中关村在线消息：10月8日上午，有数码博主曝光了一款Redmi新机的配置信息：系列两款机型将分别支持67W、120W有线充电，并均配备30W无线充电，大概率为即将推出的K60系列。
该博主之前也曾曝光过这系列的配置：顶配版电池堆到了5500mAh电池，搭配上120W有线快充+30W无线快充，手机的续航体验可以说是相当优秀。在性能方面，有爆料称Redmi K60标准版将搭载骁龙8+ Gen1芯片、K60 Pro将搭载骁龙8 Gen 2芯片，K60电竞版搭载天玑8100迭代芯片。
我们会持续跟进更新信息。
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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。
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。
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将于2024年4月10日晚正式发布，目前有关RedmiTurbo3的大量配置信息已经官宣，RedmiPadPro等新品也将同期发布，我们现在来抢先了解一下。RedmiTurbo3采用了骁龙8sGen3旗舰平台，同时采用16GB1TB顶格存储组合，同时RedmiTurbo3还拥有强大的AI算力，可以带来AI隔空手势和AI魔法消除Pro两大AI功能。RedmiPadPro也拥有哈利波特定制版，这是全球首款哈利波特平板，拥有「入学通知书」Pad保护包和「魔法课本」Pad保护壳，以及魔法感十足的外观设计。
小米商城近日公布了RedmiTurbo3的保外维修价格清单。根据报价单显示，RedmiTurbo3中最贵的部件是主板，售价为1530元；其次是显示屏，售价为390元。电池容量达到了5000毫安时，并支持90W闪充技术。
博主数码闲聊站曝光了RedmiK70至尊版的关键参数。RedmiK70至尊版配备了1.5K华星C8基材直屏，搭载联发科天玑9300移动平台，并配备独立显卡芯片。至于发布时间，Redmi王腾在直播中透露，RedmiK70至尊版的发布时间会提前。
Redmi宣布RedmiTurbo3将于4月15日正式首销，定价1999元起。在首销期间，购机用户可获赠价值169元的碎屏保和价值149元的RedmiBuds4青春版。该机最高配备16GB内存和1TB存储，后置双摄像头，主摄采用5000万像素光喻LYT600，支持OIS光学防抖，电池容量为5000毫安时，支持90W闪充。
据多位用户反馈，RedmiK40近日推送了HyperOS正式版系统，这款3年前的爆款旗舰也用上了最新的小米澎湃OS系统。该更新包版本依然为1.0.3.0.TKHCNXM，体积为1.5GB。核心配置上，RedmiK40采用6.67英寸中置挖孔屏，搭载骁龙870旗舰处理器，后置4800万主镜头800万超广角500万长焦微距镜头三摄，电池为4520mAh，支持33W快充。
今天下午王腾发文称，去年发布的K60至尊版是2.5-3K档表现最好的爆品。双芯性能的天玑9200独显、同档顶级的1.5K屏、同档唯一的IP68和超高性价比是大家选择的主要原因。至尊版并不会延续K系列数字款的2K屏、骁龙芯片等规格是传承着1.5K屏、天玑芯片，并在快充、散热方面堆料更足，满足游戏体验。
小米公司Redmi品牌总经理王腾近日在深圳露面，与当地研发团队共同审视即将推出的新产品。在之前的直播中，王腾已经透露，RedmiK70至尊版是由Redmi在深圳的研发团队精心打造的，并且与往年相比，这款产品的发布时间将会提前。RedmiK70至尊版也顺理成章地成为了小米品牌中性能最为卓越的旗舰手机。
CopilotKit是一个旨在简化AI助手集成过程的开源工具。它允许开发者快速创建能够理解上下文、执行动作并从任何数据源获取知识的智能助手。产品的主要优点包括提高生产效率、增强用户参与度，以及通过自动化和智能化提升用户体验。CopilotKit的背景是响应市场对高效、智能工具的需求，定位于帮助开发者快速实现AI技术的商业化应用。
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
OpenAI Assistants API quickstart with Next.js 是一个使用OpenAI的Assistants API和Next.js框架快速搭建聊天机器人的模板项目。它支持流式传输、代码解释器和文件搜索等高级功能，旨在展示如何在Next.js应用中集成OpenAI的强大能力。
phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库，专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接，还包含了训练、推理、部署的相关教程，旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。
Secret Llama 是一个免费且完全私密的聊天机器人，与ChatGPT不同，它完全在您的浏览器内运行，意味着您的对话数据不会离开您的电脑。首次加载可能需要一些时间，因为模型需要完全下载到您的电脑上，但之后可以断开WiFi工作。支持Chrome和Edge浏览器，需要GPU，不推荐在移动设备上使用。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。
AWPortrait是一款专注于AI生成肖像照片的模型，致力于通过技术提升照片的真实感。它通过不断优化训练，使得生成的人物肖像更加逼真，加入了东方元素，如旗袍和汉服，增强了室内外效果，优化了面部特写的变形问题，并允许调整人物年龄。AWPortrait适用于个人和商业用途，但需遵守相应的使用协议。
ollama-reply是一个开源的浏览器扩展，它利用Ollama Llama3模型的强大功能来生成吸引人的社交媒体回复，旨在促进用户的社交增长。这个工具被设计为MagicReply的免费和开源替代品。它不仅免费使用，而且高度可定制，可以适应任何Ollama模型，并根据用户的需求调整回复内容。
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用，它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储，支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是，思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，也支持连接到OpenAI或兼容的API，如Oobabooga。
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，特别擅长处理复杂的文本查询，例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上，如FinanceBench基准测试中，准确率显著高于传统的RAG基线模型。
prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。
WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库，特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2，创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人，能够预测用户提示和助手回应。
Frame是Brilliant Labs推出的一款AI眼镜，它通过集成的AI技术，为用户提供实时的视觉分析和翻译功能。这款眼镜结合了OpenAI和Whisper技术，允许用户通过视觉和听觉来搜索和理解他们所看到和听到的内容。Frame的主要优点在于它的开放源代码特性，鼓励开发者、艺术家和黑客探索和创造新的功能，推动产品的创新和个性化。此外，它还包括了Mister Power功能，确保全天候的电池续航。
Omniplex是一个开源的AI平台，它致力于通过建立核心功能和基本特性来提升用户体验。该平台正在积极开发中，专注于实现最佳实践、优化代码库，并引入新特性。Omniplex使用TypeScript作为编程语言，React作为前端框架，Next.js作为Web框架，并结合了Firebase、Vercel AI SDK等技术栈。
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Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器，由Gradient AI Team开发，旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K，从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术，包括NTK-aware插值和RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
