《外媒：小米正与印度网贷公司Zest-Money进行融资谈判》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：
ZestMoney正在谈判筹集总计约2000万美元的新一轮融资，目前小米正与其进行着融资谈判...
这或将是小米自Krazybee（一家以学生为群体的网贷公司）后的第二笔金融科技领域内的投资，而小米之所以对其进行投资，主要意图还是推动Mi.com上的销售...
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在计算机视觉和图形学领域，材质迁移技术一直是研究的热点之一。牛津大学、StabilityAI和MITCSAIL的研究团队共同开发了一种名为ZeST的创新方法，它能够在无需任何先前训练的情况下，实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。研究团队将继续探索如何将ZeST扩展到更广泛的应用领域，并进一步提升其性能和效果。
随着短视频在社交媒体和营销领域的普及，一款名为MoneyPrinterTurbo的工具应运生，旨在帮助用户轻松制作出专业品质的短视频。项目地址：https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo这款工具的强大之处在于，用户只需输入一个主题或几个关键词，就能自动生成一分钟长的短视频。且它是开源的，这意味着开发者可以不断改进和扩展其功能，为用户带来更好的体验。
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来，苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场，并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模，未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
小微企业虽然是经济活动中重要的组成力量，但小微企业在发展中普遍存在融资难、融资贵的问题，根据艾瑞数据的统计，66%的小微企业有贷款需求，但仅有21%的企业能够获得银行的小微贷款支持，显示出供需之间的严重不平衡。这些问题不仅限制了小微企业的发展速度，更在某种程度上阻碍了整个经济的繁荣。面对这样的挑战，上海拍拍贷决定深度参与“破局”之战，积极�
马斯克旗下的人工智能公司xAI传来了振奋人心的消息，该公司即将完成一笔高达60亿美元的融资交易，标志着人工智能领域又迎来了一次重磅的资本运作。这一轮融资不仅将显著提升xAI的资金实力，更将使其估值飙升至惊人的180亿美元，展现了公司巨大的发展潜力。我们有理由相信，在不久的未来，xAI将凭借其强大的技术实力和市场竞争力，成为人工智能领域的佼佼者。
面壁智能近日完成新一轮数亿元融资，由春华创投、华为哈勃领投，北京市人工智能产业投资基金等跟投，知乎作为战略股东持续跟投支持。这次融资将用于推进优秀人才引入，加固大模型发展的底层算力与数据基础，持续引领「高效大模型」路线，推动大模型高效训练、快步应用落地。他们已与招商银行、数科网维、知乎等合作伙伴合作，将大模型与Agent技术部署落地于金融、教育、政务、智能终端等应用场景。
引言:很多人认为，只要贷款申请成功、提额放款，就算大功告成、万事亨通了。银行会有一套贷后管理标准，各位贷款人一定要知晓。后续在还款过程中，客户的任何问题都会予以答复和解决方案。
今天深夜小米连发三文要求智己道歉是以公司名义正式道歉。此事起因是智己在新车L6的发布会上各种对标小米SU7Max，但却将前后双碳化硅标注为前IGBT、后碳化硅，且被大量网友提醒却久久未能修正。需要注意的是，这次智己L6在营销方面的问题还不止于此，有网友发现其预约小程序页面描述为小米雷军邀请你体验智己汽车”，被不少人吐槽。
传音Infinix官方宣布，其Note40Pro系列将于4月12日在印度发布，并同日开放预售。本月早些时候，在全球范围内，Infinix发布了多款Note40系列手机，包括Pro5G、Pro5G、Note40Pro和Note404G等多个版本。Note40Pro系列还将运行基于Android14的XOS14操作系统，并支持屏下指纹解锁、IP53防尘防溅以及多种连接选项，如5G、Wi-Fi、蓝牙、GPS和USBType-C等。
OpenAI正式启动了在印度的招聘计划，旨在早期塑造人工智能监管政策。OpenAI已经任命一位政府关系负责人，负责领导公司在印度的公共政策事务。OpenAI的战略举措恰逢其时，将有助于该公司在这一竞争激烈的市场中站稳脚跟，为其未来在印度的发展奠定坚实基础。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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