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Posted Jun 27

摩根士丹利发表研究报告指,小米推出第二款电动车YU7,起售价为25.35万元,较SU7的价格高,该行料可为2025至26年的平均售价及利润率带来正面影响。另外,该行亦见到YU7的订单量有惊喜,开售3分钟即有20万辆订单,一小时内已有28.9万辆,高于SU7开售4分钟的1万辆,及开售首27分钟的5万辆。 该行重申其看法,认为小米的电动车将为行业带来冲击,而YU7会是显著的催化剂。该行亦曾强调预期至2030年,小米整体收入规模可达1万亿元,而净利润可达1,000亿元。如是者,小米市值可达2.5万亿元,YU7的成功有助加速此进程。该行现予其目标价62港元及“增持”评级。

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Posted Jun 27

咦奇怪,上个月 Cursor 给我计算的 usage-based 没有给我发账单,而且 pro plan 变成了不限额度了

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Posted Jun 26

小米AI眼镜正式发布!你的随身AI入口来了!👓 今晚小米发布会的一大亮点——小米AI眼镜正式亮相!雷军将其定义为“面向下一个时代的个人智能设备”,它不仅仅是一副眼镜。 简单来说,小米AI眼镜 = 眼镜 + 第一人称相机 + 耳机 + 随身AI助手。 核心功能 & 亮点速览: 📸 第一人称相机: 配备1200万像素超广角镜头,轻松记录第一视角的生活瞬间。 🤖 超级AI助手: 内置“超级小爱”,能看懂你眼前的菜单、路牌并实时翻译,还能通过语音指令完成拍照、录像甚至扫码支付。 🎧 开放式耳机: 采用开放式防漏音扬声器和多麦克风阵列,听歌、通话、直播都搞定。 ⚡️ 超强续航: 典型续航长达8.6小时,是 Meta AI 眼镜的2倍!支持Type-C接口直充,可以边用边充,告别续航焦虑。 ⚖️ 轻巧设计: 重量仅40g,采用航空级钛合金材质,并支持线上线下配近视镜片。 重要特性: 芯片: 采用骁龙AR1 + 低功耗芯片的双芯方案,兼顾性能与续航。 售价: - 基础版: ¥1999元 - 电致变色版: ¥2699 / ¥2999元 小米AI眼镜现已开售,直接对标 Ray-Ban Meta,但在续航、充电便利性和AI本土化功能上优势明显。 小米商城 | 量子位 #小米#AI眼镜#智能穿戴#黑科技#AI

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Posted Jun 26

这是什么,PTSD 吗

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Posted Jun 26

难以置信,甚至连这种信仰挂件都满足 3C 认证,那不满足标准的充电宝都是什么逆天东西。🥲大概翻了下我常用的充电宝(大部分是酷态科)产品面都有这个标志。 edit:查了一下相关资料,不满足 3C 认证的一般有两种情况: 1. 锂电池+电路板手搓+沙袋配重拼多多 9.9 包邮 1W 毫安时充电宝。 2. 生产年份集中在 2018 年或以前,在标准规范之前的野蛮生长期的大厂产物。 无论是哪种情况,确实都应该召回或者该买新的了。

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Posted Jun 26

✨感谢 @dify_ai 的开发者礼物. I just won a year of Dify Cloud Pro!

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Posted Jun 26

小米人车家全生态发布会

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Posted Jun 26

GEMINI CLI 的这个系统提示词怎么看着这么眼熟,一股 A 社风味,几乎是复制粘贴的 https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/packages/core/src/core/prompts.ts

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Posted Jun 26

中国民航局发紧急通知,6月28日起禁止携带没有3C标识、3C标识不清晰、被召回型号或批次的充电宝乘坐境内航班。 中国2023年8月启动对锂离子电池和移动电源实施3C认证,规定自2024年8月起禁售未取得3C认证的充电宝。 此前,安克、罗马仕等移动电源厂牌召回多型号的充电宝,罗马仕的快充移动电源3C认证也被大批撤销。 (中国民航局,澎湃新闻)

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Posted Jun 26

Jina AI 正式发布 jina-embeddings-v4,这是一款 38 亿参数的全新 多模态 向量模型,首次实现文本与图像的同步处理。 官方称其在多语言、长文档及代码检索等多个基准上,性能超越了 OpenAI、Voyage AI 的顶尖闭源模型。模型特别擅长精准解读表格、图表等富视觉内容,并内置 LoRA 适配器强化特定任务。 模型已 *开源*,支持单/多向量输出,并提供 API 调用。 微信文章: Jina Embeddings V4: 为搜索而生 开源模型: Hugging Face

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Posted Jun 26

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Posted Jun 25

字节跳动Seed团队公布2025高考全科测试成绩 字节跳动Seed团队公布2025高考全科测试成绩(基于全国新一卷和山东省自主命题)。Gemini 2.5 Pro、豆包1.6-Thinking分别在理科和文科科目上获得655分和683分的最高分。 特别的,在获得更高清版本的高考试题图后,Seed团队重新采用图文交织的方式,对图片理解依赖比较强的科目(生物和化学)重新进行推理测试,发现Seed1.6-Thinking在生化两科上的总分可再提升近30分(理科总分达到676)。这说明结合文本和图片进行全模态推理可以更大程度激发模型的潜力,相信这也是未来值得投入的研究方向。 字节跳动 📮分享投稿☘️频道🍵茶馆

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