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有关苹果iPhone16系列的传言引发了广泛关注。据知名爆料人“LeaksApplePro”透露，苹果计划将iPhone16Pro的起始存储容量提升至256GB，并且售价可能保持在999美元。起步存储空间的增加对于那些需要大容量存储空间和高性能手机的用户来说具有重要意义。
【编者按】2024年4月11日，真我realme在深圳举办了新品发布会，正式推出新一代高能电竞旗舰——真我GTNeo6SE。作为GT系列的最新力作，真我GTNeo6SE以1699元起的价格，带来了前所未有的屏幕、性能、续航和体验四大越级，重新定义了中端手机市场的质价比之王。凭借同档罕见的6000nit无双屏以及称霸中端的续航能力，真我GTNeo6SE无疑将成为中端市场的新标杆，引领行业向前发展。
据华为官方介绍，华为Pura70、Pura70Pro两款机型将在今天上午10:08正式开售，起售价5499元。华为Pura70系列四款机型全部上市。值得注意的是，华为Pura70标准版不支持任何形式的卫星通信，同时也不支持星闪。
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
今日晚间，小米14系列限量定制色正式发布。此次小米14系列限量定制色采用了小米汽车SU7的同款配色设计，包括海湾蓝、雅灰、橄榄绿、熔岩橙和流星蓝五款。小米SU7的正式发布标志着小米人车家全生态战略的完整闭环实现，这是小米在2024年达成的一个重要里程碑。
realme发布预告，宣布真我GTNeo6SE将于明天正式开售，起售价为1699元。这款手机首次推出了6000尼特无双屏，其峰值亮度达到了史无前例的6000尼特，是迄今为止亮度最高的手机屏幕。真我GTNeo6SE还配备了后置5000万像素IMX882主摄和800万像素超广角镜头，主摄支持OIS光学防抖，并搭载了5500毫安时大电池，支持100W闪充。
今天，vivo宣布vivoXFold3将于明天正式开售，起售价为6999元。这款折叠屏手机重量仅219克，是行业内最轻的大折叠屏机型，刷新了行业纪录。在核心配置方面，vivoXFold3的外屏尺寸为6.53英寸，内屏尺寸为8.03英寸，搭载了高通骁龙8Gen2平台，电池容量为5500mAh。
4月10日，小米科技正式推出了全新的平板电脑——RedmiPadPro。这款新品在多个方面实现了Pro级别的升级，定价仅为1499元起，预售已全面开启，将于4月15日10点正式开售。预售已全面开启，将于4月15日10点正式开售，感兴趣的用户不妨关注一下。
久坐办公已成为普遍现象，据统计，现代年轻人每天“坐时”高达14小时，几乎占到一天的60%。专为久坐场景设计的人体工学椅应运生，其出色的舒适感赢得广大消费者的青睐。”正如网易严选的初心“让美好生活触手可及”一样，严选人体工学椅将为越来越多年轻人的更好人生“撑腰”。
iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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站长 AI 是一个强大的 AI 工具合集，通过人工智能技术为用户提供内容鉴定、编程辅助、SEO 优化、智能写作等多种功能。其主要优点包括高效提升工作效率、帮助用户解决难题、节省时间成本、提高内容质量等。站长 AI 定位于为广大站长和创作者提供便捷、智能的工具支持。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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