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去年11月，Redmi推出了RedmiK70E、RedmiK70和RedmiK70Pro三款机型，并且即将推出一款定位超大杯的至尊版。Redmi品牌总经理王腾与网友互动时透露，RedmiK70至尊版正在稳步推进中，并且非常强。全新的RedmiK70至尊版将配备一块分辨率达到1.5K的屏幕，并采用了8TLTPO新基材，同时在亮度和调光方案上更加激进，这也是K70系列中唯一一款支持LTPO技术的旗舰机型。
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。
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。
今天，小米公司王腾宣布，Redmi全新系列产品Turbo3即将登场。Turbo系列定位新生代性能旗舰，重塑中端性能格局。RedmiTurbo3作为性能尖子生，引领行业中端性能跃进，是Redmi新十年首款力作。
RedmiTurbo3已经在京东自营店上架并接受预约，新品将于4月10日正式发布。这款全新的中端系列产品首批搭载第三代骁龙8s处理器，采用了143的CPU架构。Redmi王腾表示，品牌始终将用户体验置于首位，坚持使用相同的软件版本进行测试，不采取阴阳”调校，也不设立两套标准。
今天，Redmi总经理王腾收到了卢伟冰赠送的礼物，一副象征Redmi战斗精神的拳套”。这份礼物代表着Redmi敢KO，不服就干”的精神，是对Redmi团队不畏艰难、勇往直前的精神的肯定和鼓励。Redmi新系列产品将重塑中端性能格局，让大家拭目以待。
今天上午，Redmi品牌总经理、Redmi品牌发言人王腾发文宣布自己抖音开号。值得注意的是，他还是没能改得了自己爱爆料的习惯，首个视频就晒出了下个月即将发布的Redmi全新系列手机。目前该机已经获得了国内3C认证，其中显示支持90W快充，在各方面都用上了旗舰级的配置，非常值得期待。
RedmiK70系列于去年11月正式发布，目前Redmi正在规划K80系列新品。据数码博主智慧皮卡丘爆料，RedmiK80系列将回归5500mAh大电池，比之前的型号增加了500mAh。按照RedmiK系列的发布策略，最新的K80系列有望在今年的下半年与我们见面，敬请期待。
王腾今晚发文表示，RedmiTurbo3太生猛了，明天见。该机将会在明天上午十点正式定档，预计周四正式发布。RedmiTurbo3搭载第三代骁龙8s，与第三代骁龙8采用相同CPU架构，配备1个3.0GHzCortex-X4超大核、4个2.8GHzCortex-A720大核、3个2.0GHzA520小核，跑分超170万。
RedmiTurbo3，作为Redmi全新Turbo系列的首款力作，将于4月10日正式与大家见面。此次官方还大方晒出了手机的三款精美配色，让人眼前一亮。RedmiTurbo3搭载了强大的第三代骁龙8s处理器，与第三代骁龙8拥有相同的CPU架构，包括1个3.0GHzCortex-X4超大核、4个2.8GHzCortex-A720大核和3个2.0GHzA520小核，其跑分更是超过了惊人的170万。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
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