快科技10月30日消息，小米14 Pro将于明天正式发售，起售价是4999元。
该机正面是一块6.73英寸全等深微曲屏，采用小米和华星联合研发的C8发光材料，支持1-120Hz LTPO无级可变刷新率，这是一种全新的屏幕形态，官方称全等深微曲屏既有直屏的观感又兼具曲面屏顺滑手感”。
相比于曲面屏，全等深微曲屏四个角的曲率保持相同，全新的FIAA走线技术带来四边超窄边框，从正面看观感更舒适。
小米创办人雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用。
此外，小米14 Pro屏幕面板还独占小米自研龙晶玻璃，号称抗跌落性能提升10倍、1.32倍耐刮，比iPhone超瓷晶玻璃还要硬。
核心配置上，小米14 Pro屏幕分辨率是14403200，首发第三代骁龙8平台，搭载1/1.31英寸的光影猎人900影像传感器，配备4880mAh电池，支持120W有线秒充，还支持50W无线秒充。
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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。
华为WATCH4Pro太空探索版，于今日上午10:08正式开启预售，售价为4999元。4月12日，这款手表将迎来首销，为广大消费者带来前所未有的智能穿戴体验。在常规使用下，它可以待机4.5天;开启超长续航模式后，最长待机时间可达21天，让用户无需频繁充电，尽享无忧的佩戴体验。
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。
OPPOA3Pro手机将于明天正式开售，起售价为1999元。这款手机被宣称为全球第一款满级防水手机，通过了IP69、IP68和IP66防尘防水测试。需要特别提到的是，截止到4月25日前购买并激活的用户将享受到OPPO至尊保服务，其中包括一年的屏碎保、一年的进水保、以及四年的电池保。
vivo预告，vivoPad3Pro将于明天正式开售，起售价为2999元。这款平板搭载联发科天玑9300芯片，是行业内首款采用该平台的产品。在音效方面，vivoPad3Pro配备了4个低音单元和4个高音单元搭载了vivo自研的SuperAudio5.0音效技术，支持动态低音增强、动态音量增强、AI人声增强和3D全景音频，能够提供出色的音质表现。
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。
今天下午，OPPOA3Pro正式开启预售，起售价为1999元。这款手机是业内首款通过IP69、IP68、IP66防尘防水测试的满级防水”产品，能够有效应对高温高压喷、持续浸水、强烈喷水等涉水场景。这款新品将于4月19日正式开售。
快科技4月24日消息，博主数码闲聊站暗示，一加13首次采用等深微曲屏形态，屏幕尺寸是6.8英寸，分辨率为2K。据悉，等深微曲屏的屏幕像微微浮在空中，四边四角等R弯曲，不仅没有猫耳朵，而且手感特别好，几乎零误触，实现了曲屏形态，直屏体验。它不仅在视觉上连续流畅，具备神奇的悬浮感，更兼具了直屏的视觉体验和曲面屏的手感，可以说是终结直曲之争的形态。完美的形态并不意味着技术的终结，相反，这代表着一个新的起点。我们期待更多的创新和突破，持续为用户带来更先进、更舒适的体验。据了解，传统的双曲面和四曲面屏幕的四角并不会?
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。
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。
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。
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