本周，爆料达人称小米12标准版将在这个月量产，看来已经定型，从时间节奏判断，有望年底发布。
此前的消息多围绕小米12的硬件配置展开，比如首发骁龙898处理器、2亿像素主摄、200W快充等。
不过，小米数字旗舰的硬件堆料向来让人放心，不妨把注意力转移到软件上。
日前，雷军与网友交流时表示，MIUI正在全力改进，一定会越做越好。有网友扒出了雷军今年8月份在年度演讲开始前分享的内容，其中明确提到MIUI 13将在年底发布，希望不辜负大家期待”。
关于MIUI 13本身，还有爆料称，视觉上的变化包括分层渲染系统、新动画效果、新字体、新APP图标、增强的通知面板。功能方向的变化可能有内存融合技术（开放3GB虚拟内存）、更完善的隐私防护、新的省电模式等。
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数码闲聊站爆料称，本月小米15和小米15Pro将进入内测阶段，这一系列延续了上一代产品的策略，标准版是一款1.5K小屏旗舰Pro版则是一款2K大屏旗舰，其中小米15是全球首款骁龙8Gen4小屏旗舰。小米15系列将搭载全新的潜望长焦方案，并支持超声波屏幕指纹识别，全系列都将标配新一代硅材料高密度电池，主摄像头为5000万像素，由豪威供应。得益于台积电3nm工艺的加持，预计其CPU和GPU性能将有显著提升。
Redmi官微宣布，RedmiTurbo3拥有7.8mm超薄机身、179g超轻重量，采用超细四窄边设计，正面颜值精致。RedmiTurbo3采用金刚骨骼架构，获得了SGS五星抗跌耐摔认证。这款手机将于4月10日正式发布。
今天19点，iQOO将正式发布Z9系列新品，本次发布会将同时推出iQOOZ9、iQOOZ9x以及iQOOZ9Turbo。iQOOZ9和iQOOZ9Turbo提供三大全新配色：山野青、星芒白和曜夜黑，iQOOZ9x提供星芒白、曜夜黑、风羽青等配色。它还配备了定制的独显芯片Turbo以及6KVC散热系统，为游戏提供更加流畅的体验。
iQOO产品经理邢程在微博上展示了iQOO新机iQOOZ9Turbo。iQOOZ9Turbo首批搭载高通骁龙8sGen3平台，同时配备了6000毫安时超大电池，这是史上电池最大的骁龙8sGen3机型，续航表现非常出色。屏幕支持最高144Hz的刷新率和2160Hz的高频PWM调光，同时还支持80W的快速充电。
RedmiK70系列于去年11月正式发布，目前Redmi正在规划K80系列新品。据数码博主智慧皮卡丘爆料，RedmiK80系列将回归5500mAh大电池，比之前的型号增加了500mAh。按照RedmiK系列的发布策略，最新的K80系列有望在今年的下半年与我们见面，敬请期待。
Redmi在一场盛大的发布会上正式推出了全新的Turbo系列的首款机型——Turbo3，旨在打造中端市场中性能最强的手机。在外观设计上，RedmiTurbo3提供了墨晶、青刃和冰钛三种配色选择，依旧采用了直边设计，配备了四曲等深后盖，整机厚度仅为7.8mm，重量仅179g，轻薄便携。RedmiTurbo3在性能、外观和用户体验上都达到了一个新的水平，将于4月15日正式开售，售价从1999元起。
小米公司的王腾发布了RedmiTurbo3的真机谍照，尽管手机戴了保密壳，但通过壳子上的开孔可以看到背部摄像头的布局。根据谍照显示，RedmiTurbo3采用了类似RedmiNote13Pro的布局造型，两颗摄像头纵向排布。并且Redmi将继续坚持极致性价比及高品质，推动国产供应链发展。
小米汽车官方宣布，其新款车型SU7在上市短短24小时内，便创下了惊人的大定成绩，成功突破88898台！这一令人瞩目的销售表现，无疑证明了小米汽车的市场竞争力和消费者的高度认可。小米汽车SU7，21.59万元起，你定了没？
数码闲聊站爆料显示，联发科接下来将推出天玑9300和天玑9400移动平台。天玑9400有望在10月份登场，是联发科为下一代旗舰手机打造的新平台。vivoX200系列将成为全球首款搭载联发科天玑9400的手机，新品将在10月同步亮相。
Redmi品牌总经理王腾正式揭晓，备受瞩目的RedmiTurbo3即将在本月闪亮登场。这款新品将搭载全新的骁龙8系旗舰芯片，以卓越的性能表现，引领中端市场的性能跃升。在GPU方面，骁龙8sGen3搭载了与骁龙8Gen2相同的高性能AdrenoGPU，为用户带来无与伦比的游戏体验和能效表现。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
