今日，华为的新款笔记本电脑MateBook 13s i7版正式上架，首发7199元。
这款笔记本的处理器由i7-11370H升级到了i7-12700H，依旧配备16GB内存与512GB固态硬盘。
屏幕为2.5K触控屏，分辨率高达2520x1680，还支持90Hz高刷新率，具有硬件级低蓝光护眼认证，10.7亿色彩，覆盖100% sRGB色域，屏占比高达90%。
声音方面，MateBook 13s采用了HUAWEI SOUND，高低音分频四扬声器，静谧空间通话允许识别并过滤人声干扰，高效远程办公。
另有60Whr大电池，高达13小时续航，并支持快充，只要充电15分钟就能办公3小时。
其他方面，这款笔记本在B面配备了极点”摄像头，支持人脸解锁，另支持指纹解锁，支持华为超级终端，耳机、音箱、鼠标、键盘、打印机等设备靠近电脑即可被发现，自动弹窗，疾速连接。
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12-20
华为MateBookXPro笔记本在今日的鸿蒙生态春季沟通会上正式亮相。在软件层面，华为对笔记本系统底层进行了优化，推出了自研的SuperTurbo技术。在其他方面，华为MateBookXPro还配备了高低音分频六扬声器、搭载70Wh电池，并支持140W超级快充等功能，进一步提升了用户的使用体验。
华为MatebookXPro等系列产品上午10:08准时开售。这款轻薄本，凭借华为自研的云隼架构等尖端技术，机身厚度仅为13.5毫米，整机重量更是惊人地控制在980克，开启了高性能笔记本的百克时代新篇章。值得一提的是，入门级配置的MatebookXPro售价仅为10999元起，却拥有如此强大的性能和轻薄的设计，无疑为消费者提供了极具性价比的选择。
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。
今日从华为官方商城了解到，华为MatePadPro13.212GB512GB新增SIM卡版本，首发到手价7499元。相比首发价5699元的12GB512GB版，SIM卡版本贵了1800元。核心参数上，华为MatePadPro13.2搭载Mate60系列同款的麒麟9000s芯片，内置10100mAh电池，支持88W快充。
今日，华为官方宣布将推出全新华为MateBookXPro笔记本，将在4月11日的华为鸿蒙生态春季沟通会上发布。华为常务董事、终端BGCEO余承东表示，这款产品不仅突破了轻薄与性能难以兼得的难题，更将首次支持华为盘古大模型，AI体验更进一步。快科技注：华为盘古系列基础大模型于2021发布，包括NLP、CV和科学计算大模型，后续发布了矿山、药物分子、气象、海浪等行业大模型。
Hinova12SE在华为商城上架，256GB售价2199元，512GB售价2399元。该机采用6.67英寸24001080直屏，搭载骁龙695芯片，前置32MP，后置108MP主摄2MP景深，内置4500mAh电池，支持66W充电，提供曜金黑、雪域白两种配色，支持5G双模全网通，支持多功能NFC。该机将于4月30日上午10:08正式开卖。
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
华为宣布鸿蒙生态春季沟通会将于4月11日14:30举行。鸿蒙智行智界S7和华为MateBook新品将在本次发布会上亮相。在电池组方面，智界S7提供了三元锂电池和磷酸铁锂电池两种选择，续航里程覆盖550-855公里，让消费者无需担心续航问题。
今日晚间，iQOO公布了iQOOZ9Turbo预售战绩，该机3分钟预售销量打破Z系列首日预售历史纪录，起售价是1999元。iQOOZ9Turbo搭载第三代骁龙8s，采用了与第三代骁龙8旗舰平台相同的CPU架构，通过iQOO与高通开展的为期289天联合调校，带来顶级性能和更优功耗。iQOOZ9Turbo配备了5000万像素索尼定制光喻LYT-600主摄800万像素超广角，以及1600万像素的前置单摄，覆盖日常生活场景的拍摄，在中端市场依旧表现突出。
华为投资控股有限公司今日在上清所公布了一则引人注目的公告，内容关于其即将实施的股利分配方案。经过公司内部决策机构的审议，公司决定向股东派发高达77，094，500，197.50元的股利，相较于前年的61，403，559，073.76元，实现了近25.55%的显著增长。净利润达到870亿元人民币，同比增长144.5%。
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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