站长之家(ChinaZ.com) 12月25日 消息:大疆无疑是无人机领域的佼佼者，让人有些意外的是这家无人机公司日前申请了一项名为“Vehicle”的“无人车”专利，看起来有点像缩小版的火星漫游车。
根据专利图片显示，该车有着四个十分牢固360 度旋转车轮以及稳定设备的摄像头。该摄像头方还配备了弹簧和气动装置的保护设备，以避免受到冲击有效的保护镜头。
据分析，这种“相机车”可以在相对崎岖的地形上平稳运行，捕捉无人机无法捕捉到的相当酷的地面镜头，因此大疆将其转化为产品是有意义的。
需要注意的是，这样的专利虽然看起来很有趣，但并不意味着最终一定会生产出这样的产品。
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快科技3月29日消息，小米昨晚刚刚发布了第一辆车SU7，现在第二款车的消息就来了。据国内媒体报道，小米可能会在今年年底发布SUV车型。此前小米在官方发布的答网友100问”中其实提到了第一辆车为什么选择了轿车，而不是SUV。小米成汽车是工业之王”，而轿车是每个时代 时代精神”典型代表，是每个时代 时代精英”第一选择。从产品定义之初，SU7就是既要高性能、又要生态科技，还要智能空间体验，只有一辆这样杰出的轿车，才有机会，把这三者都做出极致的表现。所以首款车定位成C级高性能生态科技轿车，定位成时代精英的第一选择，科技与人?
浙江杭州沈塘桥路19弄，停放着一辆僵尸车”，停放时间已达7年之久。现场照片显示，这辆僵尸车是一辆雷诺科雷傲，车龄预计有13、4年，当年指导起售价高达22万元。如果一直联系不上车主的话，交管部门可能会对其强制报废拆解，并办理相关手续注销该车登记信息。
知名汽车博主YYP颜宇鹏”今日分享了新能源汽车的一个优点：使用空调时无需启动发动机。新能源汽车不仅对驾驶者有益，对周围环境也更为友好。在公共停车场别人启动发动机，你凭什么去敲别人的窗户，你一群人在那里聊天，别人是不是应该来敲你的头？
快科技4月18日消息，360董事长周鸿祎今日发布视频称，要卖掉陪伴9年的迈巴赫S600，换成国产智联网新能源汽车，体验新一代车的感觉。他还在视频中表示，国内做车的友商们谁愿意借这个机会，为他提供一辆体验用车，每天上下班用，自己也来者不拒。而在今日晚间，小鹏汽车官方喊话周鸿祎，称车已送到您公司楼下。小鹏贴出的照片显示，连夜送到360楼下的车辆是小鹏X9MPV�
近日，周鸿祎要卖掉迈巴赫600，换购国产智联网新能源汽车的话题，引起网友和行业关注热议。看到这泼天的流量”，国内各个车厂也坐不住了，纷纷在周鸿祎微博下方留言，要求送车。网友实拍显示，目前360公司楼下，已经停满了各品牌的新能源汽车，简直能办一个车展了。
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3日消息，据国内媒体报道称，随着小米SU7的进入，国内汽车市场的竞争变得更加激烈。小米汽车的出现引起了广泛关注，但也给传统的4S店经销商带来了价格战”的挑战。一位某品牌4S店销售透露，五年前，每月销量至少达到300辆，而如今，他们每月销量很难超过100辆，甚至有时一整天都无成交。在供需不平衡的情况下，价格战”不断，经销商的利润严重受损。卖车已不再是盈利，而是依赖厂家的返点补贴维持生意。”另一位自主品牌4S店销售透露，最近一年多来，店铺的销售利润几乎完全依赖厂家的返点。根据目前大多数主机厂的商业政策，经?
在江西赣州发生了一起令人震惊的事件。一位挂车司机在检查车辆时意外发现，一名男孩竟然藏在车底，已经随车从广东“搭乘”了3个多小时的“顺风车”。对于司机来说，在启动车辆前进行必要的检查，也是保障行车安全的重要一环。
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。
为助力碳达峰与碳中和目标的实现，具备能源供给侧零排放、无污染，能源消费侧“即加即走”优势的新能源氢燃料电池汽车，逐渐成为交通领域绿色转型的发力点。2024政府工作报告中，不仅多次提到新能源汽车，更首 次将氢能作为一个新兴产业，明确为产业未来的重点发展方向。近年来，多地相继推出新能源汽车相关扶持政策与落地补贴，特别是在将汽车定为首位产业的安
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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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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