小米将于7月4日举行新品发布会，届时将会推出小米12S系列新机，此外还将带来小米笔记本Pro 2022，据了解，该本主打屏幕和轻薄。
小米笔记本今日在微博预热，小米笔记本Pro 2022将采用自研压感触控板，全域按压面积提升30%，手感将从咔哒咔哒”变成哒哒哒”。
据了解，苹果的MacBook在2015年引入了压感触控板，为设备带来可根据按压力度的输入反馈，并且开辟出全新的交互方式，不少用户都对苹果的这一功能给予好评。小米此次的自研压感触控板表现如何还需要等用户上手后才揭晓。
据官方此前预热，小米笔记本Pro 2022将用上4K OLED屏幕，这是小米笔记本产品中屏幕规格最高的一款。对比FHD画质，具有4倍的惊人细节。而且搭载杜比视界，逐帧调校色彩与明暗。
此外，新品将采用CNC一体精雕工艺全新切削，14.9mm纤薄机身，在工艺上取得新突破。
有关该本其他细节尚不可知，不过从曝光的信息来看，小米笔记本Pro 2022的各项更新不少，后续等待官方为我们一一揭晓。
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华为李小龙发微博表示，MateBookXPro是当前笔记本电脑上最好的屏幕，也是当前最大的柔性OLED显示屏。MateBookXPro采用14.2英寸柔性OLED原色屏，拥有93%超高屏占比，结合抗反光AR镀膜，能减少70%的反光，搭载华为临境显示技术，全方位带来沉浸视觉体验。目前MateBookXPro已在华为商城预售，起售价是10999元。
2024年4月11日，在华为鸿蒙生态春季沟通会上全新的华为MateBookXPro正式发布。SuperTurbo技术还对华为MateBookXPro从底层调优，能智能感知使用场景，适时引入对应的优化策略，带来更优的功耗、更高效的性能、更流畅的使用体验，实现了开机响应、大文件打开速度、多任务运行速度等多方面的提升，连续打开多个大文件毫无压力。实际使用中可能因产品个体差异、使用习惯和环境因
4月18日，以“AIforAll，让世界充满AI”为主题的2024联想创新科技大会在上海成功举办。大会全面展现了联想围绕混合式人工智能所构建的核心主张、战略图蓝图及最新技术成果，联想昭阳AI笔记本也进行了全新升级，并内置了AI新物种——“联想小天”商用版。这意味着联想小天将作为个人专属“智能体”，带领我们正式迈入AI时代，为各行各业带来更高效、智能的工作体验，激发更澎湃的创新动能。
将于4月19日在重庆举办的第83届中国教育装备展示会上，兆芯将联合众多行业伙伴，共同展示基于兆芯开先处理器的教育解决方案，除了台式机有笔记本。教育是信创行业28N”中的重点领域，对于解决方案的要求重点有三：第一，技术路线是否具备面向未来的自主创新与迭代能力；第二，是否具有繁荣健康的生态；第三，是否以用户需求和应用体验为目标；在此背景下，兆芯携手联想开天、清华同方、紫光、联和东海、升腾威讯、海尔等合作伙伴，凭借过硬的核心技术、完善的产业生态、深厚的行业经验，为教育信创行业带来了一系列便携高效的笔记本电脑。14英寸16:10屏幕，超窄边框设计，180度开合有背光键盘、大尺寸触摸板、指纹识别、物理遮挡摄像头。
小米SU7系列共推出了三款车型，其中Max在中控台有四个物理按键，标准版和Pro版只有两个。这是因为Max版标配了电动尾翼和空气悬架，对应增加了两个按键。至于多出来的一个空悬”按键，雷军透露，团队计划将其做成自定义按键，可以让车主自由选择。
vivo预告，vivoPad3Pro将于明天正式开售，起售价为2999元。这款平板搭载联发科天玑9300芯片，是行业内首款采用该平台的产品。在音效方面，vivoPad3Pro配备了4个低音单元和4个高音单元搭载了vivo自研的SuperAudio5.0音效技术，支持动态低音增强、动态音量增强、AI人声增强和3D全景音频，能够提供出色的音质表现。
苹果iPadOS17.5测试版已经正式发布，开发者通过测试版代码发现，新款iPadPro采用了OLED面板，这是苹果历史上首款采用OLED屏幕的平板设备。iPadOS17.5测试版代码中曝光了四款新iPad设备，分别被标识为iPad16，3、iPad16，4、iPad16，5和iPad16，6。苹果计划在5月份的第二周推出iPadPro，但这次不会举办发布会是直接上架发售。
4月15日，福建泉州一处地方一夜之间惊现巨幅蜘蛛网，其规模之大令人咋舌。这张蜘蛛网目测面积达到了惊人的30多平米，引发了广泛关注。每一种生物都有其独特的生存方式和价值，我们应该尊重并保护它们。
小米14和小米14Pro手机迎来了重要的系统更新。此次更新的一大亮点在于，小米14Ultra的出色影像功能被下放至这两款手机上，为用户带来了更为卓越的拍照体验。此次更新的推出，将进一步提升小米14和小米14Pro手机在市场上的竞争力，同时也展现了小米在影像技术方面的持续创新和领先地位。
北京时间5月7日晚10点，将有一场盛大的Apple特别活动即将拉开帷幕。此次特别活动的海报中，一支醒目的手写笔引人注目，这似乎在预示着苹果将发布新一代ApplePencil以及全新的iPad系列产品。苹果发布会已正式官宣，这款最强iPadPro的发布可谓蓄势待发。
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。
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