快科技8月15日消息，日前，小米举行年度新品发布会，除了发布小米MIX Fold 3、Redmi K60至尊版外，还推出了小米史上最大屏平板电脑小米平板6 Max 14。
TCL华星官方表示，小米平板6 Max 14这块大屏由TCL华星独家供屏，通过LTPS Plus技术，让小米Pad6 Max 14的屏幕在拥有高像素密度的同时带来更低功耗。
在LTPS Plus技术加持下，平板还支持30-120Hz自适应刷新率，可根据画面内容调整到最合适状态。
另外，TCL华星还在常规LTPS的基础上通过设计、驱动及工艺优化，使LTPS显示屏可实现低于30Hz的低频、低闪烁、低功耗显示效果，降低产品功耗
据了解，小米平板6 Max 14配备14英寸大屏，尺寸堪比笔记本，比iPad大了59%，比iPad Pro也大了10%，屏幕分辨率为2.8K，拥有10bit色深、10.7亿色彩。
同时，小米Pad6 Max 14搭载上一代小米Pad 6同款原色屏校准，让不同材质显示相同颜色，多屏同色显示色差更小，DCI-P3覆盖范围达99%、支持硬件级低蓝光护眼。
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今日，小米平板官方宣布，小米平板6、小米平板6Pro、小米平板6Max14、小米平板6SPro现已全量支持PC级WPSOffice。小米平板6、小米平板6Pro需升级系统版本为V816.0.4.0及以上，才可以在小米应用商店下载WPSOffice。该功能极大提升小米平板的创作力和交互性，配上媲美PC级的WPSOffice，让小米平板有了PC级生产力。
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。
苹果即将在5月推出iPadAir系列新品，包括10.9英寸和12.9英寸两款，其中12.9英寸将成为苹果史上最大的Air平板。第三方壳厂已经在亚马逊电商平台上架了12.9英寸iPadAir的保护壳，等待苹果新品开售。12.9英寸版本的iPadAir价格将会大幅上涨，这将成为史上最昂贵的Air平板。
小米汽车今日晚间发布了小米SU7答网友问”。有网友询问道，小米SU7Max极速最高支持265km/h，如果想限制速度应该如何操作？该数据是在有安全防护的专业封闭测试场地，由专业驾驶人员进行的测试认证，在公共道路上，不建议大家尝试，也请大家遵守道路交通法规要求，切忌超速驾驶，一同倡导安全行车。
在今日的盛大发布会上，华为余承东隆重揭幕了全新的问界新M5车型，引起了广泛关注。这款车型不仅在设计上有所创新，更在性能上展现了卓越的都市SUV实力。我们有理由相信，问界新M5将成为市场上的一款热销车型，为消费者带来全新的驾驶体验。
针对智己L6发布会上将小米SU7Max参数标错一事，智己汽车在官微正式道歉。智己汽车在道歉函中称：在刚刚结束的超越一切向往”智己L6超级智能轿车发布会过程中，对标近期同级流量热议的小米SU7产品力介绍过程中，由于团队内容审核疏漏，造成一处关键参数的错误标注，澄清如下：小米SU7Max版前后电机均采用SIC碳化硅模块，与智己L6所采用的技术一致，均为行业顶尖的技术标准。小米表示：我们欢迎良性的竞争与切磋，强烈反对歪曲事实的造谣与抹黑。
小米SU7提供三种版本可选，顶配为小米SU7Max，官方宣称CLTC续航800km。小米汽车发文称，很多用户认为官方续航虚高，实测根本做不到，这个不需要担心。小米汽车称，拥有全域低能耗设计的小米摩德纳平台架构、低滚阻轮胎、低风阻轮毂及以长续航著称的神行电池的小米SU7Pro，它的续航实测会更上一层楼。
小米SU7上市后热度持续高涨。小米汽车APP显示，小米SU7标准版、Pro版、Max三个版本交付周期均已延长，最快13周，最慢27周。希望大家理解，在锁定配置前请慎重选择。
今晚在Turbo3发布会上，Redmi宣布推出全新平板——RedmiPadPro，引起了广泛关注。这款RedmiPadPro较之前的RedmiPad有着明显的提升，采用了12.1英寸2.5K高刷护眼LCD大屏，分辨率达到2560*1600，屏幕比例为16:10，为用户提供了绝佳的追剧和学习体验。RedmiPadPro5G版本将于5月下旬上市，6128GB版本售价1999元，8256GB版本售价2399元。
不少小伙伴好奇，为什么Max版20英寸轮毂选配价格6000元，标准和Pro版要8000元呢？小米汽车官方进行了科普：小米SU7标准版和Pro版升级20寸梅花轮毂还会同步升级Brembo四活塞固定卡钳打孔通风盘。至于21英寸的运动轮毂，配备的是倍耐力PZERO五代运动胎，市场参考价10000元。
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。
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