Redmi官方已经确认，即将于2月26日19:00直播发布K50系列的首款产品K50电竞版，定位K系列巅峰性能旗舰。而对于大家关心的K50系列其它机型，卢伟冰也在微博上进行了明确答复。
卢伟冰表示，很多米粉朋友非常关心K50的阵型。本次发布会先发布K50电竞版。标准版、天玑版等还在打磨中，会稍晚出场，请大家再耐心等等。
他同时强调，电竞版的定位是K系列巅峰性能旗舰”，相当于K50系列的性能巅峰。它并不是严格意义的电竞手机，而是全能旗舰+电竞特长”，简单比喻就是：既是学霸，还能参加奥运会。如果你不是重度游戏用户，它仍然值得你关注和体验。
不留余力，全线拉满。把重头产品放在头阵单独出场，想呈现给大家：今年的K50宇宙，会更加精彩！”卢伟冰称。
根据已知消息，Redmi K50电竞版的主要卖点包括骁龙8、双VC、120W神仙秒充、CyberEngine超宽频马达等。
另外，新机正面将搭载6.67英寸柔性屏，由华星光电供货（与小米12同供应商），采用像前代一样的侧边指纹，下巴边框控制比较出色，同时侧边实体磁浮式的游戏肩键也将有所保留。
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中关村在线消息：4月18日上午10点，华为Pura70系列全系上架华为官方商城，包括华为Pura70、华为Pura70Pro、华为Pura70Pro、华为Pura70Ultra四个版本，四款产品的详情页面也已经上线，起售价分别为5499元、6499元、7999元、9999元。指的注意的是，华为Pura70Ultra的影像配置比较特殊，搭载了超聚光伸缩摄像头，每次相机开启都仪式感十足，并保证30万次伸缩无忧、2米IP68防尘防水等等。目前首批Pura70系列先锋开售已经售罄，感兴趣的用户可以锁定4月22日上午10:08，届时还有Pura70Pro、Pura70版本将先锋开售。
日前，Redmi举行发布会推出全新Turbo系列首款作品Turbo3，这也是王腾担任Redmi总经理后首次主讲的发布会。小米中国区副总裁、市场部总经理许斐发布视频，询问了小米CEO雷军看完王腾首秀的感觉如何。公开资料显示，王腾此前曾担任Redmi产品总监、Redmi品牌发言人、Redmi市场部总经理等。
今天小米汽车官方再次更新了网友们集中提出的问题，并给出了官方答复。对于小米SU7标准版的智驾方案，后期可能升级支持城市NOA吗？硬件差异导致SU7Pro/Max可以支持高速领航辅助、代客泊车辅助、城市NOASU7标准版则不支持城市领航辅助。
小米汽车今日晚间发布了小米SU7答网友问。有网友提问，小米SU7标准版高速NOA是否可以避让锥桶？两套智驾均基于NVIDIADRIVEOrin算力平台、高低配都基于同一技术方案，并且全部能够支持体验智能辅助驾驶功能。
数码闲聊站爆料称，RedmiK70至尊版将回归天玑平台，搭载联发科天玑9300旗舰处理器，并配备独显芯片，成为Redmi打造的双芯旗舰。RedmiK70至尊版还将采用1.5KOLED柔性屏，金属中框和玻璃后盖，后置主摄像头为5000万像素，支持百瓦闪充，并搭载超大电池。按照Redmi的定位，K70至尊版将成为Redmi下半年的旗舰焊门员，也是新一代天玑之王。
今日晚间，小米SU7正式亮相。小米SU7全系支持快充，标准版采用486V全域碳化硅平台，15分钟快充补能350km，比对手特斯拉Model3焕新版多100km。为了做好车，小米为此决定十倍投入，通过15-20年的努力，成为全球前五的汽车厂商，为中国汽车工业全面崛起奋斗。
数码闲聊站曝光了华为Pura70系列的线下分货情况。Pura70系列中标准版的货量最多，其次是Pura70Pro，然后是Pura70Pro。该机标配麒麟9000系列芯片，支持双向卫星通信，近期会正式发售。
今天小米SU7第一批创始版正式交付，甚至雷军还在北京亦庄工厂亲自为首批车主交车，引起了巨大的关注。卢伟冰刚刚也发文宣布自己提车了，他选的是橄榄绿配色。值得一提的是，在上周的SU7上市发布会上，小米14系列还在海湾蓝和橄榄绿之外，新增了雅灰、熔岩橙和流星蓝三款配色，共五款与汽车同款配色可供用户选择。
小米集团的卢伟冰表示，若干年后回顾小米SU7对汽车行业的贡献，也许是加速了产业从earlymajority到latemajority阶段的迁移，使对纯电汽车持有顾虑的用户开始向往纯电车。小米SU7的单电机标准版车型拥有最大功率220千瓦，配备了73.6kWh的磷酸铁锂电池，根据CLTC标准的续航里程可达700公里。小米SU7在高速行驶4至5小时时表现出色，平时上班一周只需充电一次即可。
今晚，小米汽车发布最新一期SU7答网友问，回答了SU7标准版代客泊车、运动声浪能否自行调节声音大小等网友关心的问题。小米SU7各车型版本均支持代客泊车辅助AVP功能。到达目标车位后，如果被占用，小米SU7也能自主选择旁边空余车位，适合新手司机或不想自己停车的用户。
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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。
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