快科技1月21日消息，日前，一款型号为24018RPACC的小米全新平板电脑通过国家质量认证。
从认证信息来看，该平板支持120W快充，这将是小米首款超百瓦快充的平板。
据爆料，新品预计为小米平板7系列，将在今年第二季度发布，与小米14 Ultra同台亮相。
据悉，新品将内置10000mAh电池，配合120W快充，差不多可以在1小时充满，这一充电速度在平板市场可以说遥遥领先了。
爆料称，小米平板 7 Pro将采用天马10英寸LCD屏幕，分辨率为 1480*2367，支持144Hz刷新率，核心搭载第二代骁龙8处理器。
系统方面，小米平板7系列毫无疑问将出厂内置小米澎湃OS，在该系统中，小米为小米平板带来了全新多任务系统，交互与PC窗口模式相似，官方称之为自由工作台”。
自由工作台”将极大提升小米平板的创作力和交互性，让平板电脑也有PC级生产力。
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快科技4月8日消息，小米首款开放式耳机已上架预售，定金仅需20元。这款全新耳机以开放式设计亮相，带来亚麻金与月隐黑两款精致配色，融合不同材质拼接，彰显独特品味。充电仓采用扁平椭圆设计，既美观又实用。在技术上，开放式耳机结合了骨传导和气传导两大核心技术，为用户带来更加自然、舒适的听觉体验。其中，气传导技术更是细分为耳挂式和耳夹式两种形态，�
小米于去年八月发布了价格仅为999元的Redmi125G手机。最新消息称，其继任者Redmi135G手机已经通过3C认证，并确认支持33W的充电速率。在之前发布的产品中，Redmi125G采用的是骁龙4Gen2处理器和双面玻璃机身设计，提供冰瓷白和星岩灰两种配色选择，并且拥有8.17mm的机身厚度。
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。
今天，小米14Ultra推送了新版澎湃OS，更新后14Ultra正式支持5.5G网络，成为小米首款支持该技术的手机。5.5G被视为5G向6G过渡的中间阶段移动通信技术，虽然仍属于5G范畴，但在连接速率、时延、定位、可靠性等方面都有约10倍的提升。值得一提的是，骁龙8Gen3处理器集成了骁龙X75基带，原生支持5.5G，这意味着像小米14Ultra这样搭载骁龙8Gen3处理器的设备都能通过升级来支持5.5G网络。
今晚，小米汽车首款车型小米SU7正式上市发布，新车提供SU7、SU7Pro、SU7Max三款车型，售价分别为21.59万元、24.59万元、29.99万元。三款车型主要区别如下：小米SU7零百加速5.28s，700kmCLTC续航，73.6kWh刀片电池。智驾：XiaomiPilotMax激光雷达，508TOPS算力，城市领航。
今日晚间，小米SU7正式亮相。小米SU7全系支持快充，标准版采用486V全域碳化硅平台，15分钟快充补能350km，比对手特斯拉Model3焕新版多100km。为了做好车，小米为此决定十倍投入，通过15-20年的努力，成为全球前五的汽车厂商，为中国汽车工业全面崛起奋斗。
小米众筹上架了新品：小米67W桌面快充插座Pro。7W桌面快充插座Pro，众筹期间价格为185元，零售价定为199元。随着众筹活动的开展，相信这款产品将在市场上取得良好的反响。
今日上午10:00，小米67W桌面快充插座Pro在小米有品、小米商城开启众筹，建议零售价199元，众筹价185元。小米67W桌面快充插座Pro集七大接口于一身，具体如下：3个AC供电接口，总功率2500W，支持10A生活电器；USB-C1快充接口，支持手机、平板、超级本等；USB-C2全功能接口，支持充电、数据传输、音视频扩展；USB-A扩展接口，支持数据传输及小功率设备充电；HDMI扩展接口，支持显示器、电视等。小米67W桌面快充插座Pro内置过压保护、过流保护、过功率保护、防干扰保护、欠压保护、静电保护等八重安全防护。
在今天晚上的Redmi新品发布会上，除了RedmiTurbo3手机外发布了小米首款开放式耳机，售价649元。该耳机创新的采用了开放不入耳设计，使用亲肤液态硅胶材料，即使长时间佩戴也不会有痛感。该耳机还支持小米澎湃OS生态互联，能够实现开盒自动回连、多个澎湃OS设备间音频流转等，并且支持音频共享、一键拍照功能。
今晚，小米汽车官方发布最新一集SU7答网友问”对SU7长时间停放不启动，对于电池或者车辆有没有损害？”这一问题进行解答。小米SU7的电池设计寿命为15年或30万公里。
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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