京东618智能黑科技数码潮品热销 新兴歌词音箱预售订单额同比增长100%5 月 23 日晚 8 点，京东 618 预售的大幕正式拉开，在多品类大 牌好物、多重预售福利、全链路服务的保障下，为用户打造了一站式的高性价比购物体验，用户的消费活力得到充分释放。数据显示，预售前 28 小时，微单相机、新兴歌词音箱等兼具高性能与高颜值的3C数码产品收获亮眼战绩，备受关注。

　　随着烟火气的逐渐沸腾和气温的升高，大众的娱乐活动日益丰富多彩。对于准备外出游玩的人群来说，便于携带的微单相机成为热门首 选品类。从预售战报可以看出，截止 25 日 24 点，微单相机预售订单额同比增长100 %，助力更多用户拍出满意的高像素精美照片。

　　而在新兴品类中，歌词音箱采用别出心裁的设计，用更现代、科技感的方式呈现歌词，让音乐也可以“看得见”，带来独特的可视化聆听体验，作为高颜值的智能家居摆件而得到用户的热捧。预售前 28 小时，新兴歌词音箱预售订单额也实现100 %的同比增长，赚足了消费者的关注目光。

　　此次京东 618 期间，将秉持为用户打造更加“多、快、好、省”的消费体验的目标，继续提升服务质量和产品优惠力度，给用户多些实惠的同时，为用户消费全流程保驾护航，给烟火气加把火。眼下，京东 618 预售在持续进行中，集结海量3C数码新品爆款，爆款礼盒低至五折、满 200 元减 20 元、每天可以领取 60 元额外补贴等福利也持续在线，赶紧来换新心仪的数码潮品吧！

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　　童年仅有一次，无法重来，但童心可以常在。小朋友在翘首期待放假的快乐，成年人在6月1日这一天也可以放肆做一把童心未泯的大朋友。5月31日晚8点，京东618全面开启没给孩子准备好节日礼物的家长们，赶紧来跟着数码超值清单把好物一举收入囊中吧！

　　金价在全球市场迎来了狂飙，12月4日，COMEX黄金期货一度冲破每盎司2150美元的关口，现货黄金价格达到每盎司2146.87美元，创下历史新高。这一涨势的背后涌动着多重推动因素，其中美联储降息预期被认为是关键原因地缘冲突的影响力则显著减弱。市场与官方对于降息的分歧给未来带来了巨大不确定性，投资者需要谨慎应对金价波动带来的风险。

　　圣诞节作为年末的重要节日之一，向来是人们表达情感的重要时机。但今年的圣诞节处于工作日，对于因工作或者异地难以当面表达情感的人群来说，即时配送成为了其传达心意与祝福的好选择。在用户即时消费习惯持续渗透、节日经济持续火热的趋势下，以顺丰同城为代表的第三方独立即时配送平台，有望持续发挥精细化、高效专业的品质服务能力，守护每一个值得纪念的�

　　特斯拉发布了2023年的成绩单。2023年，特斯拉全年车辆交付同比大增38%，达到惊人的181万辆，同时产量也同比增长35%至185万辆，双双创下历史新高。包括ModelS/X以及少量Cybertruck、Semi在内的其他车型，也贡献了68，874辆的交付量。

　　12月27日，京东集团宣布，2024年1月1日起京东采销等一线业务人员的年固定薪酬大幅上涨近100%，2024年初京东零售全员将平均加薪不低于20%。为庆祝加薪，12月28日下午，京东3C数码采销直播间打出了“工资涨上来价格打下去”的标语，为消费者带来更多惊喜、福利价共同庆祝，并以价格直降、5折开抢等福利回馈广大消费者。新年即将到来，想入手新年礼品或者新年换新机的消费者有福了，想要入手超值3C数码产品，可以时常来京东3C数码直播价看看，以更加惊喜的价格入手心仪产品。

　　京东618在经历风起云涌的18天之后，京东数码品类再次以好物、低价、好服务，在消费者中掀起一场全民参与的购物热潮。京东战报数据显示，开门红至6月17日数码品类成交额超去年618全程；开门红晚8点，京东数码品类1分39秒破亿、7分钟破3亿。京东数码品类也将继续努力，为提升用户消费体验，推动行业发展和中国经济增长贡献力量，为广大用户带来更多更好的硬核品质数码好物。

　　因为辅导方式不正确，许多新手爸妈在育娃过程中总会遇到各种各样的问题，最终耗费了精力、心力乃至时间，但育娃的效果却不尽如人意。为了帮助家长解决育儿难题，京东3C数码直播间邀请董璇、晨妈、闫鹏三位嘉宾现场讲解科学育儿方式，让更多家长能够提升家庭教育效率，顺利实现高质量带娃。元旦即将到来，孩子也马上迎来期末考试，在新年送孩子一台新品学习机，有价值更有成效。

　　颗星，可商用！东京工业、麻省理工等开源Stream Diffusion

　　加州大学伯克利分校、东洋大学、东京工业大学、麻省理工学院和筑波大学等研究人员，联合开源了一款创新性实时交互图像生成框架——StreamDiffusion。StreamDiffusion的技术创新点在于，将传统的顺序去噪变成流批处理去噪，消除了漫长的等待、交互生成方式，实现了流畅且吞吐量超高的图像生成方法。静态输入下，RTX3060和RTX4090的平均功率分别降低了2.39倍和1.99倍。

　　据vivo官方消息，vivoS18系列将在今天19点正式登场。该机最大看点之一是影像，vivoS18Pro配备xixoX100同款的索尼5000万像素IMX920旗舰主摄传感器，拥有1/1.49英寸大底，vivo同时将影棚光影效果融入到手机人像摄影中去，带来了智慧补光”功能。核心配置上，vivoS18系列最高搭载联发科天玑9200芯片，提供至高16GB512GB存储组合，预装自带AI大模型OriginOS4.0系统等，将会为用户提供旗舰级的用机体验。

　　Heartstring AI是一个AI驱动的演讲写作平台,可以帮助用户在婚礼誓词、悼词等人生重要时刻写出发自内心的演说。用户只需选择演讲场合,AI将为您生成初稿,您可以根据个人需要进行修改定制,轻松写出完美的演讲稿。该产品具有生成效率高、内容真实动人、操作简便等优点,适用于需要撰写演讲稿的各类用户。

　　iSamur.ai: 提供 AI 驱动的人脸增强、修复、替换等工具,提升内容创作效率。

　　iSamur.ai 是一个 AI 内容创作工具集,提供人脸增强、修复、替换等功能,助力用户轻松创作高质量图像和视频。我们使用深度学习算法,实现精准的人脸操作和转换,还提供无限时长的视频处理。产品功能强大且易于使用,大幅提高内容创作的效率。我们持续研发创新功能,致力于将 AI 技术与创意内容结合,为用户提供简单高效的解决方案。

　　Lumino是一个机器学习模型训练平台，可以降低50-70%的成本。用户可以在其广泛的计算资源网络上训练机器学习模型，同时也可以供应计算资源。该平台通过去除中间商（如AWS、GCP和Azure）并直接连接计算资源提供商，显著降低成本。所有模型和训练集都可以追溯到经过加密验证的证据，实现完全的问责制。此外，Lumino采用去中心化和无需许可的网络结构，阻止集中式云平台和专制国家滥用权力。

　　Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社交媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户可以快速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、营销团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育机构、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、常见问题解答、系统状态、教程等。用户还可以通过Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。

　　GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优势在于其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在各个领域的适应性。其应用范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。

　　Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

　　Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

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　　Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，并且能够自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。

　　Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的方法可以生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。

　　Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

　　该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细介绍了方法的原理和实验结果。