快科技10月29日消息，我们从奇瑞新能源官方获悉，旗下全新微型电动汽车小蚂蚁于10月28日正式上市，
据悉，新款小蚂蚁上新两款车色，分别为不焦绿”和绝绝紫”，同时外观和内饰也有一定调整。
值得一提的是，经典款小蚂蚁也将同堂销售，共2款车型售价区间6.49-6.99万元。
从官方发布的图片来看，新车针对其外观与内饰都进行了一定的调整，前脸采用了最新的封闭式设计，并换上了全新的Qq专属车标，两侧雾灯区域也进行了优化，整体看上去更的时尚大方。
侧面来看，为了进一步烘托该车的运动气息，全新小蚂蚁还换装了熏黑样式的运动轮毂，而尾部的变化则不是很大，尾部的黑色装饰被取消，圆润的设计线条及装饰件与车头呼应。
进入车内，新车内饰进行了全新的优化，整体更现代简洁，除了方向盘、仪表盘以及中控屏三大件”外，我们几乎看不到其它的设计元素。
动力方面，251km与301km续航的车型将搭载上限功率为41马力的后置单电机，最大扭矩95牛米。
详细来看，251公里续航的车型将配备25.05kWh的磷酸铁锂电池组；301公里续航的车型将有28.86kWh的三元锂电池组与29.23kWh的磷酸铁锂电池组可选。
而408km续航的高配车型则搭载了一个上限功率为75马力的后置单电机，最大扭矩为150牛米。匹配40.3kWh的三元锂电池组，其续航里程为408公里。
作为微型纯电动车的老选手，全新的小蚂蚁不仅具备了微型电动车短小灵活的造型，还具备了更长的续航里程。
新车上市后，将于宏光MINI EV、甚至是比亚迪海鸥、五菱缤果展开竞争，此次新款上市更是增更多年轻化设计元素，其产品力也得到了进一步的提升。
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今日多部门联合发布关于调整减免车辆购置税新能源汽车产品技术方面的要求的公告。2024年1月1日起，申请进入《减免车辆购置税的新能源汽车车型目录》的车型，需符合新能源汽车产品技术方面的要求。对于五菱汽车来说，明年新规实施之后，是舍弃购置税减免的福利是车型增配达标新规技术方面的要求，五菱汽车需要做出权衡取舍。
奇瑞新能源官宣:2023年12月29日零时起，旗下的QQ冰淇淋、小蚂蚁两款车型将正式官降。QQ冰淇淋共有4款配置车型享受调价福利，调整幅度均为6千元整。251km与301km续航的车型将搭载上限功率为41马力的后置单电机，最大扭矩95牛米。
小鹏汽车官方宣布，其首款纯电MPV车型X9将于2024年1月1日正式上市。该车已开启预售，预售价38.8万元起。车辆搭载84.5kWh或101.5kWh电池组，CLTC纯电续航能力分别为610km、640km和702km。
Gemini是谷歌推出的新一代大模型，它与GPT-4相比具备更强的原生多模态能力。Gemini1.0是Gemini系列中的第一个模型，包括Ultra、Pro和Nano三个版本。Gemini的发布将推动大型语言模型的发展，并为未来的AI应用带来更多可能性。
谷歌Gemini发布后，虽然引起了广泛关注，但却受到了一些质疑。Gemini在一些测试中表现超越了GPT-4，尤其在使用思维链提示技巧和多次尝试的标准下。未来GeminiPro和GeminiUltra的实际应用表现将成为关注焦点。
东风汽车旗下的全新车型纳米01将在1月7日上市。该车已经开启了预售，其预售价格为7.98-10.98万元。纳米01上市后，将再次提升微型电动车的入门门槛，该车上市后，将于比亚迪海豚、五菱缤果等车型展开竞争。
谷歌GeminiAI是一款由谷歌人工智能部门开发的大型语言模型。它是在一个包含文本、代码、音频、图像和视频的庞大数据集上训练的。以上就是GoogleGemini的全部介绍了，感兴趣的小伙伴点击上方链接前往体验。
《Gemini》是由谷歌DeepMind推出的新一代AI系统。它可以有效的进行多模态推理，支持文本、图像、视频、音频和代码之间的无缝交互。以上就是《Gemini》的全部介绍了，感兴趣的小伙伴点击上方链接前往体验！
岚图梦想家EV新车型正式上线款长续航尊贵版车型，官方指导价格为36.99万元。该车型现已在官网及官方App同步更新，用户可线上下单进行购买。
Gemini不单单是一个人工智能模型，它代表了多模态模型的崭新时代。Gemini具有独特的能力，不仅仅可以理解文本能够无缝地处理图像、视频和音频。Gemini的发布将推动大型语言模型的发展，为未来的AI应用开辟更多可能性。
DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。
Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户都能够基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。
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该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。
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ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
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3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估根据结果得出，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。
