快科技1月29日消息，小米集团卢伟冰发微博表示，很长一段时间，大家在争论是曲屏好还是直屏好，因为各有各的优点和缺点，所以一直争论不休。
因此，全等深微曲屏是最好的解决方案。小米14 Pro采用全等深微曲屏
资料显示，全等深微曲屏由小米14 Pro率先首发搭载，它在视觉上连贯流畅，同时兼顾了直屏的视觉体验，可以说是终结直曲之争的最完美的形态。
更重要的是，全等深微曲屏四边四角等R弯曲，这块屏幕就像微微浮在空中，不仅没有猫耳朵，还做到了几乎零误触。
小米创办人雷军表示，全等深微曲屏已经成为了行业主流方向。
根据爆料的信息，小米即将发布的影像旗舰小米14 Ultra也会采用全等深微曲屏方案，分辨率为2K ，新品最快会在2月底登场。
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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?
博主数码闲聊站，OPPO开案了1.5K等深微曲屏，这块屏幕由OPPOReno12首发搭载，并享有一定的独占期。OPPOReno12也是行业内第一款采用等深微曲屏的天玑平台机型，该机搭载联发科天玑8200芯片，也是Reno系列最强悍的标准版。首次采用等深微曲屏的OPPOReno12系列会在6月份登场。
博主定焦数码根据爆料信息绘制了OPPOReno12渲染图。这次OPPOReno12采用Reno6时代的矩阵相机模组设计，后置三摄，包括一颗5000万像素f/1.8主摄、一颗800万像素超广角、一颗5000万像素2倍人像镜头。该机会在6月份发布，本次发布会还将同步推出Reno12Pro，这次OPPO仍然只发两款机型，没有超大杯。
今天小米SU7第一批创始版正式交付，甚至雷军还在北京亦庄工厂亲自为首批车主交车，引起了巨大的关注。卢伟冰刚刚也发文宣布自己提车了，他选的是橄榄绿配色。值得一提的是，在上周的SU7上市发布会上，小米14系列还在海湾蓝和橄榄绿之外，新增了雅灰、熔岩橙和流星蓝三款配色，共五款与汽车同款配色可供用户选择。
小米集团的卢伟冰表示，若干年后回顾小米SU7对汽车行业的贡献，也许是加速了产业从earlymajority到latemajority阶段的迁移，使对纯电汽车持有顾虑的用户开始向往纯电车。小米SU7的单电机标准版车型拥有最大功率220千瓦，配备了73.6kWh的磷酸铁锂电池，根据CLTC标准的续航里程可达700公里。小米SU7在高速行驶4至5小时时表现出色，平时上班一周只需充电一次即可。
今天晚上的Redmi新品发布会，是王腾升任Redmi品牌总经理后的首场手机发布会，雷军和卢伟冰也是一起现身为王腾助阵”。根据现场照片来看，雷军和卢伟冰并肩坐，满脸笑意看王腾的手机发布会首秀。这份礼物代表着Redmi敢KO，不服就干”的精神，是对Redmi团队不畏艰难、勇往直前的精神的肯定和鼓励。
日前，Redmi举行发布会推出全新Turbo系列首款作品Turbo3，这也是王腾担任Redmi总经理后首次主讲的发布会。小米中国区副总裁、市场部总经理许斐发布视频，询问了小米CEO雷军看完王腾首秀的感觉如何。公开资料显示，王腾此前曾担任Redmi产品总监、Redmi品牌发言人、Redmi市场部总经理等。
RedmiTurbo3将于今晚19:00正式发布，Turbo作为Redmi新系列，目标是做中端最强的性能机。小米集团总裁卢伟冰日前表示，Turbo3有三个地方应该是强得非常厉害，可以做到史无前例。ID设计上，Turbo3采用无塑料支架直屏、无断点塑料中框设计，拥有钛灰、绿、黑三款配色，后置双摄环闪设计。
今天，Redmi总经理王腾收到了卢伟冰赠送的礼物，一副象征Redmi战斗精神的拳套”。这份礼物代表着Redmi敢KO，不服就干”的精神，是对Redmi团队不畏艰难、勇往直前的精神的肯定和鼓励。Redmi新系列产品将重塑中端性能格局，让大家拭目以待。
作为家电业出海品牌第一的海尔智家，凭借对全球市场的深入洞察，正不断推出差异化创新产品，满足用户需求，填补市场空缺。当地时间3月19日，海尔日本召开新品发布会，推出9kg滚筒干衣机FUWATO和12kg滚筒洗衣机AITO两款新品，并首次提出滚筒洗烘配套解决方案，进一步丰富旗下产品阵容，优化用户体验。作为家电业出海第一品牌，未来，海尔智家将继续深入洞悉用户需求，持续落实三位一体本土化战略，推出更多优质产品回应用户期待，并不断探索新的发展方向，为品牌的全球化发展创造更多的可能。
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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