IT之家 10 月 5 日消息，宝马集团在 2022 年初收⭐购 ALPINA，不过并非收购这家家族企业本身，而是获得了 😀ALPINA 品牌使用权，计划在未来高端车型上沿用这一传奇标😉识。首批重点可能放在 7 系和 X7 等最大尺寸的车型上，目🤔标是填补劳斯莱斯之下的市场空白。 大约一年前，宝马任命😁前极星设计主管 Maximilian Missoni 为 A😆LPINA 设计主管，他同时负责中大型及豪华级宝马车型的设计😢。在 ALPINA 明年重新登场之前，Missoni 今天接😆受了外媒 Autocar 的采访。 他在采访中透露，自😅己并不打算搞出像克里斯・班戈那样的颠覆性设计：“我希望作品体❤️现深度和品质，我的目标更多是增值而非挑衅。” 有消息称😴，宝马为新 ALPINA 车型设定了独立代号，以体现出与原型😀车有所区别。Missoni 对未来车型充满期待：“我有信心会👏推出令人兴奋的作品。” 另据 BMW Blog，宝马收👏购后的首款 ALPINA 车型将基于 7 系开发，内部代号为💯“G72”，将推出多种版本。与此前仅有 B7 不同，复兴后的❤️ ALPINA 7 系预计包括 740 xDrive、760😁 xDrive，甚至还有纯电动 i7 70 xDrive。 😅 ▲ 现款宝马 7 系 IT之家从报道中获悉，到 😆2027 年，第二代 X7 将以BMW“G67”和 ALPI👏NA“G69”的身份推出，ALPINA 版可能包括 40 x😢Drive、60 xDrive 和 iX7 100 xDri😡ve 车型。 带 ALPINA 标识的 7 系和 X7🎉 设计已定稿，因此 Missoni 的全面影响要到本世纪 2🤯0 年代末才能显现。 宝马集团设计主管 Adrian 🌟van Hooydonk 表示：“受 Maximilian ❤️Missoni 影响的下一批产品要到 2029 年之后才会亮🚀相。”届时，还会有前 MINI 设计主管 Oliver He😁ilmer 从零开始打造的首批车型，他目前负责紧凑型和中型宝🥳马及 M 系列车型。 Missoni 表示，ALPIN⭐A 品牌在宝马集团的新时期将很快迎来“一次完整的整体发布”。😢两家公司现有协议将在 2025 年 12 月 31 日到期，😘因此首批具体信息预计在 2026 年初公布。返回搜狐，查看更😴多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多