智能的落地应用。这些本土化的优化措施将针对国内用户的使用习惯，提供更加便捷、智能的体验。
3月31日，以“AI无界萤未来”为主题的2024年萤石春季新品发布会在杭州举行，视频通话摄像机S10、TAMO移动看护摄像机、超级夜景室外云台H8x系列、AI三摄全自动人脸视频锁DL60FVXPRO、AI双摄全自动人脸视频锁DL50FVX、家庭助理机器人RK3等多款新品重磅发布，不仅为发布会带来诸多亮点，也为居家智能生活注入更多科技温度与人文关怀。多项新技术的突破彰显了定位于“智慧生活守�
B站CEO陈睿在第十一届中国网络视听大会上发表演讲，主题是“从视频中看年轻人”。在今天网络视频用户已经达到10.74亿的情况下，视频不仅是年轻人的娱乐方式，更成为了他们的生活方式。陈睿表示B站将继续支持优秀创作者，搭建连接创作者和观众的平台，让更多优质内容得到展示和赞赏。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
