快科技4月13日消息，知名博主韩路”分享了他的一次有趣经历。他在为 小米SU7办理ETC时，被一群 马来西亚游客围观。
令他惊讶的是，这些 外国游客不仅都听说过小米SU7，还对其 加速性能、提车时间、 续航里程和价格表现出浓厚的兴趣。
当得知小米SU7的动力达到673马力时，这群马来西亚游客都感到震惊。
他们普遍认为小米SU7的价格，折合20万出头的马币，非常实惠。
他们还询问了小米SU7何时会推出右舵版，显然，他们对于在自己的国家购买小米SU7充满了期待。
韩路还提到，这些马来西亚游客对中国的繁华和电动车的普及表示惊叹和羡慕。
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12-20
今晨，小米公司创始人雷军开启了一场持续3.5小时的直播活动。在这次直播中，小米SU7Pro车型正式对外展示，并且雷军亲自驾驶该车从上海世纪大道出发，前往杭州梦马小镇举行了交车仪式。雷军还分享了下午访问大悦城体验中心时拍摄的团队合照。
快科技6月5日消息，近日，一位博主对其小米SU7车辆进行了独特的改装，将灯带贴满了整个车身。根据博主分享的照片，可以看出这辆车几乎每个部位都被灯带覆盖，包括车侧、前后保险杠、引擎盖、A柱等位置。这些灯带的安装使得车辆显得格外引人注目。现在全车点亮的效果也被曝光了，这些灯带能够模拟动态屏幕效果，使得整个车身被欢快的灯光律动所包裹，营造出非常�
日前，华为消费者业务CEO余承东接受了媒体的采访，期间他不仅对小米SU7的上市表示了祝贺对智界S7的优势进行了阐述。余承东认为，小米SU7在外观设计上具有优势，但他同时指出华为智选车的智界S7在智能化、空间舒适度以及续航能力上更为出色。华为还计划与江淮汽车合作，推出百万级超高端产品，目标是超越迈巴赫、劳斯莱斯等传统豪华品牌。
今天早上8:30，雷军开启了一场超过3小时的连续直播，驾驶小米SU7Pro从上海世纪大道附近开往杭州。在杭州交付中心，雷军亲自为5位车主交付了SU7。竞争太激烈，如果你不能在全网引起关注，让公众了解到品质、特点，那么基本上，再好的产品、再好的价格，也未必能取得成功。
快科技6月11日消息，前F1世界冠军尼克罗斯伯格最近试驾了小米SU7以及其它中国电动车后，发出灵魂拷问：德国车企能不能跟得上中国？罗斯伯格指出，他前段时间在上海待了一段时间，试驾了几款在中国引起轰动的电动汽车，这些车的质量和技术进步给他留下了超级深刻的印象。其中，他感触最深的是，这些车辆的续航能力有了显著提升，一些车型充一次电最多可行驶830公里
小米官方预告，小米SU7OTA1.2.06月6日开启推送，本次更新新增小米智能驾驶，城市NOA覆盖十城。满足智能驾驶安全里程条件的用户，可在北京、上海、广州、深圳、杭州、武汉、成都、西安、南京、苏州十城核心区域的主要道路使用城市领航辅助驾驶功能。雷军表示：小米智能驾驶目标是2024年进入行业第一阵营。
日前，小米汽车更新了最新一期的小米汽车答网友问。再本期解答中，回答了广大网友重点关心的SU7Pro后备厢是否支持电动位置记忆、SU7Pro选装电动尾翼后，第三个和第四个物理按键分别是什么功能、购买小米SU7Pro可以享用2024汽车以旧换新补贴吗等问题。小米SU7全系车型皆支持机械库位泊车，此功能后续将通过OTA的方式进行推送。
正如小鹏汽车何小鹏所言，新能源汽车的下半场无疑是智能化，作为汽车圈儿的新人，小米在这方面表现如何？日前雷军在直播时回应了此前传言小米智驾方案采用第三方公司的传言，他强调：我们自打一开始就立下目标，小米所有的智能驾驶要自己研发！小米汽车还表示，小米SU7Pro一经交付就在第一时间获得全系最强的智能驾驶能力。
快科技5月21日消息，近日，余承东接受采访时表示，相较于同价格段竞争对手来说，智界S7遥遥领先。当被问及小米SU7和智界S7谁更值得入手时，余承东直言，当然是后者，因为智能驾驶无人能敌。谈及最近热议的雷军推荐网友购买智界S7”时，余承东直言感谢雷军推荐，祝贺小米汽车取得成功。采访中余承东对智界S7充满信心，表示智界S7在大空间和智能化方面具备领先优势。�
今日下午，小米集团发布了一季度财报。对于小米汽车的月度交付情况，小米集团表示，我们的目标是，2024年6月，XiaomiSU7系列单月新车交付量超过10，000辆。小米汽车表示，小米SU7的火爆程度确实远超预期，原计划的全年产量已经全部售罄，但经过紧张的产能提拉，小米已将今年的交付目标上调至10万辆。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用，通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯，并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具，使阅读变得习惯性和上瘾。此外，BookSlice还提供AI问答功能，帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法，在不降低性能的情况下，实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式，能够显著减少时间消耗，提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显著减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目，旨在对音色进行稳定性评分和音色打标，帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源，支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行，使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调，实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下，使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型，它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs)，这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格，显著提高了存储、渲染和模拟效率，同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式，以图文、动画、视频、语音等多样化内容，使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识，还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术，适合各种背景的学习者，旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎，它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息，提供直接、精准的答案，并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
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