今天，小米京东自营旗舰店显示，小米手环7 Pro上架接受预约，新品会在小米12S系列发布会上亮相。
根据官方公布的海报，小米手环7 Pro配备了一块长方形屏幕，支持息屏显示，无需抬腕，随时随地就能便捷查看通知、时间等信息。
另外，小米手环7 Pro的边框控制十分出色，整体视觉效果比手环7标准版更好。
当然，小米手环7 Pro将会支持专业运动模式，24小时心率睡眠监测自然不在话下。
像压力监测、呼吸训练、PAI活力指数评估、久坐提醒、记步、目标设定等功能小米手环7 Pro也不会缺席，基本可以替代智能手表了。
另外，小米手环7 Pro预计内置小爱同学，它就是你的私人AI助理，有任何问题都可以向小爱同学提问。
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近日，小米手环9已经通过多家机构认证，距离正式发布仅一步之遥。小米手环9日前现身阿联酋TDRA和印尼电信机构，认证型号显示为M2345B1，不过认证文件并未透露太多的规格信息。还首次搭载小米妙享中心，可控制多款小米智能设备，可用手环控制手机音频流转；充电时长仅需1小时左右，典型使用场景16天，AOD模式能续航6天。
小米众筹上架了新品：小米67W桌面快充插座Pro。7W桌面快充插座Pro，众筹期间价格为185元，零售价定为199元。随着众筹活动的开展，相信这款产品将在市场上取得良好的反响。
小米SU7系列三款车型中，Max版在中控台设有四个物理按键，相比之下，标准版和Pro版则更为简洁，仅配备两个按键。这一设计差异源于Max版额外标配的电动尾翼和空气悬架功能，因此需要增加两个控制按键。这次调整不仅回应了用户的期待，也展现了小米对产品细节和用户体验的高度重视。
小米SU7不仅小米手机车主用的爽，就连使用小米手机的乘客也能便捷控车。官方科普道：如果乘客用的是搭载小米HyperOS系统的手机，可以先连接车机热点。该功能还提供了一种娱乐共享的可能性：当乘客的手机连接至车载热点后，他们可以将自己手机上的音乐或视频投放到车载系统上，与车内其他乘客一同分享多媒体内容。
小米SU7推出了三个版本：标准版、Pro版、Max版，售价范围从21.59万到29.99万元不等。面对消费者的纠结，雷军给出了自己的建议。它拥有830公里的续航能力，并支持高级智能驾驶功能，如激光雷达、508TOP算力和城市领航等。
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。
小米汽车首款车型小米SU7于昨日晚间上市，三款配置版本SU7、SU7Pro以及SU7Max，售价分别为21.59万元、24.59万元和29.99万元。小米汽车APP预定界面显示，小米SU7的入门版和顶配版SU7Max，交付时间最早，预计均为4月底开启交付。如果让你选的话，你会选择小米SU7哪个版本。
小米计划在今年上半年推出旗下首款小型折叠屏手机MIXFlip。MIXFlip将采用后置双摄系统，主摄像头采用了光影猎人800传感器，这是RedmiK70Pro所采用的图像传感器。在核心配置方面，MIXFlip搭载了高通骁龙8Gen3移动平台，这是目前市场上最强悍的小型折叠屏手机之一，也是首款搭载骁龙8Gen3的小型折叠屏手机，同时支持67W有线闪充技术。
小米SU7近日上市后以其出众的外观设计赢得了众多女性消费者的青睐，同时也为小米手机品牌带来了正面影响。不少小米SU7的车主或潜在买家原本是苹果iPhone的忠实粉丝，但她们现在纷纷表示计划购买一台小米14系列手机。小米进军汽车市场意味着对其他手机品牌进行降维打击。
华为Pura70系列先锋计划已启动，官网现已上架全系列四款新品。近期有部分用户反馈称，他们对Pura70标准版未能支持华为领军的星闪技术表示遗憾。更令人印象深刻的是，它仅需蓝牙60%的能耗，便能实现高达6倍的速度，同时传输时延仅为传统技术的1/30。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
