


iPhone-Nutzer sind vom Xiaomi SU7 überzeugt, mehr als 40 % kaufen das SU7
Xiaomi SU7 hat seit seiner Veröffentlichung große Aufmerksamkeit erregt. Derzeit sind mehr als 70.000 Einheiten verkauft, was es zur am besten vermarkteten Marke in der Geschichte macht. Auf der Xiaomi-Investorenkonferenz gab Lei Jun außerdem bekannt, dass das Auslieferungsziel des Xiaomi SU7 im Jahr 2024 100.000 Einheiten überschreiten wird.
Außerdem hat Xiaomi einige interessante Daten veröffentlicht: Mehr als 46 % nutzen iPhones. Immerhin ist Xiaomis ökologische Unterstützung für Apple relativ gut.
Darüber hinaus machen unter den ersten Autobesitzern 28 % weibliche Nutzer aus, und Xiaomi geht davon aus, dass dieser Anteil in Zukunft 40–50 % erreichen wird.
Unter Berücksichtigung der Produktionskapazität wird das Liefervolumen des Xiaomi SU7 im ersten Monat voraussichtlich etwa 13.000 Einheiten betragen, darunter 5.000 Einheiten der Xiaomi SU7 Founder Edition, und eine Produktionskapazität im ersten Monat von etwa 8.000 Einheiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt voniPhone-Nutzer sind vom Xiaomi SU7 überzeugt, mehr als 40 % kaufen das SU7. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Honor MagicBook Pro14 wird atemberaubend veröffentlicht und führt die neue Ära von AIPC an! Am Vorabend der Eröffnung von MWC veröffentlichte Honor das neue MagicBook Pro14 -Notebook in China und startete gleichzeitig die AIPC 2.0 -Strategie, um die Laptop -Erfahrung mit der KI -Technologie umfassend zu innovieren. Honor AIPC2.0-Strategie deckt die KI-Kern-Kern-intelligente Hardware, AI-Agenten-fähige Human-Computer-Interaktion und das Cross-End-Ökosystem des AI-Serviceflusss ab. Die hochgelobte "One -Sating Things" -KI -Interaktive Experience of Honor Mobiltelefone wird auch auf MagicBook Pro14 implementiert, und Benutzer können den Vorgang mit nur Sprachbefehlen abschließen. Ausgestattet mit der neuen Honorturbox -Technologie, Magicbo

Forscher der Shanghai Jiaotong University, Shanghai Ailab und der chinesischen Universität von Hongkong haben das Open-Source-Projekt zur Visual-RFT (visuelle Verbesserung der Feinabstimmung) gestartet, für das nur eine geringe Datenmenge erforderlich ist, um die Leistung des visuellen Sprachen-Big-Modells (LVLM) signifikant zu verbessern. Visual-RFT kombiniert geschickt die regelbasierte Verstärkungslernansatz von Deepseek-R1 mit dem RFT-Paradigma (Verstärkung der Verstärkung der Verstärkung) und erweitert diesen Ansatz erfolgreich vom Textfeld auf das Gesichtsfeld. Durch die Gestaltung der entsprechenden Regelprämien für Aufgaben wie die visuelle Unterkategorisierung und Objekterkennung überwindet die visuelle RFT die Einschränkungen der Deepseek-R1-Methode, die auf Text, mathematisches Denken und andere Bereiche beschränkt ist und eine neue Möglichkeit für das LVLM-Training bietet. Vis


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