4月12日消息，爆料人@heyitsyogesh曝光了小米12 Lite的详细参数。
和小米12、小米12 Pro对比，小米12 Lite的屏幕尺寸（6.55英寸）介于小米12（6.28英寸）和小米12 Pro（6.73英寸）之间，分辨率为FHD+，刷新率为120Hz。
该机搭载高通骁龙778G处理器，这颗芯片基于台积电6nm工艺制程打造，同时配备6GB内存、128GB存储（有8GB+256GB高配版本可供选择），电池容量为4500mAh，支持67W快充。
值得注意的是，小米12 Lite后置6400万+800万+500万三摄，前置1600万像素，出厂预装基于Android 12深度定制的MIUI 13操作系统，支持屏幕指纹识别。
从配置来看，小米12 Lite定位中端。该机可能会在今年上半年发布，尚不确定是否会登陆国内市场。
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小米已经开卖小米14、小米14Pro和小米14Ultra三款旗舰，现在该系列第4位成员小米14SE即将登场。爆料人yabhishekhd透露，小米将于6月份在印度发布小米14SE，价格低于50000印度卢比。值得注意的是，小米14SE出厂预装HyperOS1.0操作系统。
OPPO公司正式推出了全新力作——OPPOK12手机。它搭载了5500mAh的大电池，并支持长寿版100WSuperVOOC闪充技术。OPPOK12手机还具备在零下20℃环境中正常充电和使用的能力，同时屏幕还支持湿手触控，为用户带来了更为便捷的使用体验。
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。
小米SU7Max和阿维塔12分别代表目前小米和华为智驾的尖端技术。那么这两款车在断头路自动泊车方面，谁更胜一筹呢？综合测试结果来看，小米SU7Max在这次自动泊车能力的对比中展现了较高的智能化水平，阿维塔12的表现可能受到了其较大车身尺寸的影响。
小米14SE即将来袭，这款新品将会成为该系列的第四款手机。小米14SE预计将于今年6月在印度市场发售，售价低于50万印度卢比。此次推出的3款旗舰已经取得了很大的成功，在未来的发展中，小米将继续致力于提升用户体验，并推出更多符合市场需求的产品。
快科技4月10日消息，中国著名赛车手谢欣哲在微博分享了一则喜讯，他与家人和同事热热闹闹的提了小米SU7。谢欣哲表示，这不仅是他家中的首辆电动车，也是首辆中国品牌的汽车，家人们对它非常满意。他甚至感叹道：小米SU7的性能超越了自己拥有的四缸、六缸、八缸甚至十二缸的跑车，它的马力更大，更智能，让人烦死了。小米汽车副总裁李肖爽评论道真帅气”。谢欣哲回应：轻易不投票，投票就投对的票。资料显示，谢欣哲，1991年8月23日出生于湖北十堰，杰出的中国赛车手，曾多次在CTCC中国房车锦标赛中获得优异成绩，中国90后赛车手的代表人物
近日，保时捷公布了新款Taycan的价格，并表示将开启预售。此次共推出七款配置车型，售价区间为100.8-199.8万元，入门版都要比小米SU7顶配贵3倍多了，那些没事就喊着年轻人不用非得抢小米SU7，保时捷Taycan也很好”的可以准备购车资金了。新车搭配105kWh电池包，WLTP工况续航达到了693km，能量回收功率400kW，风阻系数低至0.22，媒体实测时速120km/h下，续航可达587km，支持超快充，最大充电功率达320kW，可在18分钟内将电量从10%充至80%。
据智慧皮卡丘”爆料，小米平板7系列将会在第三季度发布。这一代亮点之一就是全系适配小米SU7，支持即插即用，可以在挂载后排当做控制、娱乐屏。至于价格方面，小米平板7的起步价将定位在2000元左右。
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。
小米雷军今日举行直播和网友进行在线交流，其表示，小米V8s电机年底将上车，专为赛道生。在去年12月28日小米汽车技术发布会，小米CEO雷军发布了小米超级电机V8s，雷军称，该电机转速高达27200rpm，将是全球电机转数天花板、全球最顶级的电机。那么搭载了这款电机的小米SU7或将命名为SU7Ultra，售价大概会奔着35万元去了，当然，鉴于其强悍的性能，同样非常值得期待。
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Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
即梦Dreamina是一款结合了AI技术的在线创作平台，它通过图片生成、智能画布和视频生成等功能，帮助用户将创意转化为视觉作品。该产品的主要优点在于简化了设计流程，使得非专业人士也能创作出高质量的图片和视频。产品背景信息显示，它由深圳市脸萌科技有限公司开发，定位于为广大创意工作者提供便捷的设计服务。目前产品提供免费试用，具体价格信息未在页面中明确。
Project Bernini 是 Autodesk 研究项目，旨在开发用于设计和制造行业的生成式人工智能。该模型能够从多种输入（包括 2D 图像、文本、体素和点云）快速生成功能性的 3D 形状。Bernini 模型专为专业几何工作流程设计，可以生成给定输入的多个功能性变体。Autodesk 致力于创建可以用于建筑、产品设计、娱乐等多个用例的生成模型，专注于生成功能性 3D 结构，因为这些模型的输出必须在现实世界中工作，以满足设计师的意图。
Chat GPT Side Bar是一个插件，可以在浏览网页时，在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能，包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT，提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具，使用大型语言模型（如ChatGPT）自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用，例如matplotlib、seaborn、altair、d3等，并与多个大型语言模型提供商（ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等）一起使用。它包括四个模块：摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力，实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
evyAI是一个AI助手，能够智能地为你创建个性化评论、帖子和回复。它可以帮助你节省时间和精力，在社交媒体上提升可见度，建立信誉和网络机会。
RIZZ是一款AI驱动的约会助手应用，它利用先进的GPT技术为用户生成个性化的回复，帮助用户在约会、社交或专业沟通中留下深刻印象。产品通过分析用户的沟通风格，理解用户的语气、幽默感和词汇量，生成反映用户个性的回复。RIZZ的主要优点在于其个性化和适应性，它不仅能提升用户的沟通技巧，还能增加用户的魅力，帮助用户建立持久的联系。
Sonio是一款AI驱动的软件，旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究，提升团队技能，同时减少IT维护成本，提供现代化的集中解决方案。
ibisPaint 是一款专业的绘画应用，旨在帮助用户轻松创作出精美的绘画作品。该应用提供了各种绘画工具和功能，如画笔、颜色调整、图层管理等。用户可以通过该应用绘制插画、漫画、动画等作品，适用于艺术爱好者、插画师、漫画创作者等。ibisPaint 在用户群体中享有良好的口碑，是绘画领域的热门应用之一。
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。
