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2023-07-21 22:48:12
感谢 @知乎科技 邀请参加 AI 盐沙龙活动,下面是我讲述《大模型高效训练的关键技术》的现场实录。
大家下午好,荣幸参加贵乎的活动。我今天讲一下大模型训练的技术,我们做了一套大模型训练的工具,我觉得更偏下层一点,当然没有杨军老师那样更下层,介于编译器和大模型之间的那一层。
首先给大家展示一张图片,横坐标是时间,纵坐标是AI模型的参数量。从这张图片中可以看出,过去六年大模型的参数量上升了大概10万倍量级。因为2016年的时候,我们很清楚最好的大模型是ResNet50,只有2000多万的参数,到了2020年6月份GPT3出来了,当时是2000亿的参数,已经大了一万倍了,现在据说GPT4是MOE1.7万亿参数,又进一步增加了10倍。
我们知道从ResNet50到GPT4,可能不是深度
2023-07-20 18:36:14
summary
使用 embedding 计算语料和提问的相似度,在 prompt 里补充相对准确的上下文语料 (prompt design),来获取更准确的回答
OpenAI 提供了 Completion API 来实现问答的功能。但是它只提供了固定的 models,用户不能修改他们的 model,不过可以使用 fine-tune 来生成自己的 model。
但是如果我们有自己的语料库,如何才能让 GPT-3 根据我们的语料来生成正确的答案呢?
为了提高问答质量, Open AI 提供了 fine-tune 可以对 prompt 和 completion 进行调优,
虽然 fine-tune 可以稍微提升质量,让 API 更好的理解你的 prompt ,并输出更符合预期的结果,
但是它主要是为了节省每次 completion 提供相同 prompt 的 tokens,把类似的 prompt 可以训练成: 只需要更改具体问题,而不用重复写 context、example 。
比如我们训练
{"prompt":"Company: BHFF insurance\nProduct: allround insurance\nAd:One stop shop for all your insurance needs!\nSupported:", "completion":" yes"}{"prompt":"Company: Loft conversion speci
2023-07-20 13:16:14
谢邀。
01 鬼侯剑
殷郊误伤父王之后,姬发掩护殷郊从涵渠逃走,殷郊留下了配剑“鬼侯剑”,被崇应彪得到。军营中,崇应彪举着鬼侯剑炫耀:“殷郊的鬼侯剑,果然锋利啊!”
为什么崇应彪对殷郊的剑有着如此的执着和贪恋?
殷郊这把剑,叫做鬼侯剑。
《战国策·赵策三》曰:“昔者鬼侯、鄂侯、文王,纣之三公也。”《封神演义》又道,鬼侯嫁女与纣王,其女冰清玉洁深得纣王欢喜,但不幸被妲己谗言所害,鬼侯也获罪而死。《礼记‧明堂位》有言“昔殷纣乱天下, 脯鬼侯以飨诸侯”,一代豪杰鬼侯的故事画上句号。
2023-07-20 11:27:01
17年从捷安特毕业的时候,自己做一台车架软尾这件事情已经在心里埋下了种子。
第一稿大概花了半年时间,但这是用焊接的方案。考虑到焊接工艺的复杂性以及高昂的模具费用,其实作为个人项目,是不现实的。
一直到近几年,机缘巧合之下。接触到了环氧结构胶这种神奇的产品,在特定粘接结构的情况下,可以获得堪比焊接
2023-07-19 23:45:15
《封神第一部:朝歌风云》和大家见面了。四年前我在知乎回答过一个类似问题,今天来正式回答一个完整版的,把《封神》的剪辑工作进行一次全面复盘。
如此制作体量的电影且采用三部连拍的方式,工作之复杂无需多言。因为我对工作方法和流程的要求很变态,所以这次除了担任剪辑师,还兼任了剪辑组主管的工作。事实证明,只要作为整个后期枢纽的剪辑组不出乱子,声音视效作曲调色也会相对顺利。
首先要强调的是,严谨的制作流程不是束缚,而是保证创作自由的前提。就像一个社会需要法律来约束,每个人才能获得相对的自由。因为得当的工作方法,导演每次来跟我改剪的时候,我们才会显得从容不迫。所以下次当你的后期一团糟,先别抱怨导演总是改剪辑,审视一下自己的工作方法是否足够科学。流程是相互适应相互妥协的结果,是各部门工作方法的最大公约数。
接下来我会从头到尾,将《封神》的剪辑过程进行一次复盘,供大家参考借鉴。因为电影还在上映中,所以以下内容纯粹是工作流程分享,毫无剧透,请放心食用。
这次所有剪辑所使用的软件、硬件、网络、场地,均由Myth Image(魅思映像)提供。
熟悉我的人肯定知道我一定会用Avid。这次从2017版用到了2018版,之后Avid进行了大的更新,但因为当时工作还在持续,就没敢再升级了。现在看来是明智的。我们最多的时候有7个Avid同时在使用,注意,我说的同时是真的同时,不是一人电脑上挂一块裸盘或者小Nas,每次同步工程和素材时都要经历噩梦,搞不好时间线版本就乱套、素材离线。我使用Avid的一个重要原因,就是它对协同工作的支持非常好。比如剪辑助理完成了分条合板工作,在他(她)保存的一瞬间,我的电脑上就已经完全同步了;当我剪好了一场戏需要剪辑助理加一些声效,我只需要保存一下,对方就可以立马看到我刚刚剪好的时间线。没错,所有人都在同一网络、同一存储下工作,大大降低了人力时间成本,以及犯错的概率。
看
2023-07-19 12:03:03
你还记得初入职场那年的自己吗?在那个同样炽热的七月,我们恋恋不舍走出校园,意气风发走入职场;可真正进入职场后,才发现原来一切不是我们想象的那样。
作为职场新人,大家会因为和领导谈话紧张,会因为工作做不好而焦虑,也会觉得没有谈得来的朋友所以孤独;夜深人静时,也会内心疑惑:是不是我不够优秀?还是我不够自信?或者我根本不适合这份工作?
这一次,「初入职场的我们」在知乎发问:职场前辈们,你们曾经是如何「治愈」自己的呢?又是如何培养出良好的工作心态呢?有什么过来人的经验吗?
是啊,谁还没当过职场新人呢! @知乎职场 联合 @中国青年报 共同发起「初入职场 请多关照」系列活动,邀请全站知友一起写下给职场新人的建议,陪伴、帮助他们度过艰难的时刻。
活动时间
7 月 18 日-8 月 31 日
圆桌主会场直达
2023-07-18 13:15:41
谢邀,这题我想我作为一个半路出家设计过死飞车架的人能回答一二。
先说答案,不是厂商故意为之。
而是针对山地车的实际骑行场景顺势而为。
首先啊,为什么折叠车牙盘搞得大?搞大点传动比高哇,高才能弥补轮径小“我蹬一下走一米,别人蹬一下走三米”的劣势。
为什么山地车的牙盘越做越小?
一定程度上是把变速的任务逐步移交给了后边齿数越来越多的飞轮,所以前边牙盘就单盘就够了,而且也无需搞得那么大,因为后边飞轮范围从小到大越来越广,前后搭配起来即使总齿数不大,齿比也会足够大,总之,就是单盘尽可能确保别掉链子就行了。
至于为什么山地自行车变速结构发展成了趋向于单盘而且越来越小,有另外一个问题的很多回答可以作为解释:
变速自行车单盘和双盘的配置越来越受欢迎,主要原因是减重?那为什么不用 3X4、2X6 这种搭配?我这里想就牙盘变小的另外一个原因分享些观察:就是现在山地车讲求通过性能么,同时需要兼顾踩踏力量传导,和控车灵敏度,所以需要做的是:轮径越来越大、轮胎越来越粗的同时,车辆整体轮距、链距要短,还不能过多增加左右脚踏之间的宽度,那么能压缩的地方只有牙盘大小了。
光凭文字一般的车友可能很难理解这个意思,我们上图一步步来。
早期的运动自行车长这样,用一辆早期参与环法的车来做例子:
2023-07-18 13:14:16
正好我这段时间研究过这个事儿。
我就是从菜腿150w 胖子100kg练过来的,虽然现在也不是高手也就240W 80kg,在有训练的业余圈子里面算刚入门水平。本文从完全刚买车新手的角度来回答。高手看了可能觉得太菜了都是废话。但是第一手经验过程和数据对新手快速入门可能有参考作用。
先来一张图
均速40怎么达成,大概需要多少功率?一句话回答的话:公路车跟风170~220w,破风或者单飞260~340w,区间上下限取决于:1,体重(60~90kg) 2,身高(160~190) 3,姿势(如果单飞破风一直趴得够低非常重要!)4,器材(一般1~3W RMB尺寸和保养合适的公路车这项就算够用,骑行台功率计码表心率带这些辅助作用也很大)5,环境(平路顺风还是爬坡逆风,效果完全不一样)。那这个问题就成了怎么训练达成FTP(一小时最大平均功率)进入上面两个区间,怎么不枯燥效率高?
2023-07-13 11:12:04
终于来啦!全新的充满着末日世界危机的动画到来啦!
喜羊羊与灰太狼之遨游神秘洋正式开播啦,开场三集就搞出一个大事件,直接将整个羊村从青青草原驮走,突出一个流浪羊村。
如果只从画风和人物展现上看,这一季的动画有了翻天覆地的改变。
画风的3D感更强,在注视着玄龟以及飞奔而来的海盗船时,我们看到整个透视效果技术的提升。
如何展现巨大沉没物(玄龟)呢,就必须要通过以人物为中心试点向四周辐射和自上而下的俯视镜头,在快速的切换中交替。
所以运动镜头也变得前所未有的多,而且不仅
2023-07-07 18:53:26
上世纪20年代以来,特别是近三十年随着算力的迅速发展,数值天气预报在每日天气预报、极端灾害预警、气候变化预测等领域取得了巨大的成功。但是随着算力增长的趋缓和物理模型的逐渐复杂化,传统数值预报的瓶颈日益突出。研究者们开始挖掘新的气象预报范式如使用深度学习方法预测未来天气。在数值方法应用最广泛的领域如中长期预报中,现有的AI预报方法精度仍然显著低于数值预报方法,并受到可解释性欠缺,极端天气预测不准等问题的制约。
来自华为云的研究人员提出了一种新的高分辨率全球AI气象预报系统:盘古气象大模型。盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI方法,1小时-7天预测精度均高于传统数值方法(欧洲气象中心的operational IFS[1]),同时预测速度提升10000倍,能够提供秒级的全球气象预报,包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等。盘古气象模型的水平空间分辨率达到 ,时间分辨率为1小时,覆盖13层垂直高度,可以精准地预测细粒度气象特征。作为基础模型,盘古气象大模型还能够直接应用于多个下游场景。例如,在热带风暴预测
2023-07-07 18:51:58
自2022年11月上传arXiv[1]以来,盘古气象大模型受到了气象学界的广泛关注。我们十分感谢同行们提出的意见和建议,它让我们更好地审视这个工作的缺点,也明确了未来的工作方向。在本文中,我们更新8个月内的进展,以期进一步充实对盘古气象大模型的理解。
盘古气象大模型的首次文稿,请参见:
谢凌曦:华为云提出盘古气象大模型:中长期气象预报精度首次超过传统数值方法,速度提升10000倍以上盘古气象预训练模型已于2023年3月公开,见此链接。
我们公开了论文中使用的1小时、3小时、6小时、24小时模型,使得所有研究者都能够在ERA5数据集上与我们达到相同的测试结果。这些模型的运行速度很快,即使在CPU上,单步迭代需要的时间也不超过1分钟。这意味着每个研究者都可以
2023-07-07 17:57:39
点亮双杜比可以很简单,也可以很复杂,因为杜比视界和全景声格式并不是只有一种。
杜比全景声已经很复杂了,DDP/LPCM/TrueHD三种内核对应了流媒体、次时代游戏和蓝光原盘;
杜比视界则更加复杂,Profile4/5/7/8/9,有着不同的向下兼容能力和画质增强层。
目前来说,市场上还没有一台播放设备能够通吃市面上所有杜比视界格式;
新手玩家经常会问:同样是杜比视界的片源,为什么有的点亮杜比视界,有的只能点亮HDR,还有的颜色会偏绿偏紫?
如果你从头到尾认真读一遍这篇文章,那么关于杜比视界格式的一切都会搞懂;
如果还是不懂,也不需要再读一遍,只需记住:
挑Profile8.1的杜比视界电影下载!
(本文只会介绍不同格式之间的区别,对于色彩编码、PQ感知量化、HLG等技术则不会深入)
2023-07-06 18:47:02
在大语言模型时代,不仅语言模型变得越来越大,而且几乎所有的模型都想变得越来越大,试图在模型变大之后观察到一些涌现出来的能力。
模型变大之后,最突出的问题就是显存不够用了。本文对深度学习训练过程中的显存占用问题进行一些具体分析,加深我对训练过程的理解,能够进行一些简单的显存优化操作。如果读者们有更多的相关资料、优化技巧,欢迎在评论区补充。
深度学习训练过程中的显存占用,大致可以分为三部分:
本文希望详细解析特征相关的显存占用到底是多少。
我们用一个样例程序,来使用不同的方法、在不同的情况下计算这样一个简单的函数。具体程序为:
import torch
# Create two tensor
2023-06-30 13:48:23
郭德纲在相声里问于大爷家住在 "七大胡同,还是九大胡同来着?"于大爷回 "八大胡同",观众笑了。说明,八大胡同确实有点意思,至少,不仅仅是博人一笑之用。
记得有朋友总问起我去阿姆斯特丹时是否去过那里最有名的红灯区,我也曾津津乐道的告知他们自己在那里转悠了一整天,就连犄角旮旯的小巷子也没放过。并且,在心里对那些橱窗女郎们一遍又一遍的评头论足着。
然而,无论这个世界上有多少被合法化了此类区域,都依旧蕴含着被时间与空间隔开了的文化差异,即使看过多少攻略,阅读多少资料,也无法为内心带来某种近在咫尺的触碰感与对不同时代下历史文化的解读性。
直到有一天,我慢慢悠悠的闲逛在宽宽窄窄北京胡同里,走在距今六百多年前就已是莺歌一片、艳色无边的小巷里,指尖触碰着灰墙,脚底与石路摩擦,尽管眼前是偏隅一角的市井生活,却偏偏要在脑海中浮现的那些个诸如《霸王别姬》《洗澡》《城南旧事》的镜头中去寻找熟悉的老北京元素时,才明白,那种游走于异国景致中却始终无法真正产生的“触碰感”并非因为某种好奇心才会如约而来,而是一种钻进历史的夹缝对时代与人性解读之后的结果。
2023-06-27 17:13:13
我被霸凌了,欺负我的混混们不仅扯我头发、扇我耳光,还扬言要去我家,想看看什么样的家庭能生出我这样的「臭虫」。我求他们千万不要去,因为去过我家的人没有一个活着出来的……
恐怖爽文《非正常家人》自知乎盐选上线以来就好评不断,目前已超过 400 多万热度,文章累计近 3 万点赞和 2400 多条评论,知友们直呼过瘾。
小尘最好的朋友在深夜连刷了 3 篇知乎文后,发了一条盆友圈: 得知让朋友「诗兴大发」的几篇文都来自小尘特别喜欢的作者 @枝枝为只只 的专栏《攻心为上:我的奇妙男友》后,小尘只想说五个字:都给我去看! 说几个我的行程规划吧。 1.青海大环线; 2.昆大丽(泸沽湖)香; 3.新疆北疆; 主要的理由: 自然风光更加吸引我; 气候相对更加舒适(毕竟夏季还是想找个相对凉快的地方); 作者:神奇胖虎 <a 磷酸铁锂电池安全性好于三元锂电池,其原因是磷酸铁锂的热稳定性好。大量的研究结果表明,磷酸铁锂较钴酸锂,镍酸锂,锰酸锂等具有更高的稳定性,其在充电状态下与电解质在340℃以下,没有表明出明显的吸热或放热现象。 电芯级别 磷酸铁锂电池的能量密度要远低于三元锂电池,以比亚迪的刀片电池为例,刀片电池的能量密度是140Wh/kg,比亚迪声称刀片电池未来会在电芯层面从材料本身和设计方面进一步提升,其系统能量密度也将从140Wh/kg向180Wh/kg迈进。 而三元锂电池的能量密度轻松突破180Wh/kg,甚至是200Wh/kg,如上图所示。但是能量密度越高,其电芯的热稳定性是越差的,下图是三元锂电池不同镍钴锰比例电池的热稳定性对比图,由图可以看出,镍元素占比越高,能量密度越大,其热稳定性越差。
由于汽车技术及其复杂,想成功攻击一辆汽车,所需的“巨量的知识内容”和“巨额的试错成本”,并不是一个人,甚至是一个小组织能够独立完成的。可以说能够成为汽车黑客,必须是“高知高能”,他们往往不屑于去攻击普通人的联网汽车。 就收益来讲,成功攻击一辆车会导致人员伤亡,其后果面临着法律的严厉惩罚。这些高知高能的汽车黑客们有各种赚钱的渠道,每天有大量的工作要处理,不可能无聊到去攻击普通人的车辆。 既然没人攻击,为啥要做安全防御?战争!!!今后的可自动驾驶的车辆,每一个都可以成为杀人的工具,当战争爆发,国家间网络较量的时候,各种原本的“智力问题”和“成本问题”都已不是问题。战争期间的社会不稳定因素会被“对手”利用和扩大化。所以必须“防患于未然”!为此,国家出台了各种“强制性国标”和“推荐性国标”。 当然,还有另外一个问题,就是信息泄露。你的个人身份信息,电话号,位置信息啥的。但是对于这块来讲,也几乎没啥攻击的市场。主要原因是:少!车辆保有量有限,能联网的车辆也就这几年,全部智能网联汽车也不足千万。而手机呢?全国14亿人,平均就是14亿台手机,而且有的人还有两台手机。所以如果有这技术,攻击手机获得的敏感数据是汽车收益的“百倍”,所以几乎也没有“动力”去驱动做这件事情。高知高能的技术大牛不会去做“很费力,收益少”的事情的。 如果你是普通的消费者,看到这里就足够了。放心!汽车信息安全,没人攻击,而且国家替你想着呢。 如果你更加感兴趣,比如想知道黑客如何攻击汽车的?OEM整车厂如何做信息安全防御的?那么国家层面又是如何保护国家、普通人的汽车信息安全的呢?下面都会回答。
以当下现有的技术,从电芯的角度来看,压根就没有所谓的绝对安全的电池。当下市场上的动力电池主流的就两种,一种是磷酸铁锂,一种是三元锂。比亚迪代在磷酸铁锂电池领域绝对是妥妥的NO.1,比亚迪所有的车都采用自己的磷酸铁锂刀片电池。宁德时代在三元锂电池领域绝对是妥妥的NO.1,宁德时代也有磷酸铁锂电池,只不过宁德时代的三元锂电池出货量要不磷酸铁锂电池要高。 磷酸铁锂电池的燃点在500℃左右,三元锂电池的燃点在200摄氏度左右,那么是不是意味着温度只要达到电池的燃点,电池就会着火呢?如果单独把电芯拿出啦,是这样的,但是电动汽车的动力电池可不是仅仅有电芯,动力电池包是一系列的组成,下图所示。
距离上次的长篇大论,已经过去了半年有余。这段时间,对于AI业界甚至整个世界,都是惊心动魄的。在这段时间里,最令人印象深刻的大事莫过于ChatGPT和GPT-4的发布。毫无疑问,GPT-4是有史以来最为强大的AI程序。在随后发表的一篇论文[1]中,学者们将GPT-4称为通用人工智能(AGI)诞生的火花。诚然,每个人对于AGI的定义不尽相同,现阶段的GPT也尚未真正解决AI领域的所有难题;然而,基于大模型的技术,确实已经接近完成NLP领域的大一统,甚至让人隐约看到了AGI的曙光。或许,在3-5年内,我们就能够看到冯诺伊曼架构基础之上的AGI计算架构;倘若如此,大模型将在其中占据核心位置。 除了GPT系列外,计算机视觉领域也好不热闹,几个前沿方向都出现了令人惊叹的进展。对于公众来说,感受最深的莫过于AI绘画了。Stable Diffusion
对于汽车行业,一提到“技术”和“品牌”这两个哪个重要,大家都会异口同声的说:技术重要,技术才是永远的王道。而品牌,多数人认为这是虚的,没有人只是为买个牌子。这样的观点也没错,毕竟我国的汽车工业就是这么走过来的,但处在21世纪的今天,这样的观点应该改变,技术和品牌应该是相辅相成的! 多少年来,提到技术,对于我国汽车行业来讲,那就是核心,就是全部。曾几何时,中国的汽车工业发展之初,汽车从业者最渴望的就是技术,那个年代没有技术,一切都未从谈起。这么多年以来,我国靠着庞大的汽车消费市场来换取汽车技术,这也让中国的汽车工业迈出了发展的一大步。但对于传统汽车真正的核心技术,我们仍然没有完全掌握,还有着向国外企业、品牌学习的空间。 这样的历史时期支撑了我国汽车工业的发展。而如今,我们处在一个移动互联网、智能电动汽车发展、开放的时代,技术已经不再是汽车行业的唯一了,在 作为一名VR从业者,我知道短期的未来一定是AR的,之后随着技术的不断成熟,再逐渐过渡到MR/XR。 原因很简单,同样是虚拟,VR是封闭,向内发展,AR是开放,向外发生, 不管我们的社会发展到什么程度,我们永远不能放弃与家人、朋友以及外界的连接, 所以我一直对新推出的AR产品保持关注。 首先介绍一下AR的概念, AR眼镜是一种可以在现实场景中叠加虚拟信息的智能设备,因此叫做增强现实AR(Augmented Reality)。 相对于虚拟现实VR(Virtual Reality)眼镜的全盘虚拟, AR眼镜所需虚拟的信息量更少,计算资源和电力消耗相对较少,因此可以应用于更轻薄的机身。 相比VR /AR眼镜还有一种融合形态叫做混合现实MR(Mixed Reality),同样它也是在现实场景中叠加虚拟信息,所不同的是它所虚拟的数字内容可以与周围环境产生互动,这就需要它有感知和重建现实的能力。 由于对计算资源的依赖和对电力的消耗以及因此产生的散热需求,就目前的硬件来说,VR、MR天然就很难做得进轻薄的机身,也就不适合出街佩戴。 大家好,我是 KC~ 作为迷你主机爱好者,今年上半年最期待的,应该就是搭载 AMD 7040 系列(代号Phoenix 凤凰)的新机器了。去年 AMD 的6000系列 APU,GPU 部分大跨步的从 VEGA 架构升级到了 RDNA 架构,带来了接近100%(部分情况下)的集性能提升,让小主机用户初步实现了1080P 3A 自由。对于它的升级款——AMD 7040 系列 APU,大家自然也是期待拉满,在开始评测前我们管理回顾一下7040系列产品的主要特征。 由于 AMD 今年导入了新的移动端产品命名规则,这里我帮大家简单总结一下: ▼7000系列产品线,包含五大系列 Hello,大家好!我是沈少,最近我把自己的主力键盘换到了Keychron Q1 Pro。这款双模客制化Gasket结构的75%机械键盘,整体感觉不错,不过也没有完美,具体我们结合优缺点详细聊聊。 首先是高端Pro线的标配,6063铝制机身,拿在手里很有分量,经过阳极氧化、喷砂等等工艺,质感也是相当在线的,特别是在千元内相当能打。不过这样也意味着这款键盘的自重比较高,没法经常带出门使用了,属于是有得必有失吧。
谁说女生不能写恐怖题材?
有没有追妻火葬场但破镜没重圆的故事?| 文末含福利
2023-06-27 14:20:30
世间男人千千万,挑选对象别摆烂。
遇上渣男咱咋办,男友不行咱就换。
精神内耗倒霉蛋,委屈自己咱不干。夏日出游,推荐几个适合自驾的目的地,你觉得推荐的理由是什么?
2023-06-26 11:07:43
来源:知乎 www.zhihu.com
【知乎日报】千万用户的选择,做朋友圈里的新鲜事分享大牛。
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2023-06-12 11:50:32
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知乎每日精选 2023-07-23