清华大学 南洋理工
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2025捷途
2025款捷途旗下主要包含旅行者和山海T1两大系...
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2026高通
2026年高通在芯片技术领域将迎来重大突破，主要体现在以...
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2025高通
2025年高通公司在移动芯片、多元化战略及市场表现方面呈...
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2025小米16新机发布时间
根据最新信息，小米近期新机的发布时间如下：...
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百度拜读09酯类机油有什么危害
我们今天所说的酯类油，就是指分子结构中含有酯基的天然物质。至于酯类机油有什么危害，下面小编就给大家一一列举出来吧。 水溶性差 酯类机油的水...
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AI工具
FineWeb 2 – Hugging Face推出的多语言预训练数据集
FineWeb 2是Hugging Face推出的多语言预训练数据集，覆盖超...
- FineVideo – Hugging Face推出的大型多模态视频数据集08-29
- Find3D – 加州理工学院推出的3D部件分割模型08-29
- FinRobot – 开源 AI Agent 平台，解决金融领域应用的综合解决方案08-29
- FinGPT – 开源金融领域大模型，可预测股票价格走势08-29
- Fin-baidu09R1 – 上海财经联合财跃星辰推出的金融推理大模型08-29
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摩托车
延续品牌探索使命 对话哈雷戴维森CEO
[ ] Jochen Zeitz作为哈雷戴维森新任CEO，带领哈...
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百度拜读09最新金美孚1号真假辨别，小瓶真假如何辨别
美孚 机油在我国的机油市场上颇有名气，深受广大消费者的欢迎，因此市面上也出现了一些利用再生废机油以次充好的恶象，消费者在购买时务必擦亮双...
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自然吸气发动机用什么机油好？百度拜读09自吸加全合成机油感觉
机油总共分为三大类，矿物油、半合成油、全合成油。对于自然吸气发动机来说，一般使用半合成油足矣，使用半合成油便可以使自然吸气发动机发挥其应...
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FineWeb 2 – Hugging Face推出的多语言预训练数据集
FineWeb 2是Hugging Face推出的多语言预训练数据集，覆盖超过1000种语言。FineWeb 2基于定制化的数据管道处理，包括语言识别、去重、内容过滤和PII匿名化，适应不同语言的特点。FineWeb 2数据...
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案例分享 ▏【瑞芯微RK3588】HZHY-AI300G智能盒部署DeepSeek-R1模型实战指南
最近大语言模型圈都在蹲DeepSeek的“限定版回复”，哪怕它无情地告知20遍服务器忙，咱也得执着地再求一次。这种对技术的执着追求，正是推动人工智能不断进步的动力。而为了让这个“傲娇”的模型能更顺畅地和我们交流，我们可以在H...
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AMSOIL安索机油怎么样？安索机油是什么档次
美国安索机油目前在中国还是一个小众品牌，相对于 美孚 和 壳牌 这些传统的机油牌子来说，还是有很多消费者不清楚AMSOIL安索机油怎么样。 安索机油产...
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FineVideo – Hugging Face推出的大型多模态视频数据集
FineVideo是由Hugging Face推出的一个大型多模态视频数据集，专注于视频理解领域中的复杂任务，如情绪分析、故事叙述和媒体编辑。FineVideo包含超过43,000个YouTube视频，覆盖122个类别，总时...
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Find3D – 加州理工学院推出的3D部件分割模型
Find3D是加州理工学院推出的3D部件分割模型，能根据任意文本查询分割任意对象的任何部分。Find3D用一个强大的数据引擎自动从互联网上的3D资产生成训练数据，并用对比训练方法训练一个可扩展的3D模型。...
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延续品牌探索使命 对话哈雷戴维森CEO
[ ] Jochen Zeitz作为哈雷戴维森新任CEO，带领哈雷戴维森度过了疫情最艰难的时刻，并且在短短2年内调整哈雷业务线，推动；了将品牌文化延续、保持与下一代消费者的关联性、品牌年轻化等重要目标的实现。此次...
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格灵深瞳发布全国产超融合大模型一体机
近日，人工智能领域的创新者格灵深瞳宣布推出全国产化的超融合大模型一体机，该产品在业界引起了广泛关注。这款一体机不仅展现了格灵深瞳在技术研发上的深厚实力，更为国内AI市场注入了新的活力。 该超融合大模型一体机最大的亮点在于其支...
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ALLUBE欧陆宝润滑油怎么样？欧陆宝机油质量如何
欧陆 宝石化产品有限公司是依托国外先进技术建立起来的，集科技、开发、应用、生产、销售、服务于一体的新型科技企业，主营欧陆宝牌车用润滑油脂...
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A3B4机油是什么级别，机油的A3B4与SN的区别
A3B4是欧盟认证的标准之一，A表示轿车用汽油机，B表示轿车用柴油机，数字则是代表机油的油品等级。而A3B4是属于较为高级的主线润滑油，是一种催化型...
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发布了文章 11小时前
DeepMesh – 清华和南洋理工推出的 3D 网格生成框架
DeepMesh 是清华大学和南洋理工大学研究人员提出的 3D 网格生成框架，基于强化学习和自回归变换器生成高质量的 3D 网格。通过两项关键创新来优化网格生成：一是高效的预训练策略，结合了新型标记化算法和改进的数据处理流程...
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