杏彩体育热失效安全标准，也远超行业平均水平，即使水冷系统不工作，也能做到55℃高温下，无明火、无热蔓延。

　　据悉，子弹带来的破坏力，要远超灼烧和针刺。子弹一旦高速进入电池包，后者很可能就会因正负极短路立马热失控，温度快速飙升，进而引发整个电池包起火。

　　从测试来看，第一枪声响起，步并未打透电池包的底护板。枪声再次响起，钢板依然纹丝不动。再来一枪，三发子弹接连吃瘪，电池包就连冒烟起火的机会都不给。

　　据了解，这一切都归功于小米汽车电池上中下总共14层的硬核物理防护，就像给电芯套上一个金钟罩。光底部就有8层防护，连子弹都打不穿。

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　　一则关于小米汽车SU7电池包的视频在网络上热传。视频中展示了该电池包在步射击下的表现，引发了广泛讨论。即使在水冷系统工作、55℃高温的极端条件下，该电池包依然能够保持无明火、无热蔓延的稳定状态。

　　在今日下午的技术发布会上，小米的自研800V碳化硅高压平台正式登场。小米的800V碳化硅高压平台拥有真正的高压，其最高电压达到871V。在更为实际的应用场景中，使用132kWh的电量，CLTC工况续航也能超过1000km。

　　小米汽车在技术发布会上宣布与宁德时代合作研发的小米800V电池包，备受关注。雷军在介绍中表示，这款电池包经过全球最严苛的电池安全测试，包括1050+项安全测试验证，是国家标准测试项目数的20倍。为确保安全性能，小米800V电池包采用了双大面主动冷却技术，拥有7.8平方米的最大冷却面积，并在电芯侧面填充气凝胶隔热材料。除此之外，为防范各种潜在风险杏彩体育，电池包具

　　快科技12月25日消息，今天是小米宣布造车的第1000天，在这个特别的时间，小米宣布将于12月28日举行小米汽车技术发布会。据了解，此次发布会只发技术，不发产品，也就是说发布会只会公布小米汽车相关技术，汽车发布要等明年了。在小米汽车技术发布会官宣后，小米集团创始人、董事长、CEO雷军微博发文谈到了小米汽车。雷军表示，智能电动汽车的发展趋势，就是汽车工

　　小米在今天的汽车技术发布会上正式推出了其最新的800V电池包。雷军在发布会上介绍，电池包是纯电动汽车的基石，是整车成本的40%-50%，对车辆的续航、安全和操控性能都有着重要的影响。小米的800V电池包在电池效率、续航里程和安全性方面都取得了显著的进展，为小米汽车未来的发展奠定了坚实的基础。

　　小米汽车技术发布会于今日下午举办，会上，雷军正式发布了小米800V电池包。电池包是纯电车的基石，是核心部件，成本占到整车的40%-50%，并且影响着车辆的续航、安全、操控。小米还行业首创了电芯倒置技术”杏彩体育，可保证电芯在极端热失控情况下，快速向下释放热源，最大程度保证乘员舱安全。

　　快科技12月21日消息，据小米公司发言人官微消息，今年12月17日，媒体ZAKER”员工包某某、小白买车”员工关某某，在签署《保密承诺书》、明知保密义务与相应罚则的情况下，未经许可有意泄露保密拍摄的小米汽车内容。随后涉事媒体作出回应，称已经辞退涉事员工，并向小米公司致歉。该泄密事件发生后，吉利集团杨学良通过个人微博表示，接下来我们的违约金是1000万元起步。律师指出，保密承诺书实际上是合同的一种，具有法律效力，保密协议要求协议双方严格遵守用人单位保密制度，不得泄露单位商业秘密或者技术秘密，不得使用该商业秘密或者?

　　在今天举行的小米汽车技术发布会上，雷军正式公布小米汽车莫德纳平台结构，该平台由小米全自研。小米汽车摩德纳平台架构设计目标是要做100项第一、唯一、最”，偶尔有一两项被友商截胡也没关系。关于汽车核心技术，我们态度非常坚决，无论多大代价，无论多长时间，一定要卷”到行业最好”。

　　小米汽车的目标是在未来15到20年内成为全球前五的汽车制造商，这一宏伟目标在小米汽车技术发布会上由公司创始人雷军正式宣布。小米将为中国汽车工业的全面崛起努力奋斗。随着科技公司的涉足，未来汽车市场的竞争将更加激烈小米则希望通过其独特的理念和技术实力，成为全球汽车制造的领军者之一。

　　小米汽车技术发布会将于12月28日下午2点举行，小米CEO雷军在今日对网友最关心的一些问题进行了解答。小米SU7正在试产爬坡阶段，正式上市还需要几个月时间，关于定价没有最终决定。这个目标他已经不折不扣地完成了，并且表示这些天来，他已经开了超过150辆车。

　　NICE是一家领先的客户体验（CX）AI平台，提供完整的解决方案，包括智能客户自助服务、工作人员管理、AI驱动的实时指导和培训工具、CX分析等。它能够帮助企业构建持久关系，提供出色的客户体验，提高效率和转化率，并降低成本。

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　　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,特别适用于野外场景。

　　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。用户可以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。

　　Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

　　Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户可以使用直观的在线平台免费增强求职申请。

　　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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　　vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

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　　ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在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。

　　Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

　　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。