必一体育app下载:雷军晒小米14全系配色：小米汽车SU7同款定制色抢
快科技1月5日消息，去年10月，小米14系列发布，售价3999元起，作为小米全新高端旗舰，该系列在首销期销量就已突破百万台，相当受欢迎。
日前，小米CEO雷军在微博晒出小米14全系配色，配色共6款，除岩石青、雪山粉、白色、黑色四款配色外，还有两款限量定制色，分别是海湾蓝和橄榄绿。
价格上，限量定制色与此前保持一致，提供16GB 1TB存储组合，小米14售价4999元，小米14 Pro售价5999元。
值得一提的是，雪山粉配色为小米14独享配色，采用科技纳米皮材质，在触感柔软细腻的同时，还能抗紫外线老化和抗雨水，沾染污渍也很容易擦除，且不容易破损。
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在今日的小米新品发布会上，雷军为我们带来了小米14系列的限量定制色。此次小米14系列采用了与小米汽车SU7同宗同源的海湾蓝和橄榄绿配色，展现出小米对于时尚与科技的完美结合。除了手机之外，小米还推出了一款限量定制色的小米WatchS3手表，同样采用了海湾蓝和橄榄绿配色，售价为1099元。
雷军称:小米全新战略人车家全生态”，小米汽车就是其中最重要的一环。小米首车SU7硬件配置不俗，使用了20英寸车轮，铝合金轮毂，同时还配备Brembo刹车卡钳，明非常吸睛，预计会有不俗的制动能力。这台车还使用了无框外后视镜车门把手虽然与门板保持纯平，但并未完全隐藏，北方用户也不用担心冬天被冻上的烦恼。
今日，雷军发微博晒出了小米汽车SU7的前备箱空间。这也是该车前备箱首次公开曝光。还没有最终决定，不过确实有点贵，但做的是有理由的贵”，在体验上会超过大家预期。
小米汽车将于12月28日召开首场发布会，虽说本次发布会以技术为主，但首款车型也有望正式亮相。从工信部公示的信息大家已经知道，小米首款车型的命名为小米汽车SU7。至于为什么第一辆车选轿车，雷军会在发布会上详细介绍。
2023年12月28日，小米汽车将在下午2点举行技术发布会，主题为“跨越”。发布会将在小米汽车视频号进行全程直播，现在已经可以预约直播。欢迎见证全新跨越:发布会将于12月28日14点举行，邀请大家共同见证小米汽车的全新起点，审阅其第一份答卷。
小米汽车SU7的外观及核心配置已经悉数公布。如果用一个词来定义，就是运动。无论是稍事休息是回家前，你都愿意在车里再呆一会。
快科技12月28日消息，小米汽车首车SU7内饰终于得到了正式官宣。据悉，小米SU7使用了环绕式座舱，整体以16.1英寸的中控大屏展开，同时配备有D字型多功能方向盘，此外，该车还拥有7.1英寸可翻转仪表盘和56英寸AR-HUD。值得一提的是，小米SU7内部还保留有几个实体按键，而这则是雷军的要求，这几个实体按键包括启动/停止、空调温度调节、空调风量调节、空气悬架调节和电动�
12月28日下午两点，小米汽车技术发布会正式开始。小米SU7以人为中心的座舱，环绕式座舱，5.35㎡整车玻璃面积，行业领先的天幕及前挡风防晒隔热保护更符合直觉的设计，更舒适的体验：物理按键设计，经典方向盘设计，运动风座椅有动感氛围灯和杜比音响系统，全程给你更舒适的陪伴。超宽敞｜1012mm前排竖向乘坐空间、105mm后排膝部空间，带来舒适乘坐体验，大容量｜517L后备箱、中国纯电动车最大105L前备箱，稳稳支撑丰富的出行场景。
小米汽车首车SU7官图正式发布，雷军称其为海湾蓝。该车定位于纯电轿跑，车身尺寸为4997*1963*1455毫米，轴距3000毫米，为中型轿车，从外观看，新车设计确实可圈可点，前脸为封闭式，左右两侧拥有硕大的灯组，内部光源呈现矩阵式。值得一提的是，在日前的一场小米内部活动上，小米汽车高管透露，小米汽车部目前已拥有3700人，目标是造出一台可以比肩保时捷和特斯拉的DreamCar。
就在刚刚，大家期待已久的小米汽车SU7实车首发亮相，提供海湾蓝、橄榄绿、雅灰三款配色。主打的是海湾蓝配色，据说取自海平面60米以下的颜色，非常特别。
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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。
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