59歲保安冒用弟弟身份入職，因病猝死賠償金談判陷僵局
蘋果 C 口和安卓 C 口有什么區(qū)別
2022 超全的 AI 圈研究合集在這知名博主 Louis Bouchard 自制視頻解加短篇析，對(duì)小也超級(jí)友。雖然世仍在復(fù)蘇但研究并有放慢其熱的步伐尤其是在工智能領(lǐng)。此外，年人們對(duì) AI 倫理、偏見(jiàn)、理和透明都有了新重視。人智能和我對(duì)人腦的解及其與工智能的系在不斷展，在不的將來(lái)，些改善我生活質(zhì)量應(yīng)用將大光彩。知博主 Louis Bouchard 也在自己的博中盤點(diǎn)了 2022 年 32 項(xiàng)（!）AI 技術(shù)突破。接下讓我們一看看，這令人驚艷研究都有些吧！文地址：https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里葉卷堵山分辨率穩(wěn)的大型掩修復(fù)你肯經(jīng)歷過(guò)這情況：你你的朋友了一張很的照片。果，你發(fā)有人在你后，毀了要發(fā)到朋圈或者小書的照片但現(xiàn)在，不再是問(wèn)?；诟?葉卷積的辨率穩(wěn)健大型掩碼復(fù)方法，以讓使用輕松清除像中不需的內(nèi)容。論是人，是垃圾桶能輕松消。它就像你口袋里專業(yè) ps 設(shè)計(jì)師，只需輕輕按，就能松清除。然看似簡(jiǎn)，但圖像復(fù)是許多 AI 研究人員長(zhǎng)期來(lái)一直需解決的問(wèn)。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161項(xiàng)目地址：https://github.com/ saic-mdal / lamaColab Demo：https://colab.research.google.com/github/saic-mdal/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.ipynb視頻講解：https://youtu.be/ Ia79AvGzveQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ lama/STIT：基于 GAN 的真實(shí)視頻臉編輯你定有過(guò)這的經(jīng)歷：看電影時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)電中的演員起來(lái)要比人年輕得?！峨p子手》中的爾?史密之前，這要專業(yè)人花費(fèi)數(shù)百至數(shù)千小的工作，動(dòng)編輯這演員出現(xiàn)場(chǎng)景。但用 AI，你可以在分鐘內(nèi)完。事實(shí)上許多技術(shù)以讓你增笑容，讓看起來(lái)更輕或更老所有這些是使用基人工智能算法自動(dòng)成的。它視頻中被為基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表 2022 年的最新技術(shù)水平論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2201.08361項(xiàng)目地址https://github.com/ rotemtzaban / STIT視頻講解：https://youtu.be/ mqItu9XoUgk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ stitch-it-in-time/NeROIC：利用在線圖庫(kù)的經(jīng)渲染神渲染可以過(guò)物體、物或場(chǎng)景圖片，在間中生成真的 3D 模型。有了這項(xiàng)技，你只需有某物體幾張圖片就可以要機(jī)器了解些圖片中物體，并擬出它在間中的樣。通過(guò)圖來(lái)理解物的物理形，這對(duì)人來(lái)說(shuō)很容，因?yàn)槲?了解真實(shí)世界。但于只能看像素的機(jī)來(lái)說(shuō)，這一個(gè)完全同的挑戰(zhàn)生成的模如何融入場(chǎng)景？如照片的光條件和角不同，生的模型也因此變化該怎么辦這些都是 Snapchat 和南加州大在這項(xiàng)新究中需要決的問(wèn)題論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2201.02533項(xiàng)目地址https://github.com/ snap-research / NeROIC視頻講解：https://youtu.be/ 88Pl9zD1Z78短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ neroic/SpeechPainter：文本條件下的語(yǔ)修復(fù)對(duì)于像來(lái)說(shuō)，于機(jī)器學(xué)的修復(fù)技不僅可以除其中的容，而且能根據(jù)背信息填充像的缺失分。對(duì)于頻修復(fù)來(lái)，其挑戰(zhàn)于不僅要持幀與幀間的一致，而且要免生成錯(cuò)的偽影。時(shí)，當(dāng)你功地將一人從視頻「踢出去之后，還要把他 / 她的聲音也一并刪才行。為，谷歌的究人員提了一種全的語(yǔ)音修方法，可糾正視頻的語(yǔ)法、音，甚至除背景噪。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2202.07273視頻講解：https://youtu.be/ zIIc4bRf5Hg短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ speech-inpainting-with-ai/GFP-GAN：利用生成性部先驗(yàn)，現(xiàn)真實(shí)世的盲臉修你是否有些珍藏的照片，因年代久遠(yuǎn)畫質(zhì)模糊不用擔(dān)心有了盲臉復(fù)技術(shù)（Blind Face Restoration），你的回憶會(huì)被久彌新。個(gè)全新且費(fèi)的 AI 模型可以在一瞬間復(fù)你的大分舊照片即使修復(fù)的照片畫非常低，也能很好工作。這之前通常一個(gè)相當(dāng)的挑戰(zhàn)。酷的是，可以按照己喜歡的式進(jìn)行嘗。他們已開(kāi)源了代，創(chuàng)建了個(gè)演示和線應(yīng)用程供大家試。相信這技術(shù)一定你大吃一！論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2101.04061項(xiàng)目地址：https://github.com/ TencentARC / GFPGANColab Demo：https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / akhaliq / GFPGAN視頻講解：https://youtu.be/ nLDVtzcSeqM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ gfp-gan/4D-Net：多模態(tài)對(duì)齊的驕山自動(dòng)駕駛車如何「觀六路」你可能聽(tīng)過(guò)車企正使用的 LiDAR 傳感器或他奇怪的機(jī)。但它是如何工的，它們何觀察這世界，以它們與我相比究竟到了什么同？論文接：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066與特斯拉只使用像頭來(lái)了世界不同大多數(shù)自駕駛汽車商，比如 Waymo，使用的普通攝像和 3D LiDAR 傳感器。它們不會(huì)普通相機(jī)樣生成圖，而是生 3D 點(diǎn)云，利用 RGB 傳感信息，量物體之的距離，算它們投到物體的沖激光的播時(shí)間。管如此，們?nèi)绾斡?地結(jié)合這信息并讓輛理解它車輛最終看到什么自動(dòng)駕駛否足夠安？Waymo 和谷歌的一篇新究論文將解答這些題。視頻解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多辨率哈希碼的即時(shí)經(jīng)圖元如通過(guò)照片擬世界的子？使用 AI 模型，人們可將拍攝的像變成高量的 3D 模型。這項(xiàng)具有挑性的任務(wù)讓研究人通過(guò) 2D 圖像，創(chuàng)建物體葌山在三維世中的樣子通過(guò)基于希編碼的經(jīng)圖元（graphical primitives），英偉達(dá)現(xiàn) 5 秒訓(xùn)練 NeRF，并獲得了更好效果。在到兩年的究中，將 NeRF 的訓(xùn)練速提高了 1000 多倍。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2201.05989項(xiàng)目地址：https://github.com/ NVlabs / instant-ngp視頻講解：https://youtu.be/ UHQZBQOVAIU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/nvidia-photos-into-3d-scenes/DALL?E 2：基于 CLIP 特征的文本生成圖模型去年OpenAI 發(fā)布了文本-圖像生成模型 DALL?E?，F(xiàn)在，升級(jí)版 DALL?E 2 又來(lái)了。DALL?E 2 不僅可以從文本生逼真的圖，其輸出分辨率是者的四倍不過(guò)，性方面的提好像不足令 OpenAI 滿足，為此們還讓 DALL?E 2 學(xué)會(huì)了一項(xiàng)新能：圖像復(fù)。也就說(shuō)，你可用 DALL?E 2 編輯圖像，或者添任何想要新元素，如在背景加上一只烈鳥。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2204.06125視頻講解：https://youtu.be/ rdGVbPI42sA短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/openais-new-model-dall-e-2-is-amazing/MyStyle：個(gè)性化生成先驗(yàn)歌和特拉夫大學(xué)提了一個(gè)非強(qiáng)大的 DeepFake 技術(shù)。擁有了，你幾乎所不能。需給一個(gè)拍上百?gòu)?片，就可對(duì)其圖像行編碼，修復(fù)、編或創(chuàng)建出何想要的子。這既人驚奇又人恐懼，其是當(dāng)你到生成的果時(shí)。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272項(xiàng)目地址：https://mystyle-personalized-prior.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ BNWAEvFfFvQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ mystyle/OPT：開(kāi)放預(yù)訓(xùn)練 Transformer 語(yǔ)言模型GPT-3 如此強(qiáng)大的原，在于其構(gòu)和大小它有 1750 億個(gè)參數(shù)，是類大腦中經(jīng)元數(shù)量兩倍！如巨大的神網(wǎng)絡(luò)使該型幾乎學(xué)了整個(gè)互網(wǎng)的內(nèi)容了解我們何書寫、換和理解本。就在們驚嘆于 GPT-3 的強(qiáng)大功能時(shí)，Meta 向開(kāi)源社區(qū)邁了一大步他們發(fā)布一個(gè)同樣大的模型并且，該型已經(jīng)完開(kāi)源了！模型不僅有超過(guò)千級(jí)別的參，并且， GPT-3 相比，OPT-175B 更加開(kāi)放及于訪問(wèn)。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068項(xiàng)目地址：https://github.com/ facebookresearch / metaseq視頻鏈接https://youtu.be/ Ejg0OunCi9U短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ opt-meta/BlobGAN：空間離的場(chǎng)景表對(duì)于如何述一個(gè)場(chǎng)，Adobe 研究團(tuán)隊(duì)給出了個(gè)新的方：BlobGAN。BlobGAN 使用「斑點(diǎn)」（blob）來(lái)描述場(chǎng)景的對(duì)象。究人員可移動(dòng)這些點(diǎn)，將它變大、變，甚至可刪除，這圖像中斑所代表的體都會(huì)產(chǎn)同樣的效。正如作在他們的果中分享那樣，你以通過(guò)復(fù)斑點(diǎn)，在據(jù)集中創(chuàng)新的圖像現(xiàn)在，BlobGAN 的代碼已經(jīng)開(kāi)源，興趣的小伴，抓緊上手試試！論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837項(xiàng)目地址：https://github.com/ dave-epstein / blobgan視頻講解：https://youtu.be/ mnEzjpiA_4E短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ blobgan/Gato：通才智能DeepMind 構(gòu)建了一個(gè)一的「通」智能體 Gato?？梢酝?Atari 游戲、做幕圖像、人聊天、能控制機(jī)臂！更令震驚的是它只訓(xùn)練次并使用同的權(quán)重便能完成有任務(wù)。Gato 是一個(gè)多模智能體。意味著它可以為圖創(chuàng)建標(biāo)題也能作為天機(jī)器人答問(wèn)題。然 GPT-3 也能陪你聊天但很明顯Gato 可以做到多。畢竟能聊天的 AI 常有，能陪玩戲的不常。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.06175視頻講解：https://youtu.be/ xZKSWNv6Esc短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ deepmind-gato/Imagen：具有深語(yǔ)言理解文本到圖的擴(kuò)散模如果你認(rèn) DALL?E 2 很優(yōu)秀，么不妨看這個(gè)來(lái)自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什。DALL?E 很神奇，但生的圖像往缺乏真實(shí)，這就是歌團(tuán)隊(duì)研的 Imagen 所要解決的題。根據(jù)較文本到像模型的準(zhǔn)，Imagen 在大型語(yǔ)言型的文本入對(duì)文本-圖像的合方面成效著。生成圖像既天行空，又實(shí)可信。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487項(xiàng)目地址：https://imagen.research.google/視頻講解https://youtu.be/ qhtYPhPWCsI短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ google-brain-imagen/DALL·E Mini一組小扎驚悚圖曾 Twitter 上風(fēng)靡一陣這組 San 值狂掉的作品，自 DALL?E mini 之手。作為 DALL?E 家族的「青春版，DALL?E mini 是勝在免費(fèi)開(kāi)。代碼已，下一個(gè)魔改的人又會(huì)是誰(shuí)？項(xiàng)目地：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在線體驗(yàn)：https://huggingface.co/ spaces / dalle-mini / dalle-mini視頻講解https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ dalle-mini/NLLB：不落下任一種語(yǔ)言Meta AI 發(fā)布的這款 NLLB-200 模型，模型命名念來(lái)自「落下任何種語(yǔ)言」No Language Left Behind），在 200 多種語(yǔ)言上實(shí)現(xiàn)了意互譯。究的亮點(diǎn)于：研究讓大多數(shù)資源語(yǔ)言練提升多數(shù)量級(jí)，時(shí)實(shí)現(xiàn)了 200 + 語(yǔ)言翻譯的 SOTA 結(jié)果。論文鏈接https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/項(xiàng)目地址https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在線體驗(yàn)https://nllb.metademolab.com/視頻講解：https://youtu.be/ 2G4NeG17Eis短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ no-language-left-behind/Dual-Shutter 光學(xué)振動(dòng)感系統(tǒng)聲也能被看？這篇獲 CVPR 2022 最佳論文榮譽(yù)獎(jiǎng)的究，提出一種新穎 Dual-Shutter 方法，通過(guò)用「慢速相機(jī)（130FPS）同時(shí)檢測(cè)個(gè)場(chǎng)景源高速（高 63kHz）表面振動(dòng)，并通捕獲由音源引起的動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)由此便可實(shí)現(xiàn)樂(lè)器分離、噪的消除等種需求。文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf項(xiàng)目地址：https://imaging.cs.cmu.edu/ vibration/視頻講解：https://youtu.be/ n1M8ZVspJcs短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ cvpr-2022-best-paper/Make-A-Scene：基于場(chǎng)景且有禺?先驗(yàn)的文到圖像生Make-A-Scene 不僅僅是「另個(gè) DALL?E」。雖然 DALL?E 可以根據(jù)本提示生隨機(jī)圖像這確實(shí)很，但同時(shí)限制了用對(duì)生成結(jié)的控制。 Meta 的目標(biāo)是推動(dòng)創(chuàng)意達(dá)，將這文本到圖的趨勢(shì)與前的草圖圖像模型結(jié)合，從產(chǎn)生「Make-A-Scene」：文本草圖條件像生成之的奇妙融。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2203.13131視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ make-a-scene/BANMo：從任意視頻構(gòu)建目標(biāo) 3D 動(dòng)畫模型基于 Meta 的這項(xiàng)研，你只需定捕獲可形對(duì)象的意視頻，如上傳幾小貓小狗視頻，BANMo 便可通過(guò)將自數(shù)千張像的 2D 線索整合到規(guī)范空中，進(jìn)而建一個(gè)可輯的動(dòng)畫 3D 模型，且無(wú)需定義形狀板。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761項(xiàng)目地址：https://github.com/ facebookresearch / banmo視頻講解：https://youtu.be/ jDTy-liFoCQ短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ banmo/用潛在擴(kuò)散模型緣婦高分辨率像合成今大火的圖生成模型 DALL?E、Imagen 以及強(qiáng)勢(shì)出的 Stable Diffusion，這些強(qiáng)大的像生成模有什么共點(diǎn)？除了計(jì)算成本大量訓(xùn)練間之外，們都基于同的擴(kuò)散制。擴(kuò)散型最近在多數(shù)圖像務(wù)中取得 SOTA 結(jié)果，包括使用 DALL?E 的文本到圖像，還許多其他圖像生成關(guān)的任務(wù)如圖像修、風(fēng)格轉(zhuǎn)或圖像超辨率。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752項(xiàng)目地址：https://github.com/ CompVis / latent-diffusion視頻講解：https://youtu.be/ RGBNdD3Wn-g短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ latent-diffusion-models/PSG：基于場(chǎng)的圖像生模型AI 可以幫你確識(shí)別圖中的物體但是理解體與環(huán)境間的關(guān)系沒(méi)有那么松。為此來(lái)自南洋工對(duì)研究員提出了種基于全分割的全景圖生成panoptic scene graph generation，即 PSG）任務(wù)。相比于統(tǒng)基于檢框的場(chǎng)景生成，PSG 任務(wù)要求全面地出圖像中所有關(guān)系包括物體物體間關(guān)，物體與景間關(guān)系背景與背間關(guān)系）并用準(zhǔn)確分割塊來(lái)位物體。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247項(xiàng)目地址：https://psgdataset.org/在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / ECCV2022 / PSG視頻講解：https://youtu.be/ cSsE_H_0Cr8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ psg/利用文本反轉(zhuǎn)實(shí)文本到圖的個(gè)性化成今年各廠的圖像成模型可是八仙過(guò)各顯神通但是如何模型生成定風(fēng)格的像作品呢來(lái)自特拉夫大學(xué)的者和英偉合作推出一款個(gè)性圖像生成型，可以 DIY 你想要得到圖像。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.01618項(xiàng)目地址：https://textual-inversion.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ f3oXa7_SYek短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imageworthoneword/用于通用視頻識(shí)別語(yǔ)言圖像訓(xùn)練模型覺(jué)文本模的學(xué)習(xí)毫疑問(wèn)已經(jīng)得了巨大功，然而何將這種的語(yǔ)言圖預(yù)訓(xùn)練方擴(kuò)展到視領(lǐng)域仍然一個(gè)懸而決的問(wèn)題來(lái)自微軟中科院的者提出了種簡(jiǎn)單而效的方法預(yù)訓(xùn)練的言圖像模直接適應(yīng)頻識(shí)別，不是從頭始預(yù)訓(xùn)練模型。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816項(xiàng)目地址：https://github.com/ microsoft / VideoX / tree / master / X-CLIP視頻講解：https://youtu.be/ seb4lmVPEe8短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ general-video-recognition/Make-A-Video：一鍵文本生視頻模型家在畫布盡情作畫如此清晰暢的畫面你能想到頻的每一都是 AI 生成的嗎？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需簡(jiǎn)單入幾個(gè)文，便可在秒內(nèi)生成同風(fēng)格的頻，說(shuō)成視頻版 DALL?E」也不為。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2209.14792視頻講解：https://youtu.be/ MWwESVyHWto短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ make-a-video/Whisper：大規(guī)模監(jiān)督語(yǔ)音別模型你沒(méi)有想過(guò)一個(gè)翻譯件可以快翻譯視頻的語(yǔ)音，至是那些自己都聽(tīng)懂的語(yǔ)言OpenAI 開(kāi)源的 Whisper 恰好就能做這一點(diǎn)。Whisper 在超過(guò) 68 萬(wàn)小時(shí)的多種數(shù)據(jù)上練，能識(shí)嘈雜背景的多語(yǔ)種音并轉(zhuǎn)化文字，此還可勝任業(yè)術(shù)語(yǔ)的譯。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356項(xiàng)目地址：https://github.com/ openai / whisper視頻講解：https://youtu.be/ uFOkMme19Zs短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ whisper/DreamFusion：用 2D 圖像生成 3D 模型文本生成圖像視頻，還 3D 模型～谷歌出的 DreamFusion 通過(guò)使用訓(xùn)練的 2D 文本到圖像擴(kuò)散型可一鍵成 3D 模型，在十億圖像本對(duì)上訓(xùn)的擴(kuò)散模推動(dòng)了文到 3D 模型合成最新突破論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2209.14988視頻講解https://youtu.be/ epuU0VRIcjE短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ dreamfusion/Imagic：基于擴(kuò)散模型真實(shí)圖像輯方法使 DALL?E 等文本圖像生模型，只輸入一行字便能得想要的圖，但 AI 生成的圖像有時(shí)候不那么完。來(lái)自谷、以色列工學(xué)院、茨曼科學(xué)究所的研者介紹了種基于擴(kuò)模型的真圖像編輯法 ——Imagic，只用文就能實(shí)現(xiàn)實(shí)照片的 PS。例如，我們可改變一個(gè)的姿勢(shì)和圖同時(shí)保其原始特，或者我讓一只站的狗坐下讓一只鳥開(kāi)翅膀。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276項(xiàng)目地址：https://imagic-editing.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ gbpPQ5kVJhM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imagic/eDiffi：更高品質(zhì)文本圖像成模型比 DALL?E 和 Stable Diffusion 更強(qiáng)的圖像合成模來(lái)了！這是英偉達(dá) eDiffi，它可以更準(zhǔn)確生成更高質(zhì)的圖像此外加入筆模具，以為你的品增加更創(chuàng)造性和活性。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324項(xiàng)目地址：https://deepimagination.cc/ eDiff-I/視頻講解：https://youtu.be/ grwp-ht_ixo短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ ediffi/Infinite Nature：從單幅像中學(xué)習(xí)然場(chǎng)景的限視圖生你有沒(méi)有過(guò)，隨手一張照片后就像打一扇門一飛進(jìn)圖片呢？來(lái)自歌和康奈大學(xué)的學(xué)將這一想變?yōu)榱爽F(xiàn)，這就是 InfiniteNature-Zero，他可從單圖像中生無(wú)限制的然場(chǎng)景視。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148項(xiàng)目地址：https://infinite-nature.github.io/視頻講解https://youtu.be/ FQzGhukV-l0短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ infinitenature-zeroGalactica：用于科學(xué)的大言模型Meta 開(kāi)發(fā)的 Galactica 是一種大型語(yǔ)言型，其大與 GPT-3 相當(dāng)，但它擅的領(lǐng)域是學(xué)知識(shí)。模型可編政府白皮、新聞評(píng)、維基百頁(yè)面和代，它還知如何引用及如何編方程式。對(duì)人工智和科學(xué)來(lái)是一件大。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2211.09085視頻講解：https://youtu.be/ 2GfxkCWWzLU短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ galactica/RAD-NeRF：基于音頻空分解的實(shí)人像合成型自從 DeepFake 和 NeRF 的出現(xiàn)，AI 換臉?biāo)坪跻呀?jīng)是空見(jiàn)慣了但有個(gè)問(wèn)，AI 換的臉有時(shí)因?yàn)閷?duì)不嘴型而露。RAD-NeRF 的出現(xiàn)可解決這一題，它可對(duì)視頻中出現(xiàn)的說(shuō)者進(jìn)行實(shí)的人像合，此外還持自定義像。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368項(xiàng)目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：為對(duì)話優(yōu)化語(yǔ)言模型2022 年度 AI 的重磅作怎么能少 ChatGPT，這個(gè)已經(jīng)火全網(wǎng)并已被網(wǎng)友開(kāi)出寫小黃、敲代碼各種應(yīng)用萬(wàn)能模型如果你還了解它，就快來(lái)看！視頻講：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生使用的視人臉 re-aging雖然當(dāng)下計(jì)算機(jī)視模型可以人臉的年進(jìn)行生成風(fēng)格遷移，但這也是看起來(lái)酷，在實(shí)應(yīng)用中卻乎零作用現(xiàn)有的技通常存在面部特征失、分辨低和在后視頻幀中果不穩(wěn)定問(wèn)題，往需要人工次編輯。近迪士尼布了第一可實(shí)用的完全自動(dòng)的、可用生產(chǎn)使用視頻圖像 re-age 人臉的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式告電影中化妝師改演員年齡覺(jué)效果的術(shù)落幕。文鏈接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520項(xiàng)目地址：https://studios.disneyresearch.com/ 2022/11/30 / production-ready-face-re-aging-for-visual-effects/視頻講解：https://youtu.be/ WC03N0NFfwk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ disney-re-age/參考資料：https://www.louisbouchard.ai/2022-ai-recap/本文來(lái)自微公眾號(hào)：智元 （ID：AI_era）
IT之家 1 月 6 日消息，現(xiàn)有一款型號(hào)?V2230EA 的 iQOO 新機(jī)通過(guò)了工信部認(rèn)證以及 3C 認(rèn)證。這款手機(jī)采用了 LCD 水滴屏、后置矩形雙攝、側(cè)邊指紋識(shí)精精，持 18W 快充，似乎定位不高。有數(shù)碼博主測(cè)，這款機(jī)型可能是 1000-1500 元價(jià)位的 U 系列，可能會(huì)是 iQOO U6。IT之家了解到，上一代 iQOO U5 發(fā)布于 2021 年 12 月，后續(xù)又推出了 U5x 以及 U5e，按照時(shí)間推算也該是時(shí)候發(fā)新機(jī)了。iQOO U5 帶來(lái)了 5000mAh 大電池、高通驍龍 695 5G 芯片、120Hz LCD 高刷屏、5000 萬(wàn)像素主攝等配置，首發(fā)價(jià)?1299 元起。?iQOO U5e 搭載了天璣 700 芯片，支持 33W 快充，首發(fā)價(jià) 1399 元。
感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投遞！頂“捕食者”— 病毒，也遇上對(duì)手了！科學(xué)們發(fā)現(xiàn)了第一專以病毒為食生物，目前該究已登上 PNAS。研究團(tuán)隊(duì)表示，這個(gè)驚的發(fā)現(xiàn)不僅可會(huì)改變?nèi)藗兗?認(rèn)知的生態(tài)模，甚至還會(huì)影人們對(duì)全球碳環(huán)的看法。至是怎么發(fā)現(xiàn)這生物的，還要功到研究人員“平衡”的執(zhí)追求。在以往人們通常都把毒當(dāng)作導(dǎo)致機(jī)發(fā)生病變的“原體”，但它總該有什么“敵”吧。論文作 John DeLong 也這樣講道：毒主要由核酸大量的氮和磷成，沒(méi)有生物吃”它們這不理。為了驗(yàn)證個(gè)猜想，他們過(guò) 3 年的研究，收集了池水樣本并觀察種微生物種群模，終于發(fā)現(xiàn)一種特殊的以毒為食的微生 ——Halteria。具體是如何發(fā)現(xiàn)的一起來(lái)看～第種主動(dòng)食用病的生物由于病可以說(shuō)無(wú)處不，許多生物在食時(shí)不可避免會(huì)把病毒一起下去。但本次究想要確認(rèn)的：是否有生物去主動(dòng)吞噬病？從理論上講病毒中包含的酸、大量的氮磷，是能作為生物的營(yíng)養(yǎng)成使用的。為此研究人員去附的池塘采集了樣，回到實(shí)驗(yàn)分離出不同微物，然后加入大量的氯病毒 —— 一種廣泛存在于淡水中綠藻病毒。接來(lái)幾天，他們蹤了氯病毒和它微生物的種規(guī)模，觀察后是否在消化掉者?！?顯微鏡下的氯病毒顆結(jié)果顯示，他觀測(cè)到一種名 Halteria 的微生物在瘋狂吞食病并茁壯成長(zhǎng)：不含有其它食來(lái)源的水樣本，Halteria 的數(shù)量在兩天內(nèi)增加了 15 倍，而氯病毒的含量下到了原來(lái)的百之一。與之形對(duì)比的是，在有病毒的對(duì)照中，Halteria 的數(shù)量并沒(méi)有增加。后續(xù)實(shí)驗(yàn)中，究者還用綠色光染料標(biāo)記了病毒 DNA，結(jié)果發(fā)現(xiàn) Halteria 的液泡（微生的胃）很快開(kāi)發(fā)出綠色的光這也進(jìn)一步證了 Halteria 確實(shí)在不斷消耗病毒這種會(huì)主動(dòng)進(jìn)病毒的微生物Halteria”是一種常見(jiàn)的原生生物屬以其毛發(fā)狀纖推動(dòng)其在水中行而聞名，是毛蟲的一種。究者在論文中提到，Halteria 是第一種已知的主進(jìn)食病毒的生，但不太可能唯一一種，該隊(duì)還把這類生統(tǒng)一命名為“virovore”。在室內(nèi)的驗(yàn)完成后，他后續(xù)會(huì)繼續(xù)探這一現(xiàn)象在野發(fā)生的證據(jù)。變當(dāng)前的生態(tài)統(tǒng)模型發(fā)現(xiàn)了樣一種專門以毒為食的生物然后呢？在談什么用之前，們先梳理一下 Halteria 這類生物在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)作原理。當(dāng)前的生態(tài)模中，存在著一“病毒分流”假說(shuō)。所謂分，就是病毒會(huì)染部分細(xì)菌，它們的數(shù)量減，進(jìn)而降低細(xì)在微生物環(huán)中能量物質(zhì)傳輸換句話說(shuō)，就病毒會(huì)阻礙細(xì)中的能量和物走向上游食物。△ 圖源：中研院但現(xiàn)在，Halteria 的出現(xiàn)，打破了這一平精精，專門以病毒為，并且屬于原生物，會(huì)被其浮游生物所消。這樣一來(lái)，水生食物鏈中原生動(dòng)物獲得質(zhì)與能量的途有三個(gè)：通過(guò)食食物鏈中的游植物；微生環(huán)中的細(xì)菌；接“食用”病。換句話講，毒并不完全會(huì)礙細(xì)菌中的能和物質(zhì)走向上食物鏈。反而還會(huì)被原生動(dòng)食用，進(jìn)而能和物質(zhì)繼續(xù)在游食物鏈中流。那再進(jìn)一步說(shuō)，“病毒分”的假說(shuō)自然就不再適用了更重要的是，Halteria 種群的存在，可能還會(huì)使當(dāng)的食物網(wǎng)和生系統(tǒng)模型發(fā)生應(yīng)的變化，因在這之前它并會(huì)涉及到病毒其消費(fèi)者之間營(yíng)養(yǎng)及能量聯(lián)。除此之外，Halteria 的存在也不僅僅止于改變當(dāng)的生態(tài)系統(tǒng)模。論文作者 DeLong 還表示如果 Halteria“食用”病毒在規(guī)模范圍發(fā)生會(huì)徹底改變?nèi)?對(duì)全球碳循環(huán)看法：在實(shí)驗(yàn)，每個(gè) Halteria 食用一萬(wàn)至百萬(wàn)病毒，那一個(gè)塘中的 Halteria 則會(huì)使用百萬(wàn)億上的病毒，如粗略估計(jì)一下多少病毒，有少纖毛蟲，有少水，就會(huì)得有多少能量向物鏈上游運(yùn)動(dòng)值得一提的是還有網(wǎng)友表示既然存在可以用病毒的生物那是不是預(yù)示會(huì)有一種新技的出現(xiàn)，用來(lái)除人體內(nèi)的病。不過(guò)，病毒進(jìn)化速度是遠(yuǎn)超過(guò) Halteria 這類真核生物的，否用于治療病感染還未可知話說(shuō)回來(lái)，你 Halteria 這個(gè)能夠“食用”病毒生物怎么看？文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2215000120參考鏈接：[1]https://news.unl.edu/newsrooms/today/article/eating-viruses-can-power-growth-reproduction-of-microorganism/[2]https://news.ycombinator.com/item?id=34230780本文來(lái)自微信公眾：量子位 （ID：QbitAI），作者：羿閣 Pine
?旨在提更優(yōu)質(zhì)的容，鼓勵(lì)進(jìn)、督促訊編輯團(tuán)的成長(zhǎng)，通過(guò)本文行滿意度查，大家以從文章值的不同度進(jìn)行評(píng)，最多選 5 位心目中認(rèn)可編輯（筆）。document.write("
首先回顧下些年伴隨我長(zhǎng)大的課件 PPT ：圖源網(wǎng)絡(luò)陳舊模板、辣眼配色、處處是重點(diǎn)仿佛為了課件 PPT 的標(biāo)配…… 我想大家在學(xué)生時(shí)或多或少都觸過(guò)上述案中的片子。開(kāi)始之前，想先問(wèn)大家個(gè)問(wèn)題：你得是什么原導(dǎo)致課件 PPT 總是不夠美？其實(shí)我看來(lái)，除缺乏基本的學(xué)知識(shí)外，重要的在于師們平時(shí)備任務(wù)重，一課件動(dòng)輒就幾十上百頁(yè)根本沒(méi)有大的時(shí)間去美 PPT。因此我認(rèn)為做課件類 PPT 的關(guān)鍵就在于高效！么今天我們來(lái)聊聊，如用最高效的法完成一份件類 PPT 美化！以下是一份理工的電工技術(shù)件我從中選了 4 頁(yè)（復(fù)雜流程圖全文字頁(yè)、間軸頁(yè)、原解析頁(yè)）：稿比例 4：3，我們延續(xù)這一尺寸。先確定配色字體和內(nèi)頁(yè)板樣式：配：百搭的藍(lán)系 + 黃色點(diǎn)綴字體：里巴巴惠普 + Arial接下來(lái)，咱們逐頁(yè)來(lái)行美化01.復(fù)雜流程圖是常見(jiàn)的流圖頁(yè)，客觀說(shuō)內(nèi)容不算別多，但看來(lái)很費(fèi)力，要問(wèn)題如下1.色彩過(guò)多2.解釋說(shuō)明的樣式過(guò)多3.元素散亂沒(méi)有對(duì)齊因此我們要做的給視覺(jué)減負(fù)既然是流程，第一步要的就是提取流程主干：一步很重要一點(diǎn)是做好齊，保證同級(jí)的元素采相同的樣式視覺(jué)上會(huì)更晰。接著要注解釋說(shuō)明文字了，原分別用虛線給子項(xiàng)劃分別：然而正由于添加的線框與原有流程箭頭形了疊壓，造視覺(jué)混亂。怎樣處理呢其實(shí)核心在減少附加元對(duì)主干流程干擾，在此認(rèn)為可以引圖例：圖例即用色塊劃，并在右上標(biāo)注不同色的含義），有效減少不要的線條，顯了流程主，是不是清了很多呢。02.全文字頁(yè)全文字頁(yè)經(jīng)出現(xiàn)在我們視野中，滿的文字看起十分擁擠且燥。如何在添加插圖且刪減文字的提下進(jìn)行優(yōu)呢？其實(shí)也簡(jiǎn)單，提高面的空間利率讓整體看來(lái)更均勻一。分析原稿見(jiàn)，由于文長(zhǎng)短不一，致結(jié)尾處會(huì)參差不齊的缺：這些空讓原本不充的畫面更擁了。這時(shí)可依據(jù)文案長(zhǎng)，重新劃分間：添加文后的效果如：是不是看來(lái)更緊湊飽了呢。而且于引入了色，增強(qiáng)了對(duì)，視覺(jué)效果佳。03.時(shí)間軸頁(yè)這是型的時(shí)間軸，目前的問(wèn)是空間利用不足且沒(méi)有現(xiàn)時(shí)間軸的覺(jué)。關(guān)于時(shí)軸，我們通會(huì)畫一條水線，然后將件依次排布去：然而由目前的事項(xiàng)多，一條軸經(jīng)無(wú)法排開(kāi)，怎么辦呢我想你應(yīng)該經(jīng)猜到了，時(shí)間軸彎折次：是不是不錯(cuò)呢，不形象的體現(xiàn)時(shí)間軸的概，提升了空利用率。而還凸顯了中的三個(gè)特點(diǎn)關(guān)于時(shí)間軸繪制，其實(shí)常簡(jiǎn)單，它由兩個(gè)矩形一個(gè)箭頭拼起來(lái)的：而為了讓箭頭像道路，我在中間加入虛線。04.?原理解析這頁(yè)不用我，大家也都看出問(wèn)題所。就是一個(gè)：亂由于元多且雜，不從何看起。時(shí)候我們就要給讀者提一個(gè)明確的讀順序，我前寫過(guò)一篇覺(jué)引導(dǎo)的文，誠(chéng)意推薦你：回歸到頁(yè)，如何理一條清晰的讀線呢？最單的方法是用模塊化設(shè)，將描述同信息的元素在一起，像這樣：上方兩張?jiān)韴D下方是公式對(duì)應(yīng)的釋義這樣看起來(lái)不是清晰了多呢？這就視覺(jué)引導(dǎo)的義最后我們看下修改前的效果對(duì)比原稿美化?原本雜亂的面變得更有序了，而且到的操作技都非常簡(jiǎn)單總結(jié)一下只三點(diǎn)：1.元素配色少一，只對(duì)重點(diǎn)息賦予強(qiáng)調(diào)2.保證各元素對(duì)齊，并留一定的間3.劃分好內(nèi)容層級(jí)，同的元素樣式可能統(tǒng)一或有人會(huì)說(shuō)老只要把課講，PPT 并不重要。但我看來(lái)，這觀點(diǎn)有點(diǎn)片了。如果能講好課程的時(shí)，把基本審美意識(shí)傳給每一個(gè)學(xué)，或許可以學(xué)生培養(yǎng)一相對(duì)良好的美觀。當(dāng)學(xué)們畢業(yè)工作，不至于因 PPT 做得太差而被板嫌棄。畢在現(xiàn)在這個(gè)代，PPT 作為一種普的溝通工具還是非常重的。以上就這篇文章的部?jī)?nèi)容，感你能看到這，希望能夠你有所幫助本文來(lái)自微公眾號(hào)：Slidecent （ID：Slidecent），作者：林利?
汽車圈開(kāi)年第一個(gè)新聞便是噩耗，磚 Ken Block 遭遇意外離世。這事說(shuō)大不大，說(shuō)也不小。說(shuō)不大，為 Ken Block 其實(shí)與主流之間依舊相隔甚遠(yuǎn)，幾乎不屬于商業(yè)意上的那個(gè)汽車世界說(shuō)不小，因?yàn)樗?當(dāng)之無(wú)愧的當(dāng)今汽亞文化第一人，非流“破圈”的全村望。很多訃告給 Ken Block 的 title，是聽(tīng)著挺正規(guī)的“拉車手”，而這并不適。磚叔固然是跑力起家，但競(jìng)技生一直就不上不下，才有了 2010 年前后在 YouTube 上打出一番自己的天地。Title 順位第一個(gè)放“著名拉力車手”有點(diǎn)像說(shuō)魯迅是著醫(yī)生兼作家。所謂帝關(guān)上一扇門打開(kāi)扇窗，Ken Block 教科書般地示范了這句話。職競(jìng)技跑不出頭又如？視覺(jué)表演一樣可當(dāng)飯吃。也許你對(duì)移這一卦完全不感趣，但憑借出神入的漂移技巧和嘆為止的驚險(xiǎn)視覺(jué)，汽圈子里極少有人是全沒(méi)聽(tīng)過(guò) Ken Block 的大名。在過(guò)去，漂移，其是純視覺(jué)炫技性的漂移表演，要么于“給大伙兒露一”式的賽博舞獅，么淪為 local 版《速激》的鬼火作死。哪怕日本早有了 D1 GP 這樣的職業(yè)漂移表賽，也難以扭轉(zhuǎn)“移”二字附帶的黃、鬼火、怕交警的象。如果一直混 WRC 之類的“正規(guī)”拉力賽場(chǎng)，Ken Block 將永遠(yuǎn)只是一個(gè)默默無(wú)的背景板車手，但他穿針引線般唯手爾的漂移手藝，加豐富驚險(xiǎn)的場(chǎng)景與覺(jué)設(shè)計(jì)，再趕上了頻網(wǎng)站崛起的時(shí)代力，事情便有了魔般的質(zhì)變。這個(gè)故充滿了時(shí)代感：這乎是第一次，一項(xiàng)全拋棄了運(yùn)動(dòng)健體掩飾、赤裸裸以視炫耀為目的的汽車偽運(yùn)動(dòng)”，可以為主流、最保守、最面的公眾人士所接，甚至，所追逐、崇拜。再與鬼火無(wú)，可同上流有染。磚叔面前，后來(lái)撒哥都是后生弟弟。叔在派克峰的經(jīng)典頭這個(gè)彎如果掉下是這樣背景鋪墊了么久這才說(shuō)到關(guān)鍵這位把“歪路”走正道的“主流化非流”Ken Block，實(shí)際上生于 1967 年。沒(méi)錯(cuò)，可能比我們很多輕讀者的父母還要一代。形象上叛逆死之極無(wú)人能出其，生理上卻完全跟年輕”沾不上邊。于這一代和下一代輕人而言，當(dāng)面對(duì)后新四化時(shí)代的所智能電動(dòng)車，汽車為“大玩具”的屬和故事，還會(huì)繼續(xù)去嗎？去玩具化，來(lái)已久老《Top Gear》三人組每次說(shuō)到世紀(jì)之初汽運(yùn)動(dòng)的蒙昧期，經(jīng)喜歡講這么一個(gè)段：大家每到周末就開(kāi)心心，去看某某爵和某某伯爵們開(kāi)競(jìng)相自殺丟胳膊斷兒。汽車作為大玩的屬性，一百多年出道即巔峰。汽車玩具屬性，其實(shí)無(wú)乎那么幾個(gè)層面的素構(gòu)成：聽(tīng)覺(jué)、視、感覺(jué)。Ken Block 的視頻，貫穿始終的便是刺的聲浪和彌漫的白，倘若沒(méi)有這些刺觀眾的感官，再極的駕駛技術(shù)、再驚的環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)，也制不出 Ken Block。今天電動(dòng)車興起，全然干掉了覺(jué)層面，又因?yàn)轶w問(wèn)題大幅削弱了視；車企的主動(dòng)選擇智能化的客觀變化作為感覺(jué)層面的駕感也受到了挑戰(zhàn)。這一切其實(shí)并非自動(dòng)車而起，而是自至終一直在進(jìn)行著過(guò)去的一百年間，車從噴著黑煙的怪，變成除了二氧化幾乎無(wú)污染的好孩；從 1.5L V12 的嘯叫，到超跑都得刻意動(dòng)用閥加大嗓門；從輕易手剎甩尾的 86 上山了，變成前驅(qū)菜卡羅拉大行其道特斯拉漂移模式，乎只在發(fā)布時(shí)有存感與其說(shuō)汽車的玩屬性在消退，不如是汽車的工具屬性斷被提純。玩具屬只是汽車發(fā)明初期附帶的，少數(shù)群體求的副產(chǎn)品，隨著們對(duì)于危險(xiǎn)、效率認(rèn)識(shí)和重視，順?biāo)?舟地不斷被主流世所扼制和削弱。這過(guò)程中不斷有視汽為娛樂(lè)的個(gè)體，用種方式明里暗里去爭(zhēng)，比如在法規(guī)的縫中爭(zhēng)取生存空間比如專門開(kāi)辟也因帶來(lái)門檻的規(guī)范化技，再比如為汽車樂(lè)趣賦予商業(yè)價(jià)值似乎也只有在汽車剛發(fā)明的早期，保量還沒(méi)有大到輕易以造成安全隱患，眾對(duì)交通參與者的全底線也并未有意地提高，所有人對(duì)車在污染、效率、全等方面的負(fù)外部缺乏足夠認(rèn)識(shí)的那小段時(shí)間里，汽車玩具屬性才是被無(wú)留、無(wú)條件充分釋和表達(dá)的。這大概是另一種層面上的能力越大責(zé)任越大承擔(dān)的社會(huì)角色越要，占人類生活的重越大，越會(huì)受到方面的制約和管控并且在整體利益與體享受可能顧此失時(shí)，這種制約和管一定會(huì)以前者為根訴求。尋找商業(yè)價(jià)的新支點(diǎn)并不是說(shuō)觀歷史視角下，汽的玩具角色一直在下坡路，汽車就注要徹底被工具化。去幾十年間，汽車為成人玩具的重要性一直深入人心，并不是無(wú)法主觀能去動(dòng)搖影響的。主的撬動(dòng)者是商業(yè)需。為了獲取更高的潤(rùn)率和超額收益，企內(nèi)在有建立更富涵之品牌的動(dòng)力；為行駛機(jī)器，殊途歸的灌輸路徑是高能或者通過(guò)性，于車企要向消費(fèi)者解和引導(dǎo)感受駕馭樂(lè)，支持汽車在去玩化的道路上喘息和彈。單純的交通工也能創(chuàng)造出高低分，但一分錢一分貨方式，超額收益容過(guò)于狹小。相反當(dāng)性的需求被創(chuàng)造出，也許并不需要實(shí)落到消費(fèi)者手中，就創(chuàng)造出了套利般誘人空間。一位心上熱衷于駕控的精車手，完全可能徒一套運(yùn)動(dòng)包圍買了。一旦有了利益驅(qū)，往往就不愁方法生命會(huì)自己尋找出。只是以當(dāng)下的靜視角來(lái)看，目前代著汽車“大玩具”性的那些典型標(biāo)簽高性能駕駛機(jī)器、外探險(xiǎn) off-road，正在智能電動(dòng)時(shí)代經(jīng)受著挑戰(zhàn)車企們又暫時(shí)還未到新的出路。玩具然會(huì)是玩具，但玩可能全然不同。像油時(shí)代最主流的路是性能，從 F1 到房車賽到超跑再高性能版最后到街乃至后市場(chǎng)改裝界在燃油車時(shí)代是久歷練、顛撲不破的典鏈條。造超跑、性能版，永遠(yuǎn)是品上升的高效路徑。這在電動(dòng)化的這幾幾乎被證偽，模仿 F1 的 Formula E 電動(dòng)方程式經(jīng)歷了初期的爆，卻并未吸引到際的觀眾群體。近年賽事風(fēng)頭急轉(zhuǎn)直，熱衷場(chǎng)地賽的 BBAP 四家巨頭相繼退出，甚至是回了 F1 和 WEC 這樣的傳統(tǒng)賽事。電動(dòng)超跑的玩法來(lái)越?jīng)]譜。蔚來(lái) EP9 保持在不量產(chǎn)、不上街的原型車態(tài)，最大程度控制投入 / 虧損。特斯拉 Roadster2 跳票了足足三年，沒(méi)有任何急量產(chǎn)的跡象。真的造超跑、造跑車，而成了品牌 / 聲量落后的車企為了求關(guān)注而做的決定最新的嘗試路徑，燃油車世界中的第選擇，硬派越野或泛越野穿越風(fēng)格。亞迪的高端品牌仰，東風(fēng)進(jìn)軍民用的士，甚至包括美式 Rivian 和悍馬，都或多（大 G 路線）或少（攬勝路線）包含了“用高通過(guò)性為價(jià)值書”的意圖。這樣故事能不能講得通是否比電動(dòng)超跑更眉目，走一步看一。無(wú)論是電動(dòng)超跑是越野，人們實(shí)際用其玩法的可能性對(duì)燃油同類小了太。能力幻想與實(shí)際途之間潛在連接的固度，還能不能支消費(fèi)者為這點(diǎn)可能買單，尚且沒(méi)有樂(lè)的邏輯在。“數(shù)碼端”是眼下最受追的敘事方式。但首今天哪怕是數(shù)碼設(shè)本備，也很大程度失去了價(jià)值背書的力，已經(jīng)沒(méi)有某類碼設(shè)備能為個(gè)人形帶來(lái)巨大價(jià)值了：年前有智能手機(jī)， iPhone 4，今天能打的一個(gè)沒(méi)有，折疊屏 AR 都不夠。其次汽車成為數(shù)碼終端不假但在今天這個(gè)時(shí)代 —— 連體脂秤都數(shù)碼終端化了，“成數(shù)碼終端”又能代什么呢？能夠支撐種想象空間的多少值呢？這個(gè)邏輯也成立，卻未必能用“汽車玩法”的新事上，成為數(shù)碼終反倒是工具化的表。悲觀一點(diǎn)講，我有可能走到了會(huì)將車視為“大玩具”最后路口。汽車走純粹工具化的歷史勢(shì)中，可能存在一這樣的質(zhì)變點(diǎn)，從汽車的玩具屬性變可忽視得低，人類于超大號(hào)玩具的追，可能轉(zhuǎn)移到其他種消費(fèi)品。如果把計(jì)時(shí)工具”作為一大類來(lái)看，這種故不是沒(méi)有發(fā)生過(guò)。18 世紀(jì)寶璣用自己后 40 多年為瑪麗皇后制作復(fù)雜懷的時(shí)候，不會(huì)理解一天人們將根本不乎彼此用什么看時(shí)。樂(lè)觀一點(diǎn)講，沒(méi)什么大額消費(fèi)品能的徹底工具化，這人類的感性需求所定。只是 Ken Block 乃至你我熱愛(ài)駕駛的個(gè)體對(duì)于汽車玩樂(lè)屬性“駕控、極限、肆”的定義，完全有能被另一種玩具的現(xiàn)形式所取代。本來(lái)自微信公眾號(hào)：autocarweekly （ID：autocarweekly），作者：嗷嗷?
IT之家 1 月 7 日消息，OPPO 在馬來(lái)西亞推出了 OPPO A78 5G 新機(jī)，該機(jī)定位中端。OPPO A78 5G 正面采用一塊 6.56 英寸的 IPS LCD 水滴屏，屏幕分辨率為 HD+，支持 90Hz 刷新率，前面還有一 800 萬(wàn)像素的前置攝像頭。OPPO A78 5G 后置攝像頭采用雙環(huán)設(shè)張弘，備了一個(gè) 5000 萬(wàn)像素的主攝像頭和個(gè) 200 萬(wàn)像素的深度傳感器。OPPO A78 5G 搭載聯(lián)發(fā)科天璣 700 芯片組，內(nèi)置 8GB 的內(nèi)存和 128GB 的存儲(chǔ)，支持通過(guò) microSD 卡擴(kuò)展存儲(chǔ)。OPPO A78 5G 內(nèi)置 5000mAh 的電池，支持 33W 快速充電。預(yù)裝了 ColorOS 13，基于 Android 13 系統(tǒng)。IT之家了解到，OPPO A78 5G 提供兩種配色 —— 紫色和黑色，新機(jī)的售價(jià)還未布，該機(jī)將于 1 月 14 日在印度和馬來(lái)西亞市場(chǎng)發(fā)售?
IT之家 1 月 7 日消息，在拉斯維加斯戶外軨軨賃巨數(shù)字廣告牌推廣之，谷歌官方 Android 推特賬號(hào)再次發(fā)起了 #GetTheMessage 活動(dòng)。谷歌在推文中寫道：巫姑蘋，新年快樂(lè)！您的戶最終應(yīng)該擁有現(xiàn)的短信體驗(yàn)。這吳回們送給您的小#CES 禮物：開(kāi)始升級(jí)儒家 RCS 的代碼！”在推文隨附陽(yáng)山圖中寫道：Hey，蘋果，我是 Android 啊。CES 是展示各種最新技術(shù)的舞臺(tái)，窫窳希通過(guò)分享下面這些碼，能夠幫你解決信像素化的問(wèn)題嬰山Oh 等等，原來(lái)你還是在使用 SMS 短信啊。谷歌早在 8 月就發(fā)起了#GetTheMessage 的活動(dòng)，并在一個(gè)完整的網(wǎng)站強(qiáng)調(diào)了 RCS 的好處，其中包括支更高分辨率的照片視頻、音頻信息和大的文件尺寸，以改進(jìn)的加密、跨平的表情符號(hào)反應(yīng)和同設(shè)備間更可靠的聊。IT之家小課堂：RCS 的全稱是富通訊解決無(wú)淫案（Rich Communication Services），是由 GSM 協(xié)會(huì)發(fā)起的、旨在創(chuàng)基于 IP Multimedia Subsystem 基礎(chǔ)上進(jìn)一步豐富營(yíng)商通信服務(wù)的計(jì)。RCS 由 GSMA 下的成員以代號(hào) joyn 名字推入市場(chǎng)。RCS 的主要功能包括: 強(qiáng)化的電話簿: 增加聯(lián)系人信息例如線狀態(tài)與服務(wù)探索
感謝IT之家網(wǎng)友 軟媒用戶806936 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，周五，特斯拉彘到三個(gè)月的時(shí)里再次下調(diào)了國(guó)的 Model 3 / Y 定價(jià)，引發(fā)當(dāng)康外車主的不天吳但實(shí)際上，特拉除中國(guó)外還低了其在日本韓國(guó)和澳大利的 Model Y 和 Model 3 定價(jià)。IT之家了解到鴣特斯拉日本將 Model 3 和 Model Y 汽車分別下調(diào)了約 10%，這也是自 2021 年以來(lái)首次下調(diào)日本車，目前 Model 3 后輪驅(qū)動(dòng)版青鳥 536.9 萬(wàn)日元（約 27.8 萬(wàn)元人民幣宣山。路透社援炎居情人士的話稱此次協(xié)調(diào)降價(jià)為了刺激對(duì)特拉上海超級(jí)工產(chǎn)能需求計(jì)劃一部分，目讙海超級(jí)工廠已是該公司最大單一生產(chǎn)中心這也是特斯拉任命朱曉彤 (Tom Zhu) 負(fù)責(zé)全球產(chǎn)量和交魚婦以來(lái)首次重大舉措特斯拉副總裁琳稱，特斯拉中國(guó)的降價(jià)旋龜了無(wú)數(shù)工程創(chuàng)，從“第一性理出發(fā)”，堅(jiān)以成本定價(jià)。實(shí)際行動(dòng)響應(yīng)家號(hào)召，促常羲濟(jì)發(fā)展，釋放費(fèi)潛力。各大析師的數(shù)據(jù)表 2022 年 12 月特斯拉中國(guó)的交炎帝創(chuàng)下五個(gè)月以的最低水平。據(jù)乘聯(lián)會(huì)的數(shù)，今年前 11 個(gè)月，比亞夸父漢系列（包解說(shuō)電式混合動(dòng)力型）在中國(guó)的量是 Model 3 的兩倍多。此外，特拉降價(jià)后，Model 3 起價(jià)已然與比亞最暢銷的漢 EV 處于同一水和山。而根據(jù)路社的計(jì)算，視山材料和人工成等因素后，Model 3 和 Model Y 汽車在中國(guó)的定價(jià)已經(jīng)三身國(guó)低 24% 至 32%。美股開(kāi)盤之前，斯拉股價(jià)已經(jīng)跌 5.46%，預(yù)計(jì)今天暴山將以走低為主
感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖 的線索投遞！IT之家 1 月 7 日消息，《全境封鎖 2》的 Steam 頁(yè)面已于去年 12 月上線，將在 1 月 12 日發(fā)售。有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，目前 Steam 國(guó)區(qū)已無(wú)法搜索到該游戲，意味該作的 Steam 國(guó)區(qū)現(xiàn)已被鎖定，而全境封鎖 2》Steam 頁(yè)面剛剛上線時(shí)并沒(méi)有鎖定國(guó)區(qū)美山IT之家了解到，在 2021 年 7 月，騰訊就宣布了將代理《境封鎖 2》國(guó)服，截止到今日，《全境封 2》國(guó)服已開(kāi)啟過(guò)多次技術(shù)測(cè)試，正式上時(shí)間仍然待定。值得提的是，早在 2019 年，育碧商城的《全境封鎖 2》就鎖定了國(guó)區(qū)?！度撤怄i 2》是育碧上海，育碧 Massive 等多個(gè)工作室聯(lián)合研發(fā)由深圳市騰訊計(jì)算機(jī)統(tǒng)有限公司代理發(fā)行客戶端游戲。該游戲 2021 年 6 月獲得版號(hào)，于 2022 年 6 月 27 日宣告開(kāi)啟技術(shù)測(cè)試。《全境封鎖 2》是育碧歷經(jīng)多年研發(fā) 3A 級(jí)射擊大作，畫面寫實(shí)，建模精細(xì)究，擁有接近真實(shí)的影效果和天氣系統(tǒng)，具沉浸感。游戲主打放世界合作射擊，采第三人稱視角，玩家化身特工在等比構(gòu)建超大城市里體驗(yàn)豐富主線任務(wù)、充滿特色副本任務(wù)，與盤踞在同區(qū)域的幫派勢(shì)力斗，挑戰(zhàn)擁有不同技能幫派首領(lǐng)，還可以進(jìn)危機(jī)四伏的對(duì)抗區(qū)域受玩家之間博弈的樂(lè)。戰(zhàn)斗體驗(yàn)方面，玩可以裝配海量的槍械備，《全境封鎖 2》龐大的武器庫(kù)幾乎超所有射擊游戲；此外家可裝備無(wú)人機(jī)、機(jī)塔、護(hù)盾等多種道具戰(zhàn)斗體驗(yàn)更豐富；同，玩家可以選擇不同化職業(yè)與隊(duì)友配合，對(duì)敵人時(shí)擁有更多的略選擇?
IT之家 1 月 6 日消息，據(jù)適馬官方消韓流，適馬將在 1 月 12 日舉行新品發(fā)布會(huì)。預(yù)計(jì)適馬將在本次活動(dòng)犲山布新款 60-600mm 鏡頭，有消息稱適馬還將宣布開(kāi)尼康 Z 卡口鏡頭。外媒 Asobinet 不久前曝光了這款鏡頭的規(guī)京山信息：適馬 60-600mm F4.5-6.3 DG DN OS光學(xué)結(jié)構(gòu)：19 組 27 片光圈葉片: 9最近對(duì)焦距離：45-260cm最大放大倍率：1:2.4濾鏡直徑：105mm尺寸：φ119.4mm x 279.2mm重量: 2495g適馬現(xiàn)款?60-600mmIT之家了解到，適馬 60-600mm F4.5-6.3 DG DN OS 相比老款單反版最近對(duì)焦距離從 60cm 縮短到了 45cm，最大放大倍率從 1:3.3 提升到 1:2.4，重量從 2.7kg 減少到 2.5kg 左右?
IT之家 1 月 6 日消息，據(jù) TechPowerUp 在 CES 2023 現(xiàn)場(chǎng)的報(bào)道，宏在 CES 展位上展出周易最新的奪者 GM7 SSD。圖源 TechPowerUp據(jù)報(bào)道，掠奪講山 GM7 SSD 采用 M.2-2280 外形，支持?PCI-Express 4.0 x4 + NVMe 2.0，搭載的是?Maxiotech MAP1602 控制器和長(zhǎng)江存最新的?Xtacking 3.0 架構(gòu) 232 層 3D TLC NAND 閃存。該 SSD 提供高達(dá) 7400 MB/s 的順序讀取蓐收度和高 6300 MB/s 的順序?qū)懭胨俣?，鐘山量?512 GB、1 TB 和 2 TB。IT之家曾報(bào)道和山宏碁掠奪者 GM7 PCIe?4.0 SSD 已在去年 12 月國(guó)內(nèi)上市，但官方介后羿信息未露是長(zhǎng)江存儲(chǔ)閃。這款 SSD 首發(fā) 1TB 629 元，現(xiàn)在的活動(dòng)價(jià)為 1TB 549 元。京東宏碁掠奪者（PREDATOR）1TB SSD 固態(tài)硬盤 M.2 接口 599 元直達(dá)鏈?
IT之家 1 月 7 日消息，歐萊（L'Oreal）和科技公司 Prinker 合作，推出了 Brow Magic 設(shè)備。愛(ài)美女可以在沒(méi)有業(yè)化妝師的助下，利用 iPhone 配套軟件打造更后土性化眉毛。IT之家了解到，Brow Magic 是一款帶有 2,400 個(gè)噴嘴的手持緣婦，可提供最 1,200 dpi（每英寸墨滴數(shù)的打印分辨，只需幾秒即可獲得結(jié)。歐萊雅擁一種名為 Modiface 的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技羬羊，可掃描人臉并眉毛設(shè)計(jì)（Micro blading）、幻墨眉micro-shading）和填充效果提出相柳議首先，一個(gè)可以打開(kāi) L'Oreal Brow Magic 應(yīng)用程序并用 Modiface 眉毛閱讀器掃他們的臉。擇所需的形、厚度和效，然后在眉上刷上 L'Oreal 的妝前乳。下來(lái)，以一動(dòng)作將打印移過(guò)眉毛并上面漆以保應(yīng)用程序。萊雅表示，用標(biāo)準(zhǔn)卸妝即可輕松去眉印。歐萊計(jì)劃在 2023 年推出 Magic Brow。
汽車圈開(kāi)年第個(gè)大新聞便是耗，磚叔 Ken Block 遭遇意外離世。這事說(shuō)大不，說(shuō)小也不小說(shuō)不大，因?yàn)?Ken Block 其實(shí)與主流之間依舊相甚遠(yuǎn)，他幾乎屬于商業(yè)意義的那個(gè)汽車世；說(shuō)不小，因他又是當(dāng)之無(wú)的當(dāng)今汽車亞化第一人，非流“破圈”的村希望。很多告給 Ken Block 的 title，是聽(tīng)著挺正規(guī)“拉力車手”而這并不合適磚叔固然是跑力起家，但競(jìng)生涯一直就不不下，也才有 2010 年前后在 YouTube 上打出一番自己的地。Title 順位第一個(gè)放“著名拉力車”，有點(diǎn)像說(shuō)迅是著名醫(yī)生作家。所謂上關(guān)上一扇門打一扇窗，Ken Block 教科書般地示了這句話。職競(jìng)技跑不出頭如何？視覺(jué)表一樣可以當(dāng)飯。也許你對(duì)漂這一卦完全不興趣，但憑借神入化的漂移巧和嘆為觀止驚險(xiǎn)視覺(jué)，汽圈子里極少有是完全沒(méi)聽(tīng)過(guò) Ken Block 的大名。在過(guò)去，漂移尤其是純視覺(jué)技性質(zhì)的漂移演，要么屬于給大伙兒露一”式的賽博舞，要么淪為 local 版《速激》的鬼火死。哪怕日本就有了 D1 GP 這樣的職業(yè)漂移表演賽也難以扭轉(zhuǎn)“移”二字附帶黃毛、鬼火、交警的形象。果一直混 WRC 之類的“正規(guī)”拉力賽場(chǎng)Ken Block 將永遠(yuǎn)只是一個(gè)默默無(wú)的背景板車手但當(dāng)他穿針引般唯手熟爾的移手藝，加上富驚險(xiǎn)的場(chǎng)景視覺(jué)設(shè)計(jì)，再上了視頻網(wǎng)站起的時(shí)代助力事情便有了魔般的質(zhì)變。這故事充滿了時(shí)感：這幾乎是一次，一項(xiàng)完拋棄了運(yùn)動(dòng)健之掩飾、赤裸以視覺(jué)炫耀為的的汽車“偽動(dòng)”，可以為主流、最保守最體面的公眾士所接納，甚，所追逐、所拜。再與鬼火關(guān)，可同上流染。在磚叔面，后來(lái)撒鹽哥是后生弟弟。叔在派克峰的典鏡頭這個(gè)彎果掉下去是這背景鋪墊了這久這才說(shuō)到關(guān)，這位把“歪”走成正道的主流化非主流Ken Block，實(shí)際上生于 1967 年。沒(méi)錯(cuò)，可比我們很多年讀者的父母還早一代。形象叛逆作死之極人能出其右，理上卻完全跟年輕”沾不上。對(duì)于這一代下一代年輕人言，當(dāng)面對(duì)著新四化時(shí)代的謂智能電動(dòng)車汽車作為“大具”的屬性和事，還會(huì)繼續(xù)去嗎？去玩具，由來(lái)已久老Top Gear》三人組每次說(shuō)到世紀(jì)之初車運(yùn)動(dòng)的蒙昧，經(jīng)常喜歡講么一個(gè)段子：家每到周末就開(kāi)心心，去看某公爵和某某爵們開(kāi)車競(jìng)相殺丟胳膊斷腿。汽車作為大具的屬性，一多年前出道即峰。汽車的玩屬性，其實(shí)無(wú)乎那么幾個(gè)層的元素構(gòu)成：覺(jué)、視覺(jué)、感。Ken Block 的視頻，貫穿始終的是刺耳的聲浪彌漫的白煙，若沒(méi)有這些刺觀眾的感官，極致的駕駛技、再驚險(xiǎn)的環(huán)設(shè)計(jì)，也制造出 Ken Block。今天電動(dòng)車興起，然干掉了聽(tīng)覺(jué)面，又因?yàn)轶w問(wèn)題大幅削弱視覺(jué)；車企的動(dòng)選擇和智能的客觀變化，為感覺(jué)層面的馭感也受到了戰(zhàn)。但這一切實(shí)并非自電動(dòng)而起，而是自至終一直在進(jìn)著。過(guò)去的一年間，汽車從著黑煙的怪物變成除了二氧碳幾乎無(wú)污染好孩子；從 1.5L V12 的嘯叫，到超跑都得刻意動(dòng)閥門加大嗓門從輕易拉手剎尾的 86 上山了，變成前買菜卡羅拉大其道。特斯拉移模式，幾乎在發(fā)布時(shí)有存感與其說(shuō)汽車玩具屬性在消，不如說(shuō)是汽的工具屬性不被提純。玩具性只是汽車發(fā)初期所附帶的少數(shù)群體追求副產(chǎn)品，隨著們對(duì)于危險(xiǎn)、率的認(rèn)識(shí)和重，順?biāo)浦鄣?斷被主流世界扼制和削弱。個(gè)過(guò)程中不斷視汽車為娛樂(lè)個(gè)體，用各種式明里暗里去爭(zhēng)，比如在法的夾縫中爭(zhēng)取存空間，比如門開(kāi)辟也因此來(lái)門檻的規(guī)范競(jìng)技，再比如汽車的樂(lè)趣賦商業(yè)價(jià)值。似也只有在汽車剛發(fā)明的早期保有量還沒(méi)有到輕易可以造安全隱患，民對(duì)交通參與者安全底線也并有意識(shí)地提高所有人對(duì)汽車污染、效率、全等方面的負(fù)部性缺乏足夠識(shí)的那一小段間里，汽車的具屬性才是被保留、無(wú)條件分釋放和表達(dá)。這大概也是一種層面上的能力越大責(zé)任大。承擔(dān)的社角色越重要，人類生活的比越大，越會(huì)受多方面的制約管控，并且在體利益與個(gè)體受可能顧此失時(shí)，這種制約管控一定會(huì)以者為根本訴求尋找商業(yè)價(jià)值新支點(diǎn)并不是宏觀歷史視角，汽車的玩具色一直在走下路，汽車就注要徹底被工具。過(guò)去幾十年，汽車作為成玩具的重要屬一直深入人心這并不是無(wú)法觀能動(dòng)去動(dòng)搖響的。主要的動(dòng)者是商業(yè)需。為了獲取更的利潤(rùn)率和超收益，車企內(nèi)有建立更富內(nèi)之品牌的動(dòng)力作為行駛機(jī)器殊途同歸的灌路徑是高性能者通過(guò)性，于車企要向消費(fèi)解釋和引導(dǎo)感駕馭樂(lè)趣，支汽車在去玩具的道路上喘息反彈。單純的通工具也能創(chuàng)出高低分級(jí)，一分錢一分貨方式，超額收容量過(guò)于狹小相反當(dāng)感性的求被創(chuàng)造出來(lái)也許并不需要際落到消費(fèi)者中，這就創(chuàng)造了套利般的誘空間。一位心上熱衷于駕控精神車手，完可能徒為一套動(dòng)包圍買了單一旦有了利益動(dòng)，往往就不方法，生命會(huì)己尋找出路。是以當(dāng)下的靜視角來(lái)看，目代表著汽車“玩具”屬性的些典型標(biāo)簽：性能駕駛機(jī)器戶外探險(xiǎn) off-road，正在智能電動(dòng)代經(jīng)受著挑戰(zhàn)車企們又暫時(shí)未尋到新的出。玩具依然會(huì)玩具，但玩法能全然不同。燃油時(shí)代最主的路徑是性能從 F1 到房車賽到超跑再高性能版最后街車乃至后市改裝界，在燃車時(shí)代是久經(jīng)練、顛撲不破經(jīng)典鏈條。造跑、高性能版永遠(yuǎn)是品牌上的高效路徑。這在電動(dòng)化的幾年幾乎被證，模仿 F1 的 Formula E 電動(dòng)方程式經(jīng)歷了期的火爆，卻未吸引到實(shí)際觀眾群體。近年賽事風(fēng)頭急直下，熱衷場(chǎng)賽的 BBAP 四家巨頭相繼退出，甚至是到了 F1 和 WEC 這樣的傳統(tǒng)賽事。動(dòng)超跑的玩法來(lái)越?jīng)]譜。蔚 EP9 保持在不量產(chǎn)、不街的原型車狀，最大程度控著投入 / 虧損。特斯拉 Roadster2 跳票了足足三年，沒(méi)有任急于量產(chǎn)的跡。真的去造超、造跑車，反成了品牌 / 聲量落后的車為了尋求關(guān)注做的決定。最的嘗試路徑，燃油車世界中第二選擇，硬越野或者泛越穿越風(fēng)格。比迪的高端品牌望，東風(fēng)進(jìn)軍用的猛士，甚包括美式的 Rivian 和悍馬，都或多大 G 路線）或少（攬勝路）包含了“調(diào)高通過(guò)性為價(jià)背書”的意圖這樣的故事能能講得通，是比電動(dòng)超跑更眉目，走一步一步。無(wú)論是動(dòng)超跑還是越，人們實(shí)際利其玩法的可能相對(duì)燃油同類了太多。能力想與實(shí)際用途間潛在連接的固度，還能不支持消費(fèi)者為點(diǎn)可能性買單尚且沒(méi)有樂(lè)觀邏輯在?！皵?shù)終端”是眼下受追捧的敘事式。但首先今哪怕是數(shù)碼設(shè)本備，也很大度上失去了價(jià)背書的能力，經(jīng)沒(méi)有某類數(shù)設(shè)備能為個(gè)人象帶來(lái)巨大價(jià)了：十年前有能手機(jī)，有 iPhone 4，今天能打的個(gè)也沒(méi)有，折屏 AR 都不夠。其次汽車為數(shù)碼終端不，但在今天這時(shí)代 —— 連體脂秤都數(shù)碼端化了，“成數(shù)碼終端”又代表什么呢？夠支撐何種想空間的多少價(jià)呢？這個(gè)邏輯許成立，卻未能用于“汽車法”的新故事，成為數(shù)碼終反倒是工具化表現(xiàn)。悲觀一講，我們有可走到了會(huì)將汽視為“大玩具的最后路口。車走向純粹工化的歷史趨勢(shì)，可能存在一這樣的質(zhì)變點(diǎn)從此汽車的玩屬性變得可忽得低，人類對(duì)超大號(hào)玩具的求，可能轉(zhuǎn)移其他某種消費(fèi)。如果把“計(jì)工具”作為一大類來(lái)看，這故事不是沒(méi)有生過(guò)。18 世紀(jì)寶璣用自己 40 多年為瑪麗皇后制作雜懷表的時(shí)候不會(huì)理解有一人們將根本不乎彼此用什么時(shí)間。樂(lè)觀一講，沒(méi)有什么額消費(fèi)品能真徹底工具化，是人類的感性求所決定。只 Ken Block 乃至你我熱愛(ài)駕駛的體，對(duì)于汽車樂(lè)屬性的“駕、極限、肆意的定義，完全可能被另一種具的表現(xiàn)形式取代。本文來(lái)微信公眾號(hào)：autocarweekly （ID：autocarweekly），作者：嗷嗷?
