今天，博主@数码闲聊站爆料，小米12的电池容量为4500mAh，支持67W快充。
与定位安卓之光的小米11 Ultra对比，小米12的快充功率与小米11 Ultra一致，但是它的电池容量要小（小米11 Ultra电池容量为5000mAh）。官方实测数据显示，小米11 Ultra 67W快充充满5000mAh电池需要36分钟，预计小米12充满可能需要30分钟左右。
值得注意的是，这次发布会小米还将会发布小米12X和小米12 Pro，前者和小米12一样支持67W有线快充，后者支持120W超级快充，与小米MIX 4快充规格一致。
规格方面，小米12X搭载高通骁龙870旗舰处理器，台积电7nm工艺制程，安兔兔跑分在70万分左右，小米12和小米12 Pro搭载高通骁龙8旗舰平台，三星4nm工艺制程，安兔兔跑分突破了100万分。
三款机型都是微曲OLED柔性屏，形态为挖孔，前置摄像头居中，分辨率最高为2K+（小米12X分辨率可能是FHD+），刷新率均为120Hz。
该机将于本月底正式发布。
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12-20
知名数码博主“数码闲聊站”独家揭秘了vivoX100Ultra的详尽影像参数，再次将这款旗舰手机推至行业焦点。vivoX100Ultra的前置摄像头，不仅像素高达5000万，更采用了三星JN1传感器，确保了自拍的高清晰度和色彩还原度。这款备受瞩目的新品将于5月份正式登场，届时，我们将能一睹其真容，体验其带来的极致影像魅力。
今天，小米14Ultra推送了新版澎湃OS，更新后14Ultra正式支持5.5G网络，成为小米首款支持该技术的手机。5.5G被视为5G向6G过渡的中间阶段移动通信技术，虽然仍属于5G范畴，但在连接速率、时延、定位、可靠性等方面都有约10倍的提升。值得一提的是，骁龙8Gen3处理器集成了骁龙X75基带，原生支持5.5G，这意味着像小米14Ultra这样搭载骁龙8Gen3处理器的设备都能通过升级来支持5.5G网络。
今天，中国移动官微宣布，小米14Ultra5.5G刷新了最快网速纪录，实测速率下行达到了5132.34Mbps，上行163.07Mbps，时延低至19ms，比5G还要快10倍。小米公司宣布，小米14Ultra联合中国移动导入更多5G-A新特性，在时延、速率上再创新高，助力5G-A全面高质量商用，为用户带来极致网络体验。高通骁龙8Gen3终端和联发科天玑9400终端已开启5.5G网络测试，预计4月份将推送升级，届时5.5G时代将全面到来。
多方爆料称，华为Pura70系列将会在今天正式公布，并直接开售。博主WHYLAB”已经提前曝光了Pura70Pro和Pura70Ultra的包装盒。Pura70Pro、Pura70Ultra内存16GB起步，最高可选1TB存储。
vivoX100的小迭代款手机将于近期公布，目前该机已入网工信部，并获得了无线电认证。根据认证信息显示，vivoX100S将配备最高120W的有线快充适配器，支持UFCS融合快充。预计vivoX100S将会与vivoX100Ultra同台亮相，最快将于本月与我们见面。
今天，小米官网公布了小米14Ultra钛金属特别版保外维修价格。报价单显示，小米14Ultra钛金属版最贵的组件是主板，售价3030元，保外人工指导价是40元，合计3070元，跟一台RedmiK7016GB1TB价格相当，后者定价3299元。小米14Ultra钛金属版采用6.73英寸屏幕，搭载高通骁龙8Gen3平台，后置5000万四摄，前置3200万像素，电池是5300mAh，支持IP68级防尘防水。
联想陈劲宣布，moto首款AI手机motoX50Ultra将在5月份正式发布。motoX50Ultra对应的国际版机型是motoEdge50Ultra，两者在系统层面有所区别。motoX50Ultra还采用了实木材质，整体设计既纤薄又大气，辨识度非常高。
小米向小米10、小米10Pro和小米10Ultra等机型推送澎湃OS，其中小米10Ultra是小米第一款Ultra机型。该机发布于2020年，出厂预装MIUI12，这次升级到全新的澎湃OS，系统更加流畅易用。针对不同的设备，小米澎湃OS还提供有针对性的配置，保证轻巧，如在手机端，小米澎湃OS的系统固件占用可低至8.75GB，远远低于同行产品。
RedmiPadPro目前已经官宣，将在4月10日的发布会上与RedmiTurbo3同台发布。官方在预热中揭晓新机的充电和续航配置，其内置10000mAh超大电池，配合上澎湃OS深度休眠模式，待机时长最高可达56.7天。33W的快充可以让充电时间更快，同时还支持反向充电，化身成10000mAh的充电宝，为手机等设备应急补电。
苹果M3Ultra是重新设计的芯片不是由两颗M3Max拼接成。上一代芯片M2Ultra采用了UltraFusion架构，将两块M2Max芯片拼接到一起，拥有1340亿个晶体管，比上一代M1Ultra多出200亿个。这颗芯片由MacStudio首发搭载，新品最快会在今年年中登场。
suno-api是一个开源项目，旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI，允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中，如GPT。该项目具有开放源代码许可证，便于自由集成和修改，支持自定义模式，允许用户设置歌词、音乐风格、标题等，并且可以一键部署到Vercel。
多平台AI艺术生成器是一个集成了多个AI艺术生成平台的在线工具，如MidJourney、DALL-E 3、Leonardo等，为用户提供了丰富的艺术创作选项。它通过简单的操作流程，允许用户选择不同的AI平台和模型，设置分辨率，输入提示语，并生成艺术作品。该产品的主要优点在于其便捷性、创意性和多样性，它不仅适用于专业设计师寻找灵感，也适合普通用户进行个性化艺术创作。目前，该产品的具体价格和定位信息未在页面上提供。
免费AI绘画提示词聚合工具是一个为艺术家和设计师提供灵感的平台，它聚合了适用于多个AI绘画平台的提示词，帮助用户快速生成创意图像。该工具每天更新，确保用户能够获得最新的创意提示，从而激发创作灵感。
Free AI Anime Filter Online 是一个在线动漫滤镜工具，利用先进的AI技术将用户上传的照片转换为动漫风格的图像。该产品以其高度的定制化选项、用户友好的界面、高质量的转换效果、实时转换能力和快速处理速度而受到用户的喜爱。它不仅适用于个人娱乐，还能提升数字艺术作品和社交媒体内容的吸引力。
Suno AI Download是一个免费的工具，允许用户下载由Suno AI生成的音乐。这项技术的重要性在于它为音乐爱好者提供了一个便捷的方式来获取他们喜欢的音乐作品，同时也支持了AI音乐创作的发展。Suno AI Download的背景是随着AI技术在音乐创作领域的应用日益广泛，它使得音乐的创作和分发变得更加高效和个性化。产品定位为免费工具，旨在促进音乐的分享和AI音乐的普及。
流畅阅读（FluentRead）是一款基于人工智能翻译引擎的浏览器插件，它能够将网页上的文字翻译成任何语言，支持快捷键翻译、滑动翻译等多种翻译方式，并具备翻译缓存与回译功能。该插件采用TypeScript + Vue3 + Element-Plus + WXT框架编写，支持编译成可安装在绝大多数浏览器的插件。它的重要性在于为非母语读者提供流畅的阅读体验，减少语言障碍，提高信息获取效率。
Assista是一个革命性的技术公司，通过先进的AI助手转变数字化时代的生产力。该平台能够通过简单的文本或语音消息执行端到端的讨论和任务，类似于Siri，但具有跨多个生产力应用集成的能力，如Google、HubSpot、Notion、Trello和Slack。
必剪 Studio 是一款数字分身工具，支持形象驱动和音色定制。用户可以定制专属数字分身，用于配音、口播等场景。产品背景为解决用户在音频制作中个性化需求的问题，定位于提供便捷的数字分身创作工具。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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站长 AI 是一个强大的 AI 工具合集，通过人工智能技术为用户提供内容鉴定、编程辅助、SEO 优化、智能写作等多种功能。其主要优点包括高效提升工作效率、帮助用户解决难题、节省时间成本、提高内容质量等。站长 AI 定位于为广大站长和创作者提供便捷、智能的工具支持。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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